そして､ LMSの領域への冒険を続ける第2週､ 2日目へようこそ｡
ええと､ それで今日は､ とても楽しみにしている特別な日なんだ｡
ええと､ 簡単にまとめると
もちろん､ トランスフォーマーについても説明できるようになったし､ 6人のトップ・フロンティア・モデルについても語ることができる｡
OpenAIのAPIは､ AnthropicやGoogleのAPIと一緒に自信を持って使うことができる｡
しかし､ 今日は話題を変えて､ グラディオについて話そう｡
そして､ グラディオについて少し話したことに気づいた｡
本当に素晴らしいし､ 楽しみながらやっていくつもりだ｡
radioを使ってシンプルなUIを作り､ それをFrontier Modelsに接続する｡
言っておくが､ それは簡単なことだ｡
では､ なぜユーザー・インターフェースについて大騒ぎするのですか？
なぜなら､ データ・サイエンティストとして､ LMエンジニアとして､ より迅速に､ プロトタイプを構築し､
それをオーディエンスやビジネス・スポンサー､ LMSを必要としている人々に公開し､ 実に迅速に実行することができるからだ｡
フロントエンドの人なら､ あるいはフロントエンドに手を出したことがある人なら､
リアクトのアプリを立ち上げるのがどんな感じか知っているだろう｡
私たちはユーザー・インターフェースを超高速で構築することができる｡
つまり､ グラディオはハギング・フェイスの一員なのだ｡
数年前にハギング・フェイスに買収された新興企業だ｡
つまり､ グラディオはハギング・フェイス・ファミリーの一員なのだ｡
ランディングページに書いてあるように､ 楽しい機械学習アプリを作り､ 共有することができる｡
きっと喜んでもらえると思う｡
ええと､ だから簡単だって約束したでしょ｡
見ての通り､ 本当に簡単だ｡
結局のところ､ グラディオをGRとして輸入するという魔法のようなラインが存在する｡
関数､ どんな関数でも､ タスクを実行するための関数を書く｡
この場合､ greetという関数は名前を受け取り､ helloという名前を返信する｡
そして､ その関数に基づいてユーザー・インターフェースを作成し､
入力と出力を与える｡
そして､ それが私たちがやろうとしていることだ｡
それでは､ GPTとClaudeとGeminiへのAPIコールのためのUIを作成します｡
続いて､ 先週の講義で作成したパンフレットのUIを作成します｡
そうすることで､ プロトタイプのスクリーンを持つ素敵なビジネス・アプリにアプリケーションをパッケージ化することができる｡
もちろん､ ストリーミングやマークダウンをUIに取り入れることも考えている｡
さっそくラボに行こう｡