Python / AI・データサイエンス環境

Pythonライブラリ開発者のためのJupyterLab極限活用術：`autoreload`の内部構造とTDD統合による秒速フィードバックループの構築執筆：DevOpsリードチーフエンジニア「外部モジュールを1行修正するたびに、Jupyte...

こんにちは、テックリードの私だ。君たちのチームでは、JupyterLabを単なる「使い捨ての実験場」「ちょっとしたグラフ描画ツール」として扱っていないだろうか？ 「外部の自作モジュールを修正したから、とりあえずカーネルを再起動して、上から順...

こんにちは！日々のPython開発、お疲れ様です。AI・データサイエンスの現場や、ちょっとしたライブラリの試作でJupyterLabを使っている方は多いですよね。ところで、こんなストレスを抱えていませんか？「自分が作った外部のPythonモ...

JupyterLab 4で実現するローカル・リアルタイム共同編集：Google Colabからの脱却と『jupyter-collaboration』の極限アーキテクチャGoogle Colabの無料枠制限や、クラウド環境への機密データ・独自...

こんにちは。開発現場でテックリードを務めていると、「Google Colabは手軽だけど、社内機密データを扱うと規約に抵触する」「ローカルのJupyter環境は強力だが、ペアプロやモブプロの時に画面共有だけだとコードの共同編集ができずにもど...

こんにちは！チームでデータ分析や機械学習を進めていて、「Google Colabみたいに、同じJupyterの画面を複数人で同時に見ながらコードを書きたい！」と思ったことはありませんか？「でも、社内のデータを外部のクラウド（Google C...

はじめに：なぜ「`conda env export`」だけでは本番移行に失敗するのかデータサイエンスやAI開発の現場において、Anaconda / Miniconda（Conda環境）と JupyterLab の組み合わせはデファクトスタン...

こんにちは！AI・データサイエンスの現場で、日夜Pythonコードと格闘お疲れ様です。新しいPCを買ったときや、クラウド上の強力なGPUサーバーへ環境を引っ越すとき、こんな絶望を味わったことはありませんか？「ローカルのMacで完璧に動いてい...

JupyterLabの「隠れたログ」を追跡せよ！カーネルクラッシュや予期せぬ終了のデバッグ完全攻略数ギガバイトに及ぶPandasのデータフレームを集計している最中、あるいは重いPyTorchのテンソル演算を走らせた瞬間に、JupyterLa...

はじめに：JupyterLabの「突然死」に怯える日々からの脱却データサイエンスや機械学習の現場において、JupyterLabはもはやインフラの一部と言っても過言ではない。数百万行のデータフレームをロードし、複雑なニューラルネットワークの学...