Python ライブラリー

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Python ライブラリー

Python ライブラリーを使用して、 IBM watsonx.ai でファウンデーション・モデルをプログラマチックに推論および調整することができます。

基盤モデル Python ライブラリーを参照してください。

以下のようなサード・パーティー・ツールから watsonx.ai ファウンデーション・モデルを操作することもできます。

LangChain
LlamaIndex

使用可能なサンプル・ノートブックから学習する

基盤モデルの推論やチューニングなどの一般的なタスクを実行するために独自のノートブックを作成する際に、ガイドとして使用できるサンプル・ノートブックが用意されています。

使用可能なノートブックを見つけるには、「リソース・ハブ」を検索します。リソース・ハブから開いたノートブックをプロジェクトに追加し、それらを実行することができます。

Python サンプル・ノートブック GitHub リポジトリーからノートブックにアクセスすることもできます。

IDE からの Python ライブラリーの使用

ibm-watsonx-ai Python ライブラリーは、 PyPI の URL https://pypi.org/project/ibm-watsonx-ai/から入手できます。

以下のコマンドを使用して、統合開発環境に ibm-watsonx-ai Python ライブラリーをインストールできます。

pip install ibm-watsonx-ai

ライブラリーが既にインストールされている場合は、 -U パラメーターを組み込んで、更新を取得し、最新バージョンのライブラリーで作業します。

pip install -U ibm-watsonx-ai

ノートブックからの LangChain の作業

LangChain は、開発者が大規模な言語モデルを組み込んだアプリケーションを作成するために使用できるフレームワークです。 LangChain は、複数の関数を相互にリンクする場合に役立ちます。例えば、 LangChain を検索拡張世代 (RAG) タスクの一部として使用することができます。

詳しくは、 LLM> IBM watsonx.ai を参照してください。

詳細については、 LangChain を活用するサンプル RAG ノートブックのいずれかを使用してください。 RAG の例を参照してください。

「 watsonx.ai および LangChain エージェントを使用してアクションのシーケンスを実行する」ノートブックから、エージェントを使用して、ファウンデーション・モデルの応答に基づいてアクションのシーケンスを実行することができます。

ノートブックからの LlamaIndex 関数の処理

LlamaIndex は、大規模な言語モデル・アプリケーションを構築するためのフレームワークです。 watsonx.ai ファウンデーション・モデルを使用して構築するアプリケーションで、テキストから SQL または Pandas の DataFrames 機能など、 LlamaIndexから使用可能な機能を活用できます。

詳しくは、 LLM> IBM watsonx.aiを参照してください。

watsonx.aiのノートブックから LlamaIndex 関数を操作できます。

例えば、 Use watsonx、および LlamaIndex for Text-to-SQL task ノートブックを使用して、自然言語照会を SQL 照会に変換します。

前提条件

Python ライブラリーを開始するには、まず資格情報とプロジェクト ID またはデプロイメント ID が必要です。詳しくは、以下のトピックを参照してください。

詳細情報

親トピック: 生成 AI ソリューションのコーディング