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Together AI上でオープンソースモデルを使った開発方法を紹介する、Jupyterノートブックとガイド集。

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1,194
フォーク
221
未解決の Issue
7
最終コミット
4 日前

これは何?

Together Cookbookは、Together AI上でホストされているオープンソースモデルを使って開発したい人向けの、実行可能なレシピ集です。多くはTogether APIを呼び出すJupyterノートブックで、コードを自分のプロジェクトにコピーして使えるようになっています。サンプルの実行にはTogether AIのAPIキーが必要です。PythonとJavaScriptのサンプルは、APIを呼び出せる他の言語にも応用できます。

レシピでは、チャットやテキスト推論、OCR、grounding、文書解析、動画理解などのビジョンタスク、画像生成、構造化出力を扱います。また、LangGraph、DSPy、PydanticAI、Agnoなどのフレームワークとの連携を含むエージェントのワークフローパターン、ファインチューニング(DPO、継続学習、長文脈、視覚と言語)、LLM-as-a-judgeなどの評価ワークフロー、Dedicated Endpointを監視するGrafanaダッシュボードも含まれています。

フォルダー構成はTogether AIの製品分野に沿っており、提供終了したモデルに依存するノートブックはアーカイブフォルダーに移されています。

主な機能

  • 01チャット、ビジョン、画像生成、構造化出力、バッチ推論を扱うノートブックを収録。
  • 02LangGraph、DSPy、PydanticAI、Agnoや複数のツールプロバイダーと連携するエージェントのワークフロー例を掲載。
  • 03DPO、継続学習、長文脈、function-calling、視覚と言語の学習を含むファインチューニングレシピを収録。
  • 04分類、モデル比較、プロンプトテスト、LLM judgeのチューニングを扱う評価例を掲載。
  • 05各ノートブックにColabへのリンクがあり、ローカル環境をセットアップせずに実行可能。

ユースケース

  • オープンソースのビジョンモデルを使った、文書OCRや複数ページPDFのQ&Aパイプラインのプロトタイピング。
  • LangGraphやPydanticAIを使い、Togetherのモデル上に検索システムや複数ステップのエージェントを構築。
  • 選好データやfunction-callingの例を使ったオープンモデルのファインチューニング。
  • プロンプトやモデルを比較するためのLLM-as-a-judge評価のセットアップ。

クイックスタート

  1. 1

    Together AIのAPIキーを取得する

  2. 2

    Colabでcookbookのノートブックを開くか、リポジトリをクローンしてJupyterノートブックを実行する

使う前に知っておきたいこと

  • サンプルの実行にはTogether AIのAPIキーが必要で、Togetherがホストするモデルを呼び出します。
  • インストール可能なライブラリではなく、ノートブックとガイドをまとめたものです。

収録されている特集

トピック

よくある質問

together-cookbook とは?
Together AI上でオープンソースモデルを使った開発方法を紹介する、Jupyterノートブックとガイド集。 Together Cookbookは、Together AI上でホストされているオープンソースモデルを使って開発したい人向けの、実行可能なレシピ集です。多くはTogether APIを呼び出すJupyterノートブックで、コードを自分のプロジェクトにコピーして使えるようになっています。サンプルの実行にはTogether AIのAPIキーが必要です。PythonとJavaScriptのサンプルは、APIを呼び出せる他の言語にも応用できます。
together-cookbook は無料で使えますか?ライセンスは?
together-cookbook は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
together-cookbook は今もメンテナンスされていますか?
活発にメンテナンス中。together-cookbook の最終コミットは 2026年11月3日 です。
together-cookbook は何に使えますか?
オープンソースのビジョンモデルを使った、文書OCRや複数ページPDFのQ&Aパイプラインのプロトタイピング。 LangGraphやPydanticAIを使い、Togetherのモデル上に検索システムや複数ステップのエージェントを構築。 選好データやfunction-callingの例を使ったオープンモデルのファインチューニング。 プロンプトやモデルを比較するためのLLM-as-a-judge評価のセットアップ。
together-cookbook のインストール方法は?
Together AIのAPIキーを取得する Colabでcookbookのノートブックを開くか、リポジトリをクローンしてJupyterノートブックを実行する
together-cookbook はどこで入手できますか?
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/togethercomputer/together-cookbook

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

関連プロジェクト

複数のモデルとオープンソースのエージェントハーネスを選べる、ナレッジワークやソフトウェア開発向けのエージェントワークスペース。ローカルでもホスト環境でも実行できます。

AI・機械学習#agents#llm#ai-workspace
4万+10 今週6231MakefileMIT更新 15 日前