AIエージェントの開発が急速に進む中、その自律的な振る舞いをいかに安全に制御するかが大きな課題となりつつあるのではないでしょうか。意図しない情報の漏洩、不適切なコンテンツの生成、システムの脆弱性を突くような動作など、AIエージェントが引き起こす可能性のあるリスクは多岐にわたると考えられます。

GitHub Actionsを利用して、CI/CDパイプライン上で実行可能なPRのAIレビュー用スクリプトを紹介します。

5年ほど前にPythonのコンテナ化について2つの記事を書きましたがFastAPI側もDocker側もアップデートがあり、当時よりもかなりシンプルになってきたのを感じたので少し調べてまとめてみました。

Pythonの型定義についてちょっと苦戦したのでメモ。Functional Python Programmingという本のサンプルで次のようなサンプルがありました。

Streamlitは、Pythonを使って簡単にインタラクティブなWebアプリケーションとして共有できるライブラリで多くの採用実績があり、Snowflakeが買収したため今後の発展も期待できます。本記事では、Google CloudのVertex AI Workbenchを活用してStreamlitアプリを開発し、Google Cloud Runにデプロイするまでの手順を詳しく解説します。

FastAPIを選定した理由や、そもそもFastAPIがどのようなものかについて、簡単に紹介できればと思います。

Pythonのテストではpytestを使うことが多く、その中で「テストケースごとに違うデータを事前準備したい」というモチベーションが発生したので、pytestを使用して実装していきます。

LLMが流行って久しいですが、MS、AWS、Googleクラウドベンダ各社が自社のマネージドを利用したサンプルアプリを公開し始めているので、中の実装を見つつリファレンスとしての考え方を確認しようと思い形にしてみました。

最近はお客さんとの勉強会でDockerのドキュメントをつまみ食いして読むというのをやっていますが、改めて最新版を読んでみて、いろいろ思考が整理されました。

Cloudflareは、インターネット上で運営されている最大のネットワークの1つです。ユーザーは、Webサイトやサービスのセキュリティとパフォーマンスを向上させる目的でCloudflareサービスを利用しています。

MLflowはハイパーパラメータを自動調整するツールとしてともに広く使用されているツールです。MLflowとOptunaを同時に利用した際に、Optunaが複数回試行することによってMLflow上にrunが大量に生成され、MLflow上で試行結果が見づらくなります。

range over integer にフォーカスして取り上げていきます

Dev ContainersのPython環境を作っていきます。

Python Distilledという本がオライリーから出版されました。作者のDave Beazleyはかなり昔からPythonを使い込んでいる人ですので、この本には信頼しかない、と思い読んでみました

エキスパートPythonプログラミング改訂4版が本屋に並び始めました。電子版も購入できます。改訂というと「ちょっと追加されたところを翻訳するだけで丸儲けやんけ」と思われる方もいるかもしれませんが、過去の中で一番大きく改訂されており、新規に一冊訳すのとほぼ変わらない、大変な翻訳作業になりました。

以前から気になっていた画像処理にチャレンジしてみました。普段はコーディングしてもテストがうまくいくorいかないのどちらかでしか成果物を見れていなかったので、視覚的に動いてる！を感じてみたく、新宿の紀伊國屋で分かりやすそうな書籍を買い、いろいろ試したので同じように画像処理にちょっと興味があるような人に読んでいてもらたらうれしいです。

PythonでWebAPIを構築しました。その際にOpenAPI Generatorが便利だったのでご共有します。

現在業務でいわゆるビッグデータを扱っていまして、アウトプットを可視化する機会が多くあります。Pythonでデータ可視化といえばmatplotlibが定番で、メンバー単位でのアウトプット共有なら特に不便は無いのですが、クライアントへの説明資料などに使い回すことを考えると、もう少し見栄え良く仕上げたくなる時があります。

Pyright を LSP サーバとした自作クライアントを実装しますが、その前に経緯について説明します。アルバイトの前は、Future のインターン Engineer Camp で Python のソースコード解析に取り組んでいました。当時は Python の AST モジュールを活用する方針で、それ以外は自前で解析を行っていました。アルバイトでも引き続き解析に取り組んでいますが、次第に型推論などの技術が必要になってきており、全てを自前で実装することは困難な状況です。そこで現在は、既存のツールを拡張する方針を取っています。ツールの候補としては、Mypy および Pyright が挙がりましたが...

Language Server Protocol の理解として、Pyright を LSP サーバとした自作クライアントの作成を行いました。その際、Pyright に解析を行わせるための初期化方法がドキュメントには書かれていなかったので、VSCode 拡張用のクライアントをトレースして調査することにしました

Mypy や Pyright は Python の静的解析ツールとして有名ですが、これら二つに解析情報でどのような違いがあるのかわからなかったので、実験することにしました。Pyright は Mypy に比べて後発のプロジェクトですが、性能面で優れているなどとして徐々に注目を集めています。

AWS Step Functionsの動的並列処理をローカルで実行する方法をハンズオン形式でまとめました。

こんにちは、Future のインターン Engineer Camp に参加した空閑です。今回のインターンではソースコード静的解析システムの開発に取り組みました。そこで本記事では、開発内容の一部である、Python の AST モジュールを使ったクラス構造の可視化について紹介します。Python の環境構築については以下を参考にしました。[サーバーアプリ開発環境

2021年9月24日にscikit-learn 1.0がリリースされました。私が大学院生のころ、scikit-learnのサンプルを動かすところから機械学習を勉強したので、ついに1.0かとなんだか感慨深い気持ちがありますから、個人的に気になった以下の4つの内容を紹介しようと思います。

SAIGの小橋昌明です。業務ではずっとPythonを書いています。Pythonを使ってデータ分析をする上で無くてはならないのがpandasです。リリースノートを見てみると、メジャーアップデートによる1.0.0 がリリースされたのが2020年の1月で、現時点での最新は1.3.3です。