はじめに こんにちは。 ABEJAのシステム開発部でエンジニアをしている中島です。 こちらはABEJAアドベントカレンダー2024 8日目の記事です。 本記事では、英語のスピーチが苦手な中島がAIの力で英語を話すことに挑戦 そして挫折 する話をします。 今回の記事の対象者はソースコードをある程度読むことができる方を想定しています。 大枠として下記の構成で進行します。 先に結論 OpenAI Realtime API とは アプリケーション方針 リファレンス読解 アプリケーションの実装 まとめ 先に結論 OpenAIのRealtime APIのリファレンス実装を見ながら、リアルタイム翻訳機能を実装しました。 リファレンスのUtilityを使えば、簡単に実装することができます。 出来たものは下記のようなアプリケーションです。 youtu.be OpenAI Realtime API とは まず
Watch our video announcement. Announcing Deno 2The web is humanity’s largest software platform — building for it means potentially reaching over 5 billion people. But as web development has accelerated in recent years, it has also become increasingly and unmanageably complex. Before writing a single line of code, developers must deal with tedious configuration and wading through unnecessary boiler
Breonna Taylor, George Floyd, Ahmaud Arbery, Tony McDade, Regis Korchinski-Paquet, Nina Pop, Monika Diamond, Yassin Mohamed, Finan H. Berhe, Sean Reed, Steven Demarco Taylor, Sandra Bland, David McAtee, Ariane McCree, Terrance Franklin, Miles Hall, Darius Tarver, William Green, Samuel David Mallard, Kwame Jones, De’von Bailey, Christopher Whitfield, Anthony Hill, De’Von Bailey, Eric Logan, Jamario
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ブラウザ上で JavaScript を用いた機械学習を行う際、ライブラリの選択肢の 1つである「ml5.js」に関する記事です。 ●ml5.js | Friendly Machine Learning for the Web https://ml5js.org/ ml5.js のサイトがリニューアルされていたのですが、その新サイトの動線に関する情報を書いてみた、という内容です。 ml5.js の新バージョンなど 今年 ml5.js のサイトが新しくなったり、また、大きな変更を伴うライブラリのバージョンアップの情報が出ています。 以下は、
前回の記事『ブラウザ上で可愛いフィルターを実現！TensorFlow.jsを使ったリアルタイム顔認識』では、Googleが開発した機械学習用JavaScriptライブラリ「TensorFlow.js」が提供する、顔認識モデルをご紹介しました。そしてウェブカメラを使用してリアルタイムで顔認識を行い、好きなスタンプ画像を選んで顔に貼り付けるデモを作成しました。 今回の記事では、TensorFlow.jsを利用し、ポーズに合わせた画像が出現するデモを作成します。 ▲ ポーズに合わせた画像が出現するデモ。詳細は後述します。 TensorFlow.jsとは TensorFlow.jsは、Pythonで広く利用されている機械学習ライブラリ「TensorFlow」のJavaScript版です。TensorFlow.jsを利用すると、以下のようなことをブラウザ上で実現できます。 オリジナルの機械学習モデル
顔認識技術を利用したアプリケーションは身近なところにあります。たとえば、カメラで映した顔に猫耳やリボンなどのスタンプを自由に追加できる加工アプリ「SNOW」や、ビデオ会議ツール「Zoom」、「Microsoft Teams」で使用できるフィルター機能などがあります。これらの機能は、フェイストラッキング技術を利用しています。 この技術はアプリだけでなく、ウェブブラウザ上でも実現できます。今回は、Googleが開発した機械学習用JavaScriptライブラリ「TensorFlow.js」を使って、ウェブカメラでリアルタイムに顔が認識されるデモを作成してみました。 TensorFlow.jsとは TensorFlow.jsは、Pythonで広く利用されている機械学習ライブラリ「TensorFlow」をJavaScript用にラップしたもので、ブラウザ上で機械学習モデルを手軽に利用できるようにする
インストールが完了したらアドレスバーに chrome://flags と入力して設定画面を開きます。以下の 2 つのフラグを設定します。 Enables optimization guide on device: Enabled BypassPerfRequirement Prompt API for Gemini Nano: Enabled また、あらかじめ Gemini Nano のモデルをダウンロードしておく必要があります。アドレスバーに chrome://components/ と入力して Optimization Guide On Device Model の「アップデートを確認」をクリックします。 Gemini Nano を使ってみる それでは、Gemini Nano を使ってみましょう。以下のコードをコンソールに貼り付けて実行します。 const canCreate = aw
JavaScript で OpenAI の API を扱おうとした時に、公式から提供されているパッケージを利用できます。 OpenAI提供の API を利用する際は以下の 1つ目の「openai」が利用できたり、Azure版の API（Azure OpenAI Service の API）を使う場合は以下 2つ目の「@azure/openai」を利用できたりします。 ※ 後述しますが、「openai」のほうを Azure OpenAI Service用に使うこともできます ●openai - npm https://www.npmjs.com/package/openai ●@azure/openai - npm https://www.npmjs.com/package/@azure/openai これらの違いについて、少し見てみた結果をメモしておこうと思い、この記事を書きました。 とり
先日開催された OpenAI Dev Day で新たに発表された、テキストから音声を生成する OpenAI TTS (Text To Speech) API が面白そうだったので、早速ですが Node.js 環境で簡単に試してみました。 先日開催された OpenAI Dev Day では大幅な機能追加に加え、いくつかの新しい API も発表されました。 その中で、テキストから音声を生成する OpenAI TTS (Text To Speech) API が面白そうだったので、早速ですが簡単に試してみることに。 Text to speech の概要や、API の リファレンスは下記にあります。 Text to speech - OpenAI API Create speech - API Reference - OpenAI API で、ご丁寧に Python や Node.js でのリクエ
はじめに 吉川@広島です。 OpenAIの新機能が盛り上がっていますね！ OpenAI DevDayで発表された様々な機能について、公式ドキュメントを見ながら少しだけ詳細を確認してみた | DevelopersIO いまのところ弊社記事はPythonコードが多い印象がありますので、いくつかの新規機能についてNode.js組である自分もサンプルコードを上げてみます。 環境 node v18.14.2 typescript 5.0.2 openai 4.16.1 [共通] OpenAIクライアントの初期化 openai パッケージをインストールします。 npm i openai クライアントを初期化します。 const openAi = new OpenAI({ apiKey: "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", }); DALL·E 3 API [アップデート]DALL·E
Visualizing Data via Deno, TypeScript, and VegaLite in JupyterLab Deno brings TypeScript, JavaScript, npm, and ES Modules to Jupyter with an easy to install kernel. The Deno Kernel is the first language runtime with a builtin jupyter kernel. There’s no better time to get started with Deno than now. Once deno is installed, run the deno jupyter kernel installation: deno jupyter --unstable --install
Typograms (short for typographic diagrams) is a lightweight image format (text/typogram) useful for defining simple diagrams in technical documentation, originally developed here. See it in action here: https://google.github.io/typograms/ Like markdown, typograms is heavily inspired by pre-existing conventions found in ASCII diagrams. A small set of primitives and rules to connect them is defined,
TL;DR I’ve been working on a WebGPU optimized inference and autograd library called webgpu-torch with an API that matches PyTorch. The goal is to run neural networks in the browser at speeds comparable to a Linux workstation. Many kernels have been implemented and its design is easily extensible. It’s available on NPM now and works in both the browser and Node.js! Neural Networks in the Browser Ni
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