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Dify Cloud · Self-hosting · Documentation · Enterprise inquiry Dify is an open-source LLM app development platform. Its intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to production. Here's a list of the core features: 1. Workflow: Build and test powerful AI workflows on a visual ca
Difyって何? 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました!いいUX。 「(いち?)から作成」よりワークフローを作ってみまし
データアナリティクス事業本部の鈴木です。 Amazon Athena for Apache SparkのAthenaノートブックで、自分で用意したS3バケット上のデータを可視化してみたので、検証内容を共有します。 re:Invent2022にて発表されたAmazon Athenaの機能で、Jupyter Notebookと互換性があるAthenaノートブックをインターフェースに、Apache Sparkを使ってインタラクティブにデータの分析を行うことができるというものです。 検証で確認したかったポイント 今回は、Amazon Athena for Apache Sparkを使って以下のことをどうできるか確認してみました。 Amazon Athena for Apache SparkからS3バケット上の自分のデータにアクセスするためのIAMポリシーの設定方法 Athenaノートブックから可視
本記事で目指す構成 S3にCSVファイルをアップロード → Lambda起動 → JSONファイルに変換 使用技術 言語: Python 3.8 AWS: S3、Lambda 下準備 まず最初にIAMユーザーやIAMロール、S3バケットなどの準備を行います。 IAMユーザーを作成 今回はAWS CLIを使って作業していくので、専用のIAMユーザーを作成します。 「IAM」→「ユーザー」→「ユーザーを追加」 ユーザー名: 任意 アクセスの種類: 「プログラムによるアクセス」にチェック 今回はS3バケットの作成、ファイルのアップロードや削除などS3に関する基本的な動作を行いたいので「AmazonS3FullAccess」ポリシーをアタッチしておきます。 作成完了すると アクセスキーID シークレットアクセスキー の2つが発行されるのでメモに控えておきましょう。 $ aws configure
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 Python での AWS Glue API の呼び出し Boto 3 リソース API は AWS Glue にはまだ使用できないことに注意してください。現時点では、Boto 3 クライアント API のみ使用することができます。 Python の AWS Glue API 名 Java や他のプログラミング言語での AWS Glue API 名は、通常 CamelCased です。ただし、Python から呼び出されるとき、これらの一般名は、より「Python 的」にするために小文字に変更され、名前の一部がアンダースコア文字で区切られます。AWS Glue API リファレンスドキュメントでは、これらの Python 用の名前を一般的な CamelCased 形
なぜ令和にもなって動的型付け言語を使うのか シフトレフトという概念が生まれたのは二十年以上も前のはずだ。 それにもかかわらず動かしてみるまで答え合わせもできない言語で開発をするという発想自体がどうかしている。 同じ動的型付けといってもJavaScriptはブラウザという事情があるし、型の表現力に優れたTypeScriptがあるからまだよい。 しかし、Pythonはどうだ。他にいくらでも選択肢があるなかで、サーバーサイドにわざわざ選定する言語ではなかろう。 貧弱な型ヒント、しかも書いたところで大した効用もない。 使っている外部ライブラリにひとつでも型ヒントがクソなものがあれば即座に破綻する。 型というガードレールもシートベルトもなしで糞を撒き散らしながらする開発にはうんざりだ。 シンタックスもキモい 動的型付けもさることながら、シンタックスもキモい。とにかく思考を妨げる語順になっている。 m
Natron is looking for developers and maintainers! You can help develop and maintain Natron if you have the following skills: Git and GitHub C++ (Natron source is still C++98, but switching to C++11 or C++14 should be straightforward if needed) Design patterns Qt (Natron builds with Qt4 or Qt5, but does not yet support Qt6) Basic knowledge of OpenGL Basic knowledge of Python For more information, s
NATRON Open Source Compositing Software For VFX and Motion Graphics. Download Github Cross platform & open-source compositor for visual effects and motion graphics industry Natron is a powerful Digital Compositor that can handle all of your 2D/2.5D needs. Its robust OIIO file formats and OpenFX architecture is what make Natron the most flexible open source compositor for the visual effects communi
Natron (ナトロン)は、 オープンソースのノードベースデジタル合成ソフトウェア。 ユーザーインターフェースとコンセプトの多くは、Avid Media Illusion 、 Apple Shake 、 Blackmagic Fusion 、 Autodesk Flame 、 Nukeなどの類似ソフトウェアの影響を受けている。 OpenFX 1.4 APIに準拠したプラグインをサポートしており、ほとんどのOpenFXプラグインがサポートされている。 名前の由来[編集] NatronはタンザニアのNatron湖にちなんで名付けられた。which, according to Natron lead programmer Alexandre Gauthier, provides "natural visual effects" by preserving its dead animals. [
※おすすめの基準には上記「導入の手軽さ」「学習の手軽さ」「パッケージ依存関係の解決」以外に、「対象OSとの相性」「検索による情報の見つかりやすさ」を考慮しています。詳しくは後述します 筆者の主観が入りますが、概ね以下のフローチャートのように選択すると良いかと思います (詳しくは後述します) なお、実用上ハマりやすいプロキシ環境での使用方法についても、以下の記事に別途まとめました 必要知識 ここから先は、Pythonのパッケージ管理が何をやっているかを解説します。 「御託はいいから早く使いたい!」という方は、「3種類の方法比較」の項目まで飛んでください まず、一般的に「パッケージ管理」と呼ばれている要素を、以下の4つの機能に分割して考える必要があります。 A. インタプリタ切替 (Pythonのバージョンを切り替える) B. パッケージ切替 (パッケージのバージョンを切り替える) C. パッ
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