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2024年4月の記事一覧

TkEasyGUI - Pythonで最も素早くデスクトップアプリを創るライブラリ

TkEasyGUI - Pythonで最も素早くデスクトップアプリを創るライブラリ

先日、マイナビニュースにも書きましたが、Pythonで最も素早くデスクトップアプリを創るライブラリ「TkEasyGUI」を公開しました。(もともとPySimpleGUIが突如オープンソースを廃止したことをきっかけに開発されました。)

Webアプリ全盛の時代ではありますが、Windows/macOS/Linuxのローカル環境で手軽に動かせるデスクトップアプリを作りたい場面は多いものです。
それで、

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LLMアプリケーションの記録・実験・評価のプラットフォーム Weave を試す

LLMアプリケーションの記録・実験・評価のプラットフォーム Weave を試す

LLMアプリケーションの記録・実験・評価のプラットフォーム「Weave」がリリースされたので、試してみました。

1. Weave「Weave」は、LLMアプリケーションの記録、実験、評価のためのツールです。「Weights & Biases」が提供する機能の1つになります。

主な機能は、次のとおりです。

2. Weave の準備今回は、「Google Colab」で「Weave」を使って「O

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poetry --directory で参照する pyproject.toml と poetry.lock を切り替える

パッケージ管理に poetry を使っているのですが、機械学習などをしていると、GPUやCPU、時には Apple Silicon(M1, M2, M3 Macなど)ごとにインストールするパッケージやパッケージのビルドを切り替えたりする必要がしばしば発生します。

これまで下記のようなかなりアドホックな pyproject.toml を書いて対応していたのですが、そろそろ限界を感じはじめていました

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純粋なC言語を使用した大規模言語モデルトレーニングツール「llm.c」

純粋なC言語を使用した大規模言語モデルトレーニングツール「llm.c」

LLMのトレーニングを、純粋なC/CUDAでシンプルに行います。245MBのPyTorchや107MBのcPythonは不要です。たとえば、GPT-2(CPU、fp32)のトレーニングは、約1,000行のクリーンなコードで1つのファイルに収められています。コンパイルしてすぐに実行可能で、PyTorchのリファレンス実装と完全に一致します。最初に機能する例としてGPT-2を選んだのは、現代のスタック

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FireDucks性能評価

本記事はFireDucksユーザー記事シリーズの第5弾です.本記事はYoshiyuki Kofuji様に執筆して頂きました

はじめにPythonでデータ収集・加工処理に欠かせないpandasのAPI互換ソフトウェアであるFireDucksについて、
動作環境やデータ量を変化させたときの高速化性能を確認します。
検証は、データセット内の数値データをカテゴリ化する処理に対し、複数の実装について高速化

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LangChain の Memory の概要

LangChain の Memory の概要

「LangChain」の「Memory」の概要をまとめました。

1. Memory「Memory」は、将来の推論や行動に役立つ情報を記録し、必要に応じて利用するコンポーネントです。具体的には、会話履歴を保存して、次に何を話すべきかを決める情報として使うことができます。

2. LangChainの準備ColabでのLangChainの準備の手順は、次のとおりです。

(1) パッケージのイン

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