最近こちらの記事を見てました。
内容は独自にCoding Agentを作る話なんですが、興味深かったです。 自分は「オレオレCoding Agentを作ってやるぜ！！」とまでは思ってないんですが、話題のCoding Agent CLIについて、原始的なものでも作れるのか試してみたので今回はそのメモです。
続きを読むLangChainでGeminiの明示的Context Cacheを使う
前回までプロンプトキャッシングについて調べたりコード書いたりしていました。
似たような機能で、Geminiにも明示的Context Cacheという機能があります。
公式ドキュメントにも、
- 暗黙的なキャッシュ保存（自動、費用削減は保証されない）
- 明示的なキャッシュ保存（手動、費用削減保証）
とあるので、コンテキストキャッシュを使って費用削減しようと思ったら、明示的にやるのが良さそうではあります。
LangChainでそれをやっている文献が見当たらなかったので、今回試しにやってみたのでそのメモです。・
続きを読むLangChainでPrompt Cachingが利用されていることを確認する
この前はプロンプトキャッシュについて調べていました。
実際に各種生成AIサービスを利用する際にはLangChainを利用することが多いと思うので（諸説あり）、今回はLangChainを使いつつちゃんとプロンプトキャッシュが効いていることを確認したいと思います。
続きを読むvllmで埋め込みモデルの推論を高速化する
小ネタです。
transformersの埋め込みモデルを使ってembeddingを作りたいことは割といろんなところであるかと思いますが、このembedding作成もそこそこ時間を食ったりします。
可能であれば埋め込みを計算するときも高速化したいので、今回はvllmで高速化してみたいと思います。
続きを読むtorchtuneを使ってカスタムデータセットでLlama 3.1をfinetuneする
最近LLMをいじってるんですが、LLMのfinetuneをコードを自分で書いて実行するのはまだまだ不安です。 処理も重たくGPU必須なのでそれなりにコストがかかるのに、変にバグらせるとショックもでかいです。 なので、できればコマンドだけでぱぱっとできると嬉しい気がしてきました。
そんなときにtorchtuneというツールを見つけました。 どうやらLLMをコマンドと設定ファイルを書くだけでfinetuneできるようで、試してみることにしました。 ということで、今回はそのtorchtuneを使ってみたメモです。
続きを読むTabMの使い方のメモ
軽めのネタです。
ちょっと前にCMIコンペに出てまして、そこでテーブルデータに大してNNを適用させる実験をしていました。
この実験で色々試しているときに、なにやら別のコンペでTabMというNNの手法が効いたという話を耳にしたのでCMIコンペでも試してみました。 CMIコンペも終わったので、今回はそのTabMを試しに使ってみたときのメモを放流しようと思います。
続きを読むUnslothの覚書き
これまでLLMはChatGPTとかを使うくらいの関わり方をしていたんですが、最近重い腰上げてLLMについてキャッチアップしようと勉強したりしていたりします。
LLMをfine tuneしようとしたときにどうやらUnslothというライブラリが便利らしいという話を小耳に挟みました。 このあたり、本当かどうかよく分からなかったので今回はUnslothを使ってみたメモです。
続きを読むLlamaIndexでGemini 1.5 Flashを使う
最近諸事情がありまして、プライベートでLLMをガチャガチャいじっていたんですがChatGPTの請求がとんでもないことになっていました。 流石にコストかかり過ぎだということで、コストが安いGemini 1.5 Flashを使うことを検討しています。
LlamaIndexでGemini 1.5 Flashを使うという文献があまり見つからなかったので、今回はLlamaIndexでGemini 1.5 Flashを使ってみたやり方の備忘録です。
続きを読む続：RAGの評価をいい感じにできるようにしたい
前にRAGの評価をいい感じにできないか試行錯誤してみてました。
ただ、その後使ってみてやっぱりArize Phoenixに依存するとなにかとしんどい感じがしたので、特にツールを使用せず普通のコードだけで評価をいい感じにできるように色々やってみようと思います。
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