Version 1.89 is now available! Read about the new features and fixes from April. April 2024 (version 1.89) Update 1.89.1: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the April 2024 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights

Version 1.88 is now available! Read about the new features and fixes from March. March 2024 (version 1.88) Update 1.88.1: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the March 2024 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights

The Beyond Jupyter project is a collection of resources for software design, with a specific focus on machine learning applications. The software being developed in machine learning contexts often remains at fairly low levels of abstraction and fails to satisfy well-established standards in software design and software engineering. One could argue that development environments such as Jupyter even

Beyond Jupyter is a collection of self-study materials on software design, with a specific focus on machine learning applications, which demonstrates how sound software design can accelerate both development and experimentation. The software being developed in machine learning contexts often remains at fairly low levels of abstraction and fails to satisfy well-established standards in software des

今回、リリースされたVisual Studio Code用Python拡張機能2024年2月版では、Python拡張機能とともにPython Debugger拡張機能がデフォルトでインストールされるようになっている。Python Debugger拡張機能は、互換性に起因する問題を防ぐためにデバッグ機能をメインのPython拡張機能から分離することを目的としており、Python拡張機能が古いバージョンのPythonに対するサポートを終了した場合でも、Python拡張機能をダウングレードすることなく、古いバージョンのままでプロジェクトのデバッグを継続することが可能になった。 また、PythonインタープリタのQuick Pickから、Python環境をより簡単に作成できるようになり、Python: Select Interpreterを実行して「Create Virtual Environme

はじめに こんにちは！ 今年も国内外様々な LLM(大規模言語モデル)が公開されましたね！ LLM の選定や調査・実験をする際、リソースの要求レベルが非常に高く、ローカル環境での実施はかなりハードルが高いですよね... そこで今回は、Google Colab（正式には Colaboratory）を利用して LLMを動かす方法を紹介します。 サクッと LLM を動かしたい時におすすめです！ はじめに Google Colab 基本的な使い方 エラーがでたときは？ セッションが多すぎるとき なぜかうまく動かない時 有料プランについて ほかにも使ってみる Google Colab Google Colab は、Google が提供している提供しているサービスで、ブラウザで Python を実行できるツールです。 機械学習の用途で利用されることが多く、操作も簡単です。 基本的な使い方 今回は、ca

Version 1.87 is now available! Read about the new features and fixes from February. October 2023 (version 1.84) Update 1.84.1: The update addresses these issues. Update 1.84.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the October 2023 release of Visual Studio Code. There are many updates in this ver

はじめに Optunaの新しいバージョン3.4では、新たにJupyter Lab拡張とVS Code拡張が公開・アナウンスされました。これらの拡張機能を利用することで、Optuna DashboardをJupyter LabやVS Code内で起動し、最適化履歴をより手軽に確認できます。 本記事ではこれらの拡張機能がどのように実装されているのか、その仕組みを解説します。Optuna Dashboardの開発に興味を持ってくださっている方に限らず、Jupyter Lab拡張やVS Code拡張を開発しようとしている方のお役に立てば幸いです。 Jupyter Lab拡張の仕組み Optuna Dashboardは次の図に示すように、PythonのBottleフレームワークで書かれたサーバープログラムと、Reactで書かれたシングルページアプリケーションからなります。 このプログラムをJupyt

簡単に使えるJupyter環境があったらいいな、と思ったので、VS CodeのDev Containersを利用して作ってみることにしました。 Dev Container(s)とは 一言でいうと、Dockerコンテナ上に開発環境を構築して扱うための仕組みのことです。 所定の設定ファイルにコンテナの設定を記述して、Dev Containersに対応したツールを使うと、誰でも簡単に開発環境を立ち上げることができます。 VS CodeのDev Containers拡張を使うと、コンテナの自動起動はもちろんのこと、コンテナ内をVS Codeで開いて（接続して）、ローカルでの操作と同じような開発体験が得られます。 参考 Development containers Developing inside a Container using Visual Studio Code Remote Develo

2023年9月27日の最新情報に合わせて改訂しました（最初の公開は2020年3月17日）。主にGPUが選択可能になった点とColab Enterpriseの情報を追記し、全ての利用パターンで再検証して全面的に最新の内容にアップデートしました。 機械学習／データサイエンス分野で特に人気の（Pythonなどの）実行環境であるGoogle Colaboratory（以下、Colab）は無償で使えるものの、無制限ではない。実行時間やメモリ容量などに制限がある。こういった制限を低減する有償プロ版「Colab Pro」が2020年3月に発表され、米国とカナダのみで申し込みできる状況だったが、それから1年後の2021年3月19日以降、日本でも申し込み可能になった（図1）。さらに、より強力な有償プロプラス版「Colab Pro+」が2021年8月に発表され、同日から日本でも申し込み可能になり、その約1年後

Visualizing Data via Deno, TypeScript, and VegaLite in JupyterLab Deno brings TypeScript, JavaScript, npm, and ES Modules to Jupyter with an easy to install kernel. The Deno Kernel is the first language runtime with a builtin jupyter kernel. There’s no better time to get started with Deno than now. Once deno is installed, run the deno jupyter kernel installation: deno jupyter --unstable --install

Version 1.88 is now available! Read about the new features and fixes from March. August 2023 (version 1.82) Update 1.82.1: The update addresses this security issue. Update 1.82.2: The update addresses these issues. Update 1.82.3: The update addresses this security issue. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the August 2023 releas