Building sophisticated AI applications with Large Language Models (LLMs), especially those handling multimodal input and requiring real-time responsiveness, often feels like assembling a complex puzzle: you're stitching together diverse data processing steps, asynchronous API calls, and custom logic. As complexity grows, this can lead to brittle, hard-to-maintain code. Today, we're introducing Gen
Google DeepMindは2025年7月10日（現地時間）、大規模言語モデル（LLM）によるAIアプリ開発を効率化するPython向けオープンソースライブラリ「GenAI Processors」を発表した。非同期・並列処理による柔軟なデータフロー設計が特徴で、Gemini APIとの連携にも対応する。 本ライブラリは、入力処理・前処理からモデル呼び出し、出力処理まで一貫して扱える「Processor」インターフェースを提供し、テキストや音声、画像など各種データを双方向の非同期ストリームとして処理できる。 GenAI ProcessorsはPythonのasyncioを活用した非同期・並列実行制御を自動化し、リアルタイム応答性や低遅延性を確保できる点が利点である。Gemini APIやGoogleの各種APIとの連携も容易であり、音声・映像ストリーミング処理や対話型エージェントの実装が
規約に未同意なら、次のような規約が表示されます。 すべてにチェックして、「Continue」ボタンをクリックします。 そうすると、次のようなポップアップが出てきます。 どちらでも好きな方を選んでください。 よくわからない場合は、「Create API key in new project」ボタンをクリック。 生成されたAPIキーをコピーします。 Google AI Python SDKのインストール Google AI Python SDKを使うと、Googleの最先端ジェネレーティブAIモデルを利用できます。 Geminiだけではなく、PaLMなども利用可能です。 Google AI Python SDKのシステム要件としては、Python 3.9以降と記載されています。 それ以外は、特にないようです。 インストールは、以下のコマンドで行うことができます。 pip install goo
2023年9月27日の最新情報に合わせて改訂しました（最初の公開は2020年3月17日）。主にGPUが選択可能になった点とColab Enterpriseの情報を追記し、全ての利用パターンで再検証して全面的に最新の内容にアップデートしました。 機械学習／データサイエンス分野で特に人気の（Pythonなどの）実行環境であるGoogle Colaboratory（以下、Colab）は無償で使えるものの、無制限ではない。実行時間やメモリ容量などに制限がある。こういった制限を低減する有償プロ版「Colab Pro」が2020年3月に発表され、米国とカナダのみで申し込みできる状況だったが、それから1年後の2021年3月19日以降、日本でも申し込み可能になった（図1）。さらに、より強力な有償プロプラス版「Colab Pro+」が2021年8月に発表され、同日から日本でも申し込み可能になり、その約1年後
概要 GeoPandasはちょっとインストールが厄介なパッケージで、入門者がローカル環境に入れるのは結構しんどい（Windowsは特に）。でも、位置情報を扱うのに便利なパッケージなので、使いたい。紹介したい。でも、環境作成大変だし・・・ってのがありました。 それがGoogle Colabにプリインストールされて凄い便利になりました。実はちょっと前まで、GeoPandas以外のパーツまでそろっていたのに、GeoPandasは入っていない状態を見てなんでだろうな？と思っていたのですが、最近入ったようです。 その状況を疑問に思った私のツイートは６月９日に行われてるので、それからすぐ入ったっぽい。 https://twitter.com/OgawaHideyuki/status/1667107337851793408 pip listで確認するとあります。 ちょっとした使い方の紹介 GeoPand
JAX is a Python library for accelerator-oriented array computation and program transformation, designed for high-performance numerical computing and large-scale machine learning. JAX can automatically differentiate native Python and NumPy functions. It can differentiate through loops, branches, recursion, and closures, and it can take derivatives of derivatives of derivatives. It supports reverse-
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