poetryで開発からpypiにpublishするまで
poetryを使ったパッケージ開発から公開までの備忘録です。 pypiのアカウント設定等については触れていません。末尾の参考サイトを参照してください。 新規作成 poetry new --src project_name cd project_name poetry install pycharm . # vscodeの場合 # code . これで新規のプロジェクトがpycharmで開くので、以下はpycharm内のターミナルで実行。 基本設定 ターミナル 依存パッケージの追加 git init README, LICENSE, gitignoreの作成 poetry add -D pytest-watch pytest-mock pytest-cov poetry shell mv README.rst README.md # git init -> デフォルトのブランチ名をdevにす
IDaaS(Auth0) vs OSS（Keycloak）vs Managed(Amazon Cognito)
Future Tech Night # 19
GPT開発の悩みの種「速度」「精度」「評価」の壁をどう超えるか
2024/3/6 Forkwell Library #45で登壇した際の資料です。 名前の通りGPT開発の「速度」「精度」「評価」のそれぞれについて解説してます。 近く大全↓とも統合するかと思いますが取り急ぎ。 https://speakerdeck.com/hirosatogamo/chatgpt-azure-openai-da-quan https://forkwell.connpass.com/event/310880/?utm_campaign=event_participate_to_follower&utm_source=notifications&utm_medium=twitter
MAGE GPT Web App Generator ✨ MageGPT
Generate your full-stack React, Node.js and Prisma web app using the magic of GPT and the Wasp full-stack framework.
Webアプリケーション開発に潜むリスクのケーススタディ | ドクセル
徳丸浩の自己紹介 • 経歴 – 1985年 京セラ株式会社入社 – 1995年 京セラコミュニケーションシステム株式会社(KCCS)に出向・転籍 – 2008年 KCCS退職、HASHコンサルティング株式会社(現社名:EGセキュアソリューションズ株式会社)設立 • 経験したこと – 京セラ入社当時はCAD、計算幾何学、数値シミュレーションなどを担当 – その後、企業向けパッケージソフトの企画・開発・事業化を担当 – 1999年から、携帯電話向けインフラ、プラットフォームの企画・開発を担当 Webアプリケーションのセキュリティ問題に直面、研究、社内展開、寄稿などを開始 – 2004年にKCCS社内ベンチャーとしてWebアプリケーションセキュリティ事業を立ち上げ • 現在 – – – – EGセキュアソリューションズ株式会社取締役CTO https://www.eg-secure.co.jp/
QMKにJISキーボードモードを搭載する
前書き#ついに自作キーボードを作りました。 一生縁がないと思っていたが、、、来るところまで来てしまった。。。。 物理面のカスタマイズもそうですが、ファームウェアもカスタマイズし放題なのが最高ですね。いくらお値段高くても作る人がいるのが納得できます。 さて、今日はファームウェアのカスタマイズのうちの一つを紹介しようと思います。 ※筆者は Windows ユーザーです。 困りごと – US/JIS#US キーボードと JIS キーボードでは、記号系のキーの文字コードが違います。 文字コードが違うせいで、“を押しても@が入力されるとか、印字通りに入力されない事象が発生します。 簡単にこのズレ直すには、PC の文字入力モードを US キーボードに切り替えてしまうのが良いです。 ただし、この方法だと変換/無変換などの JIS キーボード限定のキーが入力できなくなります。。。 変換で日本語入力 ON、
カラクリ、700億パラメーターLLM「KARAKURI LM」を一般公開 | KARAKURI
～国産モデルの中で最高性能を獲得～ カスタマーサポートDXを推進するカラクリ株式会社（東京都中央区：代表取締役CEO 小田志門、以下カラクリ）は、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（以下、AWSジャパン）の「AWS LLM 開発支援プログラム」を活用して開発した700億パラメーターの大規模言語モデル（以下、LLM）「KARAKURI LM」を2024年1月29日に一般公開いたしました。本モデルは2024年1月26日に、LLMのベンチマークテスト「Japanese MT-Bench」で性能評価を実施し、国産LLMモデルとして最高性能（※）の評価が採点されております。 ※ 「Japanese MT-Bench」はStability AI社が提供しているベンチマークテストです。2024年1月26日に性能評価した結果、国産モデルとして最高点の評価を得ました。ベンチマークテストとは、定めら
推定1000万円以下のコストで開発され、国内最大・最高性能を達成した日本語LLM, Karakuri-LMの秘密
推定1000万円以下のコストで開発され、国内最大・最高性能を達成した日本語LLM, Karakuri-LMの秘密 2024.02.18 Updated by Ryo Shimizu on February 18, 2024, 10:08 am JST 2024年1月。国内の生成AIコミュニティに激震が走った。 コンタクトセンター向けのチャットボット開発のパイオニアとして知られるカラクリ社が商用利用可能のオープンソースモデルとして公開したKarakuri-ln-70bの性能が高すぎると話題になったのだ。 多くの日本語LLMと同様に数学能力に関するスコアは低いが、物語を記述する能力、日本語の質問に日本語で答えたり、答えをプログラムで扱い易いJSON形式にしたりする能力がこれまでの国産LLMに比べて桁違いに高かったのである。 物語を記述する能力に関しては、一説によればGPT-4を凌駕するとも言わ
GoogleのチャットボットAI「Bard」がついにベンチマークスコアでGPT-4を上回って第2位に浮上
カリフォルニア大学バークレー校・カリフォルニア大学サンディエゴ校・カーネギーメロン大学が協力して設立したオープンな研究組織・Large Model Systems Org(LMSYS Org)は、大規模な機械学習モデルのデータセットやオープンモデル、評価ツールを共同開発しています。LMSYS Orgが自身の開発した大規模言語モデルベンチマークプラットフォームで、GoogleのチャットボットAI「Bard with Gemini Pro」のベンチマークスコアがOpenAIのGPT-4の一部モデルを超えて2位にランクインしたと報告しました。 LMSys Chatbot Arena Leaderboard - a Hugging Face Space by lmsys https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard LM
無料KindleをスクリーンショットしGoodNotes5で勉強する
テキストにペンで書き込んで勉強したいんだけど、Kindle等の電子書記アプリにタブレットで手書きできないの？ ほとんどの電子書籍アプリはマーカーやしおり機能はありますが、手書き書き込み機能がないので出来ませんがPDF化すればノートアプリで手書き書き込みが可能です。 iPhone・iPadだけで電子書籍の自動スクリーンショットは撮れないの？ 現状iPhone・iPadだけでは自動でスクリーンショットは撮れません。この記事ではMacで自動でスクリーンショットの撮り方を説明しております。iPhone・iPadでのスクリーンショットは手動にはなりますが「iPhone iPadで少しでも楽にスクリーンショットを撮る方法」で説明します。
Web サービスを無料で手軽にモダンなインフラにデプロイしよう！
はじめに ラブグラフに 7 月からインターンとして Join したこるくといいます。 今回は私が普段、業務でも使っている Web サービスを無料で手軽にデプロイできるインフラサービスを紹介したいと思います！ 無料とはいっても、プロダクトでもそのまま利用できるぐらいのレベルのものを厳選しました。 個人開発やハッカソンなどにぜひ活用してください。 なお、すべての情報は 2023 年 09 月現在のものです。 サービスの内容などは変わっている可能性があります。 Cloudflare Pages - 静的サイトホスティング Cloudflare Pages は、世界最大手の CDN である Cloudflare が提供する静的サイトのホスティングサービスです。 個人的には、静的サイトのホスティングサービスの結論とまで思っています。 なんと無料なのに、リクエスト数、帯域幅が無制限です！ さすが CD
最高性能の、日本語画像言語特徴抽出モデル「Japanese Stable CLIP」をリリースしました — Stability AI Japan
Stability AI は商用利用可能な日本語画像言語特徴抽出モデル「Japanese Stable CLIP」をリリースしました。モデル単体では、ゼロショット画像分類（事前にクラス情報を学習せずに画像分類）や任意のテキストから画像を検索する画像検索などに用いることができます。また、他のモデルと組み合わせることで、text-to-image や image-to-text といった生成タスクに拡張することが可能です。 Japanese Stable CLIP 「Japanese Stable CLIP」は、日本らしい画像や日本語に特化した画像言語特徴抽出モデルです。学習には、最新手法である SigLIP の手法を用いており、オープンソースになっている日本語対応CLIPモデルの中で、最も高いスコアを達成しています。
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5 分でわかる App Runner
フロントエンドの技術選定 ~2023を振り返る~ Lunch LT (2024/01/24 12:00〜)
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