LLM入門 - LLM入門（上）実践Python

合計 29 件の記事があります。 現在 1 ページ中の 1 ページ目です。

7.3 マルチモーダルモデルとLLMの統合 | テキスト、画像、音声、映像の融合技術

マルチモーダルモデルとLLMの統合により、テキスト、画像、音声、映像を同時に処理することで、より深い理解と高精度な応答が可能になります。具体的な技術と応用例を紹介します。
2024-11-26

7.2 LLMの省リソーストレーニング技術 | 蒸留、量子化、スパース化、分散トレーニング

LLMのトレーニングにおける省リソース技術を解説。モデル蒸留、量子化、スパース化、分散トレーニングの手法でコストを削減しながら性能を維持する方法を紹介します。
2024-11-25

7.1 LLMの大規模モデル進化 | 性能向上と技術的課題

LLMの大規模モデル化による性能向上と、計算リソースやトレーニングコストの課題を解説。エンジニアが対応すべき技術と今後の展望を紹介します。
2024-11-25

7.0 LLMの未来の展望と課題 | 自然言語処理の進化と技術的チャレンジ

LLM（大規模言語モデル）の進化と今後の可能性について解説。技術的課題や新しいアプリケーションの展望、エンジニアに必要なスキルを紹介します。
2024-11-24

6.3 LLMのCI/CDパイプライン構築 | GitHub ActionsとJenkinsの活用

LLMアプリケーションの継続的インテグレーションと継続的デリバリーを実現するためのGitHub ActionsとJenkinsの設定方法を解説。自動化されたテストとデプロイにより、リリース速度と品質を向上します。
2024-11-23

6.2 LLMモデルのバージョニングとモニタリング | MLflowとPrometheusを活用

LLMモデルの管理を効率化するためのバージョニングとモニタリング手法を解説。MLflowでモデルをバージョン管理し、PrometheusとGrafanaでリアルタイムにパフォーマンスを監視します。
2024-11-22

6.1 LLMアプリケーションのスケーラブルなデプロイ | DockerとKubernetesの活用

LLMアプリケーションをDockerでコンテナ化し、Kubernetesでスケーラブルにデプロイする方法を解説します。Pythonベースのアプリケーションに最適なデプロイ手法です。
2024-11-21

6.0 LLMアプリケーションのデプロイとCI/CDパイプラインの構築

LLMアプリケーションをDockerとKubernetesでデプロイし、GitHub Actionsを使用したCI/CDパイプラインの構築方法を解説します。スケーラブルな運用環境の実現に役立つ情報です。
2024-11-20

5.3 NLUとNLGの活用｜高度なチャットボットの設計と実装

NLU（自然言語理解）とNLG（自然言語生成）の技術を使用して、よりインテリジェントなチャットボットを構築する方法をPythonの実装例とともに解説。
2024-11-19

5.2 コンテキストを保持したマルチターン会話の実装｜LLM活用ガイド

LLMを用いたコンテキストを保持したマルチターン会話の実装方法を紹介。FlaskとRedisを使用したスケーラブルなチャットボットの設計とPythonのサンプルコードを掲載。
2024-11-18

5.1 LLMを活用したチャットボットの基本アーキテクチャ｜Python実装ガイド

LLMを活用したチャットボットの基本アーキテクチャとPythonによる簡単なAPI実装例を紹介。FlaskやFastAPIを使用したスケーラブルな設計方法を解説。
2024-11-17

5.0 LLMを活用したチャットボット構築ガイド｜Pythonでの実装例付き

LLMを活用してチャットボットを構築する方法を解説。Pythonでの実装例と、スケーラブルなデプロイ手法も紹介。
2024-11-16

4.3 LLMのモデル圧縮技術｜知識蒸留、量子化、プルーニングの解説

知識蒸留、量子化、プルーニングなどのモデル圧縮技術を使い、LLMの計算コストと推論速度を改善する方法を解説します。Pythonの実装例も紹介。
2024-11-15

4.2 LLMの推論速度を最適化する方法｜バッチ推論と半精度推論の活用

LLMの推論速度を改善するための技術を解説。バッチ推論、ONNX Runtime、半精度推論（FP16）など、効率的な推論手法とその実装例を紹介します。
2024-11-14

4.1 LLMのモデル圧縮技術｜効率的な量子化と知識蒸留

LLMのモデル圧縮技術を解説。量子化、知識蒸留、プルーニングの実装例を紹介し、推論速度とリソース効率を向上させる方法を学びます。
2024-11-13

4.0 LLMのモデル圧縮と推論速度の最適化｜効率的なパフォーマンス改善

LLMのモデル圧縮技術と推論速度の最適化手法を解説。量子化、知識蒸留、ONNXを使用したPython実装例で効率的なLLMのデプロイをサポート。
2024-11-12

3.2 LLMのデータクレンジング自動化｜Pythonでの効率的なノイズ除去と前処理

LLMのトレーニングにおけるデータクレンジングの重要性とその自動化手法を解説。Pythonコード例で、HTMLタグの除去、ストップワードの削除、正規化などの基本的なクレンジングプロセスを紹介します。
2024-11-11

3.3 LLMのデータロードと前処理パイプライン構築｜効率的なデータ処理の自動化

LLMトレーニングに必要なデータロードと前処理パイプラインの構築方法を解説。Pythonコード例を使用し、Pandas、Dask、Scikit-learnでの効率的なデータ処理を紹介します。
2024-11-11

3.1 LLMのサブワードトークナイザーの使用方法｜BERTやGPT-2でのトークン化の解説

サブワードトークナイザーを使用したLLMのトークン化方法を解説。Hugging FaceのBERTやGPT-2トークナイザーを使用し、Pythonコード例で具体的な実装方法を紹介します。
2024-11-10

3.0 LLMのトークン化とデータ前処理の自動化｜効率的なデータクレンジングと前処理パイプライン

LLMのトレーニングに必要なトークン化とデータ前処理の自動化について解説。Pythonコード例とHugging Faceライブラリを使用し、データクレンジングと効率的な前処理パイプラインの構築方法を紹介します。
2024-11-09

2.3 LLMのトレーニング実行とモデル評価｜Pythonによるトレーニングと評価手法

LLMのトレーニングと評価の手順をPythonコード例と共に紹介。Hugging Face Transformersを使用したBERTモデルのトレーニング、評価指標の解説、モデルの保存方法を説明します。
2024-11-08

2.2 LLMのトレーニングデータ準備と前処理｜Pythonでのデータクレンジングとトークナイゼーション

LLMのファインチューニングに必要なデータ準備と前処理を解説。Pythonを使用したデータクレンジング、トークナイゼーション、データセット整理の方法を紹介します。
2024-11-07

2.1 Hugging Face Transformersを使ったモデルのファインチューニング｜BERTのPython実装例

Hugging FaceのTransformersライブラリを使って、BERTモデルのファインチューニングを行う方法を解説します。Pythonコード例と共に、データ前処理やトレーニング設定のポイントも紹介。
2024-11-06

2.0 LLMモデルのファインチューニング｜Hugging Faceを使った効率的な微調整手法

Hugging FaceのTransformersライブラリを使用して、LLMのファインチューニングを行う方法を解説。トレーニングデータの準備から評価までの具体的な手順を紹介。
2024-11-05

1.3 LLM推論APIにおけるキャッシュ戦略｜高速化と負荷軽減のためのベストプラクティス

LLM推論APIのパフォーマンスを向上させるキャッシュ戦略について解説。Redisを使った具体的な実装例やキャッシュ最適化のベストプラクティスを紹介します。
2024-11-04

1.2 LLM推論APIのスケーリング｜水平スケーリング、ロードバランシング、キャッシュ戦略の実装

LLM推論APIのパフォーマンス向上方法を紹介します。水平スケーリング、ロードバランシング、Redisキャッシュ戦略を使用した効率的なAPI設計の実装例を解説。
2024-11-04

1.1 FlaskとFastAPIによるLLM APIの基本設計 | シンプルなPython API構築ガイド

FlaskとFastAPIを使用して、LLM（大規模言語モデル）APIの設計と実装を学びましょう。基本的なエンドポイントの作成、リクエスト処理、エラーハンドリングを含むシンプルなPythonガイドです。初心者から中級者まで、実践的なAPI構築に役立つ内容です。
2024-11-03

1.0 LLM API設計と実装ガイド | Flask & FastAPIチュートリアル

PythonフレームワークのFlaskやFastAPIを使ったLLM（大規模言語モデル）のAPI設計と実装方法を解説します。基本設計から、推論APIのスケーリング、キャッシュ戦略まで、効率的なLLM活用のための具体的な手法を紹介します。
2024-11-02

LLM入門：Pythonを用いたLLMアプリケーション構築ガイド | API設計、微調整、デプロイ

Pythonエンジニア向けに、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションの構築方法を徹底解説。FlaskやFastAPIを使ったAPI設計、モデルの微調整（ファインチューニング）、データ前処理の自動化、推論速度の最適化、Docker/Kubernetesを使ったデプロイまで、実践的な内容をカバーします。
2024-11-01

カテゴリー

タグ

検索履歴

チーム

任 弘毅

株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。

下田 昌平

開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。