【ChatGPT】 guidance の非同期実行

API がどのようなエラーが出たかを確認したい場合に、非同期実行などを行うと思います。guidance でもそれが実装されているので、それのやり方を記載しておきます。

非同期実行非同期実行するには、以下のパッケージが必要になるはずです。

asyncio

tracemalloc

これらが入っていれば以下のように実装すると良いです。

import guidanceimport asyncio

【ChatGPT】 Microsoft の guidance を用いた Mock の実装

皆さんは、OpenAI が提供している LLM の API を使ってアプリ開発をしているでしょうか？　そのとき、逐一API を呼び出していると料金がかかってしまい、開発予算が枯渇してしまう危険があります。その問題を回避するために、guidance の mock を用いた開発を示します。

guidance を用いた実装guidance は、Microsoft が提供している LLM をコントロー

【Julia】ベクトル間で一致している要素の index の取り出し方

こちらの記事では、ベクトルのマスクについて記載しました。このマスクするときに使用するベクトル（上述の記事中の index_set ）ですが、入力データや計算結果に応じて動的に生成されることが多いです。その時のマスクに使用するベクトルの作成の仕方について備忘のために記載しておきます。

ベクトル内の値の index の取得方法ベクトル内において、ある値だけ変更したい場合は結構な頻度であると思う。その

【Julia】マスクしたベクトルへの値の代入

ベクトルにおいて指定した index に値を代入することは、それなりにあると思います。Julia において、それを実現しようと思ったのですが、値が上手く代入できずに悩み試行錯誤しました。備忘の意味を込めて、記事として残します。

マスクしたベクトルへの値の代入ベクトルをマスクするというのは、本記事では以下のことを指します。

tmp_vec = [1,3,2,5,6,7,10]index_set

【Julia】大体のプログラミング言語では、ある変数を x としたときに、これを2倍する場合は 2 * x とするのが普通ですよね。Julia では、2x と書いて 2 * x を計算できるんですよ。いいね。

【Julia】Julia のローカルスコープ

Julia のローカルスコープに一度ハマったので、まとめておきます。

ローカルスコープ？変数には、その変数を参照可能なコード上の範囲があり、グローバルスコープとローカルスコープがあるというのを抑えておけばいいでしょう。グローバルスコープを持つ変数は、グローバル変数で、ローカルスコープを持つ変数はローカル変数と呼びます。
ローカル変数は、ローカルスコープの外からその変数を参照出来ないという決まりが

【Julia】Julia の DataFrame

Python を使用している人は、pandas の DataFrame を用いている人は多いと思います。Julia でも DataFrame.jl というパッケージが用意されており、pandas のそれと同じような操作が行なえます。しかし、Index 名が任意につけることが、2023年6月15日現在ではできません。その現象について以下で記載したいと思います。

pandas の DataFrame

【Julia】Juliaup で Julia のバージョン管理

以前の記事で、Julia のインストールをしてみた。しかし、最新バージョンが出たときのアップグレード方法が面倒なことが多そうである。そこで、Juliaup という Julia 公式の管理ツールで Julia をインストールする。

Juliaup のインストール以前の記事で、Homebrew を用いてインストールしたので、今回もそれを用いて以下のように Juliaup をインストールする。

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【Julia】julia も 1.9.0 がリリースされましたね（https://bkamins.github.io/julialang/2023/05/12/julia190.html）。これによって、使い勝手がますます良くなったように思います。

【Chromebookを用いたPython実行】Web VSCode編

以前までの記事（Python環境構築と実行例）を参照していただけると、ChromebookでもPythonが実行可能であることを示した。しかし、環境構築方法は、使用している機器に依存して変わる。また、Chromebookでは十分な計算リソースが確保できない場合が多いので、Chromebookのローカル上での実行を避けたい場合は多いと思われる。本問題を解決する方法の1つとして、Web上でのPytho

ChromebookでVS Codeを用いたPythonの実行（その2）

前回の記事の続きを書こうと思う。今回の目標は、Google Driveをマウントして、PythonでGoogle Drive上のファイルの読み書きをするところまでとする。

Google DriveのマウントChromebookは記憶容量が小さい事が多い。Pythonのコードなどで作成した実験結果をローカルに保存していては、すぐに容量が満杯になってしまう。そこで、Google DriveにPyth

ChromebookでVS Codeを用いたPythonの実行

Chromebookでも小規模な実装であれば問題ないというのを示したい。そこで、ChromebookでVS Codeを用いたPythonの実行方法を示す。

1. ChromebookのLinuxモードの有効化Googleの公式ページからLinuxモードの有効化方法を確認して、Linuxを使用可能な状態にする。このLinux上にPython等をインストールするイメージである。

2. Python

【Julia】Julia言語を始めてみた

Pythonよりも高速な実行が可能と言われるJuliaをとりあえず触っていこうと思う。今回の目標としては、Juliaをインストールして、VS Codeで実行環境を整えるところまでとする。

実行環境今回は以下の実行環境とした。

使用マシーン: MacBook Pro 16-inch, 2019

Intel Core i9

OS: macOS Ventura version 13.0.1

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