Python

Venv は Python の仮想環境管理のコマンドラインツール. Anaconda と比較してはるかにシンプルです。 いくつかの役立つ venv コマンドを以下に示します。

私は、さまざまなプログラミング言語ごとにVS Code拡張機能のインストール統計を集計しました。最も人気があるのはPythonで、続いてC++です。

Visual Studio Codeでよく使われるコマンド

以下は、Linuxで任意の実行可能ファイルをサービスとして実行する方法に関する指示です。Systemdを使用して任意の実行可能ファイルをサービスとして実行する方法。

PyInstallerを使用して、Linux、Windows、Macで動作するスタンドアロンの実行ファイルとしてPythonのプログラムをパッケージ化できます。

最も効率的ではありませんが、使用可能です。

ここでは、AWS SAMでのラムダ関数を使用したペアの実装に必要な手順をリストします：

1. REST APIラムダ: SQSにメッセージを送信
2. SQSラムダトリガー: SQSからメッセージを処理

AWS Lambda にレイヤーを追加する方法についてのステップバイステップの手順です - Python で実施します。 標準の HelloWorld テンプレート例によって生成されたベースコードを使用します。

このOllama CLI チェックリストは、ollama ls、ollama serve、ollama run、ollama ps、モデル管理、および一般的なワークフローに焦点を当てており、コピー/ペーストできる例も含まれています。

ほども前、リリースされました。最新の状況を確認し、Mistral Smallの他のLLMと比較したパフォーマンスをテストしてみましょう。

ここに、以前にまとめたCondaのチートシートがあります。 このCondaチートシートは、環境、パッケージ、およびチャンネルを管理するための最も重要なコマンドとヒントをカバーしています 私が見つけた有用な情報。

Reranking は、Retrieval Augmented Generation (RAG) システム の二つ目のステップであり、Retrieving と Generating の間にある。

最近、ブラックフォレスト・ラボズは一連のテキストから画像を生成するAIモデルを公開しました。これらのモデルは、出力品質が非常に高いとされています。試してみましょう

AWSにデプロイするためのラムダ関数はいくつかの言語で書くことができます。 JavaScript、Python、Golangで書かれた（ほぼ空の）関数のパフォーマンスを比較してみましょう…

時折必要になるが、すぐに見つからないことがある。
そのため、ここにすべてを保存しておく。

以前に オブジェクト検出AIのトレーニング を行った際、LabelImgは非常に役立つツールでしたが、 Label StudioからCOCOフォーマットへのエクスポートは MMDetectionフレームワークで受け入れられていませんでした。