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1import { Browserable } from 'browserable-js'; 2 3// Initialize the SDK 4const browserable = new Browserable({ 5 apiKey: 'your-api-key' 6}); 7 8// Create and run a task 9async function runTask() { 10 const createResult = await browserable.createTask({ 11 task: 'Visit example.com and extract all links', 12 agent: 'BROWSER_AGENT' 13 }); 14 15 // Wait for task completion 16 const result = await brows
はじめに 以下の記事で扱っていた、OpenAI の音声合成の新モデル「gpt-4o-mini-tts」に関する記事です。 ●【Node.js】OpenAI の API ＋ 新モデル（gpt-4o-mini-tts）で音声合成 - Qiita https://qiita.com/youtoy/items/a35f7907eaa4259e417e 上記の記事では、音声ファイルを出力する形でしたが、今回はストリーミングを試します。また、上記では指定していなかったパラメータも追加してみます。 そして今回の実装も、前回と同じで Node.js で API を扱う形にします。 音声合成を手軽に試すなら「OpenAI.fm」 前回の記事にも書いたのですが、「gpt-4o-mini-tts」を使った音声合成を手軽に試すなら、以下の「OpenAI.fm」を使うのが良いです。 ●OpenAI.fm https
Devographicsは2024年12月16日（米国時間）、JavaScriptの利用動向を調査した年次調査「State of JavaScript 2024」の結果を発表した。 同調査は、2024年11月13日～12月10日にオンラインで実施され、JavaScriptを開発に利用する1万4015人から回答を得た。回答が多かった上位5カ国は、米国（15％）、ドイツ（8％）、フランス（7％）、イギリス（4％）、ポーランド（3％）。日本からは150人が回答した。 同調査の目的はWeb開発エコシステムにおけるトレンドを把握し、開発者の技術選択を支援することだ。レポートでは、2024年のJavaScriptエコシステムの全体像をさまざまな角度から示している。調査結果は、回答者の属性、言語機能、ライブラリ、他のツール、使用用途、リソースといったカテゴリー別に報告されている。 調査結果のハイライトは
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 2 The 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 boile
Welcome to our new website! We’ve launched a new version of ml5.js with breaking changes. If you encounter errors such as '... is not a function' or need features that are no longer available, please refer to our FAQ for how to access the previous version and documentation. Friendly Machine Learning for the WebA neighborly approach to creating and exploring artificial intelligence in the browser.
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
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