競技プログラミング Konwinski Prize コンペティション分析ノート
はじめにこのノートブックでは、KaggleのKonwinski Prize コンペティションのデータ分析と基本的な理解を目指します。コンペティションの概要GitHubの新規Issueの90%を解決できるAIの開発が目標賞金総額: $1,22...
Python
競技プログラミング 
AIエージェント開発 Praison AI 入門ガイド
インストール方法Praison AIは以下の方法で簡単にインストールできます：pip install praisonai特定の機能を使用する場合は、以下のようにインストールします：UI機能を使用する場合: pip install "prai...
LLM ai-gradioでGroqを試してみた！高速なLLMをGradioで簡単に使用
はじめに最近、AI開発のエコシステムで注目を集めているGroqが、ai-gradioライブラリでサポートされるようになりました。今回は、このai-gradioを使ってGroqの高速なLLMを試してみたので、その経験を共有したいと思います。a...
Web開発 browser-use-webuiでブラウザ操作を自動化しよう！
はじめにbrowser-use-webuiは、AIエージェントによるブラウザ操作を簡単に実現できるツールです。今回は、セットアップから実際の使用例まで詳しく解説します。browser-useのwebui を動かしてみた！確かにこれは面白い！...
Python開発 【連載】pydantic-ai徹底解説 (3) 構造化レスポンスとバリデーション（GoogleColab付）
前回はツール呼び出しや依存性注入を学びました。今回は pydantic-ai の特徴的機能である「構造化レスポンス」について詳しく見ていきます。構造化レスポンスとは通常のLLM応答は生テキストですが、pydantic-aiではPydanti...
LLM Ollamaとllama3.1 8bで始める関数呼び出し機能の実装チュートリアル
はじめに近年、ローカル環境でLLMを動作させる需要が高まっています。その中で、Ollamaは手軽に使えるオープンソースのLLMプラットフォームとして注目を集めています。本記事では、Ollamaを使用した関数呼び出し（Function Cal...
ソフトウェア開発 マルチモデル K/V Context量子化 Ollamaベンチマークの コード解説
コードの全体構造ベンチマークツールは以下の主要なコンポーネントで構成されています：OllamaClientクラス：APIとの通信を管理ベンチマーク実行機能：複数モデルのテスト実行結果集計機能：モデル間の比較分析ロギング機能：詳細な実行ログの...
LLM OllamaのK/V Context量子化の実践的検証と実装
はじめにOllamaにおけるK/V context cache量子化は、VRAM使用量を大幅に削減できる革新的な技術です。本記事では、実際の検証結果を基に、その効果と実用性について詳しく解説します。また、検証に使用したスクリプトのセットアッ...
AI API Amazon Nova lite での動画処理 – Google Colab ガイド
Amazon Nova lite での動画処理 - Google Colab ガイドこのノートブックの後編では、Amazon Nova を使用した動画処理の実装方法と制限事項について説明します。Nova の動画理解機能は強力ですが、いくつか...
AI・機械学習 Amazon Nova lite で PDFの内容を分析する – Google Colab ガイド
このノートブックでは、Amazon Bedrock の Nova モデルを使用してPDFドキュメントの内容を分析する方法を説明します。Nova は Amazon の新世代基盤モデルで、高度な理解能力と業界をリードする価格性能比を提供します。...