Python 3をHealthShareにバインディングした深層学習デモキット(パート1)
キーワード: Anaconda、Jupyterノートブック、TensorFlow GPU、ディープラーニング、Python 3、HealthShare

1. 目的

この「パート1」では、Python 3をHealthShare 2017.2.1インスタンスにバインドして、「単純」かつ一般的なディープラーニングデモ環境をセットアップする方法を段階的に簡単に説明します。 私は手元にあるWin10ノートパソコンを使用しましたが、このアプローチはMacOSとLinuxでも同じように実装できます。

先週、PYPL Indexにおいて、Pythonが最も人気のある言語としてJavaを超えたことが示されました。 TensorFlowも研究や学術の分野において非常に人気のある強力な計算エンジンです。 HealthShareは、ケア提供者に患者の統一介護記録を提供するデータプラットフォームです。

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開発者の皆さん、こんにちは!

Flaskを使うと簡単にWebアプリが作成できるようでしたので、Embedded Pythonを利用してIRISに保存した月毎の歩数データ(テーブル/グローバル)を matplotlibを利用してグラフ表示する簡単なWebアプリを作成してみました。

使っているPythonスクリプトファイルやHTMLは以下の通りです(図例はテーブルからデータを取る例ですが、サンプルにはグローバルからデータを取得する例も含まれます)。

サンプルはこちらに置いています👉https://github.com/Intersystems-jp/WalkSteps

IRISのインストール環境に合わせて、サンプルのディレクトリを分けています。

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最近人気上昇中のプログラミング言語Python、ご存じのとおりIRISでは2通りの使い方が出来ます。

組み込みPython(Embedded Python)

PythonコードはIRISプロセス内でObjectScriptコードと並列に実行

具体的には

  1. IRISクラス内のメソッド
  2. SQL関数とストアドプロシージャ
  3. ターミナルからPythonシェルを起動
  4. irispythonコマンド実行

が該当します。

ネイティブAPI(Native API)

IRISの外からグローバルへのアクセス、クラスメソッドを呼び出し

上の4種類以外は全てネイティブAPIを使用します。

Pythonコードが実行される場所でIRISへのアクセス手段が決まりますが、ライブラリ名が双方とも”iris”のため注意が必要です。

* 従来からのirisnativeはDeprecated(非推奨)となりました

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記事
· 2020年6月29日 8m read
Python Gateway パート I:はじめに

この連載記事では、InterSystemsデータプラットフォーム用のPython Gatewayについて説明します。 また、InterSystems IRISの最新のAI/MLツールを利用してPythonコードなどを実行します。 このプロジェクトは、InterSystems IRIS環境にPythonの力を与えます。

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キーワード: Jupyterノートブック、TensorFlow GPU、Keras、ディープラーニング、MLP、HealthShare

1. 目的

前回の「パート1」では、ディープラーニングデモ環境をセットアップしました。今回「パート2」では、それを使ってできることをテストします。

私と同年代の人の中には、古典的なMLP(多層パーセプトロン)モデルから始めた人がたくさんいます。 直感的であるため、概念的に取り組みやすいからです。

それでは、AI/NNコミュニティの誰もが使用してきた標準的なデモデータを使って、Kerasの「ディープラーニングMLP」を試してみましょう。 いわゆる「教師あり学習」の一種です。 これを実行するのがどんなに簡単かをKerasレベルで見ることにします。

後で、その歴史と、なぜ「ディープラーニング」と呼ばれているのかについて触れることができます。流行語ともいえるこの分野は、実際に最近20年間で進化してきたものです。

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ObjectScript カーネルのロゴ Jupyter Notebook は、多数の異なるマークアップ言語とプログラミング言語でコードを実行できるセルで構成された対話型環境です。

Jupyter はこれを実現するために適切なカーネルに接続しなければなりませんが、 ObjectScript カーネルがなかったため、それを作成することにしました。

こちらから試すことができます。

結果を少し覗いてみましょう。

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Python は世界で最も使用されているプログラミング言語になり(出典: https://www.tiobe.com/tiobe-index/)、SQL はデータベース言語としての道をリードし続けています。 Python と SQL が連携して、SQL だけでは不可能であった新しい機能を提供できれば、素晴らしいと思いませんか? 結局のところ、Python には 380,000 を超える公開ライブラリがあり(出典: https://pypi.org/)、Python 内で SQL クエリを拡張できる興味深い機能が提供されています。 この記事では、Embedded Python を使用して、InterSystems IRIS データベースに新しい SQL ストアドプロシージャを作成する方法を詳しく説明します。

サンプルとして使用する Python ライブラリ

この記事では、IRIS で SQL を扱う人にとって非常に便利な GeoPy と Chronyk という 2 つのライブラリを使用します。

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この連載記事では、InterSystemsデータプラットフォーム用のPython Gatewayについて説明します。 また、InterSystems IRISからPythonコードなどを実行します。 このプロジェクトは、InterSystems IRIS環境にPythonの力を与えます。

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先週のディスカッションでは、1つのファイルのデータ入力に基づく単純なグラフを作成しました。 ご存知のように、解析して相関付けるデータファイルが複数あることがあります。 そこで今週は、perfmonデータを追加して読み込み、それを同じグラフにプロットする方法について学習しましょう。 生成したグラフをレポートやWebページで使用する可能性があるため、生成したグラフのエクスポート方法についても説明します。

Windowsのperfmonデータを読み込む

標準のpButtonsレポートから抽出されたperfmonデータは、少し独特なデータ形式です。 一見すると、かなり単純なCSVファイルで、 最初の行には列のヘッダーがあり、それ以降の行にはデータポイントが含まれています。 ただし、ここでの目的のために、値エントリーを囲む引用符をどうにかする必要があります。 標準的なアプローチを使用してファイルをPythonに解析すると、文字列オブジェクトの列ができてしまい、うまくグラフ化できません。

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このフォーメーション私の GitHub にあり、30 分で csv ファイルと txt ファイルの読み取りと書き込み方法、Postgres を使ったIRIS データベースリモートデータベースの挿入とアクセス方法、FLASK API の使用方法について説明します。これらすべてに、PEP8 命名規則に従った、Python のみのインターオペラビリティフレームワークを使用します。

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この記事では、2023年3月1日~31日の期間に開催された「技術文書ライティングコンテスト:InterSystems IRISチュートリアル」に応募された24作品の中から、Open Exchangeに公開されている sqlalchemy-iris を利用してPythonとSQLでIRISのデータを操作する方法を投稿された Heloisa Paivaさんの記事をご紹介します。

Open Exchangeは、世界各地にいる開発者コミュニティメンバーが開発したインターシステムズ製品で利用できるサンプルアプリが登録されているページで、自由にダウンロードしてご利用いただけます。

Heloisaさんの記事のように公開されている Open Exchange の利用例があると、「ちょっと使ってみたいな・・」と思われているメンバーの方への情報共有ができてとても有用な記事になると思います!丁度日本で初開催の「技術文書ライティングコンテスト」開催中ですので、ぜひ使用例や感想など、投稿してみてください!💪

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· 2020年7月21日 10m read
Python Gateway パートIII:基本機能

この連載記事では、InterSystemsデータプラットフォーム用のPython Gatewayについて説明します。 また、InterSystems IRISからPythonコードなどを実行します。 このプロジェクトは、InterSystems IRIS環境にPythonの力を与えます。

  • 任意のPythonコードを実行する
  • InterSystems IRISからPythonへのシームレスなデータ転送
  • Python相互運用アダプタでインテリジェントな相互運用ビジネスプロセスを構築する
  • InterSystems IRISからのPythonコンテキストの保存、調査、変更、復元

その他の記事

現時点での連載計画です(変更される可能性があります)。

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キーワード: Python、JDBC、SQL、IRIS、Jupyterノートブック、Pandas、Numpy、および機械学習

1. 目的

これは、デモの目的で、Jupyterノートブック内でPython 3によってIRIS JDBCドライバーを呼び出し、SQL構文でIRISデータベースインスタンスにデータを読み書きする、5分程度の簡単なメモです。

昨年、私はCacheデータベースへのPythonバインディング(セクション4.7)について簡単に触れました。 そこで、Pythonを使ってIRISデータベースに接続し、そのデータをPandasデータフレームとNumPy配列に読み込んで通常の分析を行ってから、事前処理済みまたは正規化されたデータをML/DLパイプラインに通すためにIRISに書き込む作業においてのオプションと議論について要約しましょう。

すぐに思い浮かぶ簡単なオプションがいくつかあります。

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· 2022年10月5日 4m read
Djangoへようこそ

IRIS における Python サポートの最近の改善と、InterSystems による Python DB-API サポートへの継続的な作業により、 Django プロジェクトに IRIS サポートを実装しました。Python DB-API の使用により、他のデータベースと連携することが可能です。

Django で、IRIS にデータを保存する単純なアプリケーションを試してみましょう。

ToDo アプリ

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

Pythonで、IRISサーバ外部から、IRISの処理を呼び出したりIRISのデータを扱いたい場合には、Native API for Pythonを使用します。
モジュールのインポートは、

import irisnative


で、行います。

詳細は、下記ドキュメント及び、各関連トピックをご参照ください。
[ドキュメント] InterSystems Native SDK for Python

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· 2020年7月28日 2m read
Python Gateway パート V:Execute関数

この連載記事では、InterSystemsデータプラットフォーム用のPython Gatewayについて説明します。 また、InterSystems IRISからPythonコードなどを実行します。 このプロジェクトは、InterSystems IRIS環境にPythonの力を与えます。

  • 任意のPythonコードを実行する
  • InterSystems IRISからPythonへのシームレスなデータ転送
  • Python相互運用アダプタでインテリジェントな相互運用ビジネスプロセスを構築する
  • InterSystems IRISからのPythonコンテキストの保存、調査、変更、復元

その他の記事

現時点での連載計画です(変更される可能性があります)。

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この短い記事では、マシンにPythonをセットアップしなくて済むように、dockerコンテナでYapeを実行する方法について説明します。

このシリーズの前回の記事からしばらく時間が経っているため、簡単に振り返ってみましょう。

まず、matplotlibで基本的なグラフを作成する方法について話しました。 そして、bokehを使った動的グラフについて紹介しました。 最後にパート3では、monlblデータを使ったヒートマップの生成について説明しました。

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大規模言語モデル(OpenAI の GPT-4 など)の発明と一般化によって、最近までは手動での処理が非現実的または不可能ですらあった大量の非構造化データを使用できる革新的なソリューションの波が押し寄せています。 データ検索(検索拡張生成に関する優れた紹介については、Don Woodlock の ML301 コースをご覧ください)、センチメント分析、完全自律型の AI エージェントなど、様々なアプリケーションが存在します。

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· 2020年8月6日 2m read
Python Gateway パート VI: Jupyter

この連載記事では、InterSystemsデータプラットフォーム用のPython Gatewayについて説明します。 また、InterSystems IRISからPythonコードなどを実行します。 このプロジェクトは、InterSystems IRIS環境にPythonの力を与えます。

  • 任意のPythonコードを実行する
  • InterSystems IRISからPythonへのシームレスなデータ転送
  • Python相互運用アダプタでインテリジェントな相互運用ビジネスプロセスを構築する
  • InterSystems IRISからのPythonコンテキストの保存、調査、変更、復元

その他の記事

現時点での連載計画です(変更される可能性があります)。

はじめに

Jupyter Notebookは実コード、数式、図、説明文を含むドキュメントを作成および共有できるオープンソースのWebアプリケーションです。

この拡張機能を使用すると、InterSystems IRIS BPLのプロセスをJupyterノートブックとして参照および編集できます。

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· 2022年1月27日 11m read
Python用IRISネイティブAPI

はじめに

バージョン2019.2より、InterSystems IRISは、高性能データアクセス手法としてPython用のネイティブAPIを提供してきました。 ネイティブAPIを使用すると、ネイティブのIRISデータ構造と直接対話することができます。

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私が一番興味を持っているのは、組み込み Python におけるグローバルの使用についてです。
そこで、提供されている公式ドキュメントを確認しました。

#1 グローバルの導入
グローバルとは何かについての一般的な説明。 次の章につながっています。

#2 ObjectScript の詳細について
組み込み Python の記述はありません。
さらに先に進むと...

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NoSQLデータベースという言葉を聞かれたことがあると思います。色々な定義がありますが、簡単に言えば、文字通りSQLを使わない、つまりリレーショナルデータベース(RDB)以外のデータベースのことを指すのが一般的です。

InterSystems IRIS Data Platformでは、テーブルを定義してSQLでデータにアクセスできます。ですから、InterSystems IRIS Data Platformは厳密にNoSQLデータベースというわけではありません。しかし、InterSystems IRISの高パフォーマンスを支える「グローバル」は、40年も前からInterSystemsのコア技術として、現代で言うNoSQLデータベースを提供してきました。本稿では、InterSystems IRISの「グローバル」でグラフ構造を作り、それをPythonでアクセスする方法を紹介します。

本稿で説明する内容は動画でも公開しています。ぜひご覧ください。

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開発者の皆さん、こんにちは!

最近リリースされた InterSystems IRIS 2021.2 の目玉機能のひとつが Embedded Pythonです。Embedded Pythonは、PythonのランタイムをIRISに組み込むことによって、IRISのメソッドをPythonで記述したり、PythonのコードからIRISのクラスにアクセスしたりなどなど、IRISのObjectScriptとPythonとで相互に呼び出しを行なえる機能です。

しかも、Pythonのランタイムを埋め込んでいるため、ネットワークのオーバーヘッドがなく、パフォーマンスへの影響は最小限です。

IRISのプログラマの方には、Pythonの豊富なライブラリをストレスなく利用して頂けます。

Pythonのプログラマの方には、ObjectScriptを学ぶことなく、IRISの高速なデータベースやインターオペラビリティ機能などをストレスなく活用して頂けます。

今回の記事では、Embedded Pythonの機能をほんの一部だけ紹介します。

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· 2022年11月8日 9m read
Django 入門 パート 2

パート 1 では、Django で新しいプロジェクトを開始する方法を紹介し、新しいモデルの定義方法と既存のモデルの追加方法を説明しました。 今回は、初期状態で利用可能な管理者パネルとどのように役立つかについて説明します。 _重要な注意事項: この記事のアクションを繰り返しても、動作しません。 記事の途中で、django-iris プロジェクトにいくつか修正を行い、InterSystems が作成した DB-API ドライバーの課題もいくつか修正しました。このドライバーは現在の開発中であり、将来的に、より安定したドライバーが提供されると思います。 この記事では、すべてを実行した場合にどのようになるかを説明しているにすぎません。_

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我々には、Redditユーザーが書いた、おいしいレシピデータセット がありますが, 情報のほとんどは投稿されたタイトルや説明といったフリーテキストです。埋め込みPythonLangchainフレームワークにあるOpenAIの大規模言語モデルの機能を使い、このデータセットを簡単にロードし、特徴を抽出、分析する方法を紹介しましょう。

データセットのロード

まず最初に、データセットをロードするかデータセットに接続する必要があります。

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みなさん、こんにちは。 今回は ML モデルを IRIS Manager にアップロードしてテストしようと思います。

注意: Ubuntu 18.04、Apache Zeppelin 0.8.0、Python 3.6.5 で以下を実行しました。

はじめに

最近では実にさまざまなデータマイニングツールを使用して予測モデルを開発し、これまでにないほど簡単にデータを分析できるようになっています。 InterSystems IRIS Data Platform はビッグデータおよび高速データアプリケーション向けに安定した基盤を提供し、最新のデータマイニングツールとの相互運用性を実現します。

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キーワード: Pandasデータフレーム、IRIS、Python、JDBS

目的

PandasデータフレームはEDA(探索的データ分析)に一般的に使用されるツールです。 MLタスクは通常、データをもう少し理解することから始まります。 先週、私はKaggleにあるこちらのCovid19データセットを試していました。 基本的に、このデータは1925件の遭遇の行と231列で構成されており、タスクは、患者(1つ以上の遭遇レコードにリンク)がICUに入室するかどうかを予測するものです。 つまりこれは、いつものようにpandas.DataFrameを使用して、まず簡単にデータを確認する、通常の分類タスクです。

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· 2022年12月21日 7m read
Django 入門 パート 3

Django の可能性と IRIS の使用方法を引き続き観察しています。 初めにモデルの定義方法と、IRIS に存在しているテーブルへの接続方法を確認し、次に組み込みの Django 管理ポータルを拡張して、モデルに含まれるデータの表示、フィルタ、編集、そしてページネーションの機能を追加しました。

では、実際の動作を確認しましょう。posts-and-tags パッケージで使用したデータで Django に REST API を作成します。

それには、Django REST Framework を使用します。

Django REST Framework

Django REST Framework は、Web API を構築するための強力で柔軟性を備えたツールキットです。

REST Framework の使用を推奨するのには、以下のような理由があります。

  • Web で閲覧可能な API には、開発者のユーザビリティにおいて大きなメリットがあります。
  • OAuth1a と OAuth2 の認証ポリシーを含むパッケージ
  • ORM と非 ORM データソースの両方をサポートするシリアル化
  • すべてをカスタマイズ可能。強力な機能が必要なければ、通常の関数ベースのビューを使用できます。
  • 詳細なドキュメントと優れたコミュニティサポート
  • Mozilla、Red Hat、Heroku、Eventbrite など、世界的に有名な企業が使用・信頼

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

PythonスクリプトファイルやPythonで記述されたIRIS内メソッドを呼び出す際、エラーが発生した場合の対応方法をご紹介します。

説明使用するコードや資料PDFは公開しています👉 test1.pyFS.Utilsクラスコードのコピー元ビデオで解説している資料PDF

Embedded Python 自習用ビデオをご用意しています(項目別にYouTubeプレイリストをご用意しています)。

各プレイリストについて詳しくはこちらをご参照ください👉【はじめてのInterSystems IRIS】Embedded Python セルフラーニングビデオシリーズ公開!

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