はじめに このノートブックでは、オープンソースの音楽生成モデル「YuE(乐)」を使って、歌詞から完全な楽曲を生成する方法を説明します。YuEは歌声トラックと伴奏を含む数分間の完全な楽曲を生成できます。 環境のセットアップ まず必要な環境をセットアップしましょう。Python 3.8以上を推奨します。 # FlashAttention 2のインストール (重要) !pip install flash-attn --no-build-isolation

この記事は間違いが含まれている可能性があります。 もともと自社のドキュメントでは Meilisearch で日本語全文検索を実現していましたが、ドキュメントに質問できるようしたいと思い、簡単な RAG を作りたい！と思っていました。 とりあえず、ドキュメントを分割し、ベクトル化してベクトルデータベースに突っ込んで、質問をベクトル化して結果を引っ張り、それを LLM に食べさせて解説させる、というのができればよいということがわかりました。 ベクトル化はよく使われている OpenAI Embeddings API を利用し、ベクトルデータベースは普段からよく使っている DuckDB に VSS (Vector Similarity Search for DuckDB) という拡張を使うことにしました。 自社のドキュメントをなんとかうまいこと分割して、あとは分割したドキュメントを API を叩い

$ docker compose watch app $ docker compose exec app bash $ root@393b1996df7c:/app# uv run hello Bytecode compiled 1 file in 39ms # Hello World 前書き 以前、uv on Dockerをやっているという記事を投稿しました。 この時点では、「使ってみた程度」のレベルで投稿していたのですが、定期的にアクセスが来ています。今見ると色々修正したい部分があるので新しく書き直すことにしました。 ※ 本記事ではuvとは何か、uvコマンドの使い方は解説しません。GitHubのドキュメント貼るので読んでみてください。 Dockerfile 次は、開発用コンテナの設定です。(のちに本番に有効な設定を紹介します) FROM ghcr.io/astral-sh/uv:pyt

チューリングのE2E自動運転チームの岩政(@colum2131)です。 2024年8月20日にuvのマイナーバージョンが0.3.0にアップデートされました。元々、pipの代替として設計されていたuvが、Pythonのバージョン管理からパッケージ管理まで行えると発表されました。 以前の2024年7月にまとめた記事では、 将来的には、uvがRyeに代替されるよう と書きましたが、実際、RyeやPoetryなどの代替としてuvのみでPythonのプロジェクト管理が可能になりました。Ryeで行っていた操作同様にuvで実行できるようになった印象もあります。 チューリングのメンバーでも熱心なuvファンがいるため、本記事では、uvの基本操作や、便利な機能をまとめます。 1. uvの基本操作 uvの公式ドキュメントはuvで整備されています。 1.1 uvのinstall 公式のuv - Getting s

scikit-learn 入門¶ scikit-learn は Python のオープンソース機械学習ライブラリです。 様々な機械学習の手法が統一的なインターフェースで利用できるようになっています。 scikit-learn では NumPy の ndarray でデータやパラメータを取り扱うため、他のライブラリとの連携もしやすくなっています。 本章では、この scikit-learn というライブラリを用いて、データを使ってモデルを訓練し、評価するという一連の流れを解説し、Chainer を使ったディープラーニングの解説に入る前に、共通する重要な項目について説明します。 機械学習の様々な手法を用いる際には、データを使ってモデルを訓練するまでに、以下の 5 つのステップがよく共通して現れます。 Step 1：データセットの準備 Step 2：モデルを決める Step 3：目的関数を決める

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを

はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が

概要 Google Fit APIでデータを取得する際、OAuth2を使う必要がある。 OAuth2を使ってデータを取得する際、google-api-python-clientを使用するのが便利である。 google-api-python-clientを使用してデータを取得する方法を以下に記載する。 作業手順 自身のスマホでGoogle Fitアプリをインストール Google API Console でGoogle Fit APIを有効にし、jsonファイルをダウンロード。(ファイル名はoauth2.json) 詳細にまとめていただいている記事があるので下記を参照 GoogleFitのデータをC#で取得してみた！ google-api-python-clientを下記コマンドでインストール pip3 install google-api-python-client 下記ソースを実行 初回

前置き Python wave モジュール 実装／テスト 最後に Float形式のWAVファイルについて 前置き 音楽プレイヤーのような音楽ソフトウェアの開発では、まずオーディオファイルから時間信号を読み込む処理が第一歩となります。 オーディオファイルは数多くの種類のフォーマットがあり、音楽ソフトウェアにおけるユーザの利便性を考えると、なるべく多くのフォーマットに対応することが望ましいです。しかしながら、それら全てのフォーマットのデコード処理をプログラミングするのは困難です。そのため、なるべく誰かが開発した外部ライブラリを利用することになります。 Python においては、例えば ``Pysoundfile```モジュールなどを使うことで、数行でオーディオファイルを読み込むことができます。 www.wizard-notes.com pysoundfile.readthedocs.io 自分

ブログ管理者のP.Hです！ 今回はPythonでWebSocket通信をする方法を紹介したいと思います。WebSocket通信ができるようになるとネットワークを介して、リアルタイムでデータのやりとりができるようになります。IotでWebアプリとやりとりしたい場合に最適です。この記事ではクライアント側のコードの説明をしてきます。 WebSocketとは 構成 websocket-clientモジュールのインストール WebSocketサーバーのPythonコード それではWebsocket通信のクライアント側のサンプルコードを紹介します。 WebSocketとは WebSocketとは、Webアプリケーションにおいて双方向通信をする規格です。WebSocket通信を使うと、Webページの数値(センサー取得値等)をリアルタイムで更新することができます。 構成 サーバー      ：Raspbe

機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！ こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入

今回は「Python3エンジニア認定基礎試験」に合格したため、その学習方法を記載します。 ■筆者情報（2020年7月時点） ・インフラエンジニア ・AWS資格はプロフェッショナルまで取得済み ・G検定には合格済み（2020年7月4日受験） ※詳細は「★G検定合格者による受験時の心構えについて（2020年7月合格）」参照。 ・プログラミング経験は新人研修程度。 ・もちろんPythonは触ったことが無い。 ■受験動機 私が受験を決めたのは2020年7月にG検定を合格した後の事です。元々G検定を受験した大きな理由は「AWS認定　機械学習－専門知識」を受験するためでした。AWSの専門試験は複数あり、どれを受けようかと思案していたのですが、G検定受験の機会があり、これが合格した暁には「AWS認定　機械学習－専門知識」試験を受験しようと思っていました。 しかし、G検定を合格したことでAI関連の知識領域

Tip This tutorial is designed for programmers that are new to the Python language, not beginners who are new to programming. Python is an easy to learn, powerful programming language. It has efficient high-level data structures and a simple but effective approach to object-oriented programming. Python’s elegant syntax and dynamic typing, together with its interpreted nature, make it an ideal langu

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? scikit-learnのアルゴリズム・チートシートで紹介されている手法を全て実装し、解説してみました。 注釈 本記事シリーズの内容は、さらに丁寧に記載を加え、書籍「AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ」 として、出版いたしました。 概要 scikit-learn アルゴリズム・チートシート 【対象者】機械学習を使用したい方、初心者向けの機械学習本を読んで少し実装してみた方 scikit-learnの説明は英語で分かりにくいし、実装例もシンプルでなくて、よく分からんという方 【得られるもの】

アナログな作業を自動化したい 私の日常業務の中に、Outlookで受信したメール中の「問い合わせ番号」「問い合わせタイトル」「URL」「受信日」などを、サーバーに格納されている管理表(Excel)に書き写すという超アナログな作業があります。 この作業をなんとか自動化できないかと思い、まず手始めにOutlookで受信したメールをPythonで読み込むことを行います。 色々と調べてみましたが、あまり情報がなく試行錯誤しながらどうにかできましたので、備忘録も兼ねて情報を残しておきます。 （私の家のOfficeはとても古くてOutlook2007です…。おそらく最新のOfficeでも同じだとは思いますが、うまくいかない場合はご容赦ください。） 最終的なコードはとてもシンプルです。 PythonでOutlookのメールを読み込む 前提 前提として私のOutlookのメールフォルダはこのようになってい