Apple SiliconでAIやっている人に朗報です。vllm-mlxが凄い。 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近インパクトの大きいApple Silicon向けフレームワークが出現しました。「vllm-mlx」です。 一言で言うとvllmライクなインターフェースをApple Silicon向けに提供するもので、MacのGPU（Metal/MPS）アクセラレーションによるテキスト、画像、ビデオ、オーディオに対応してます。既存のmlx,mlx-lm,mlx-vlm,mlx-audioを全てvllmライクなインターフェース対応にします。今回はこのvllm-mlxの使い方を紹介します。 1. vllm-mlxの概要 特長： ・マルチモーダル - テキ
Sentryエラー調査をDevinに丸投げして生産性・開発体験向上した話 - TalentX Tech Blog
はじめに 従来のSentryエラー対応フロー 手動調査の流れ 課題点 1. コンテキストスイッチのコスト 2. 調査の属人化 3. 深夜・休日のエラー対応 Devin × Sentry × Slack 自動調査構築手順 全体アーキテクチャ 1. エラー発生 → Slack通知 2. スタンプ押下でワークフロー起動 3. Devinに調査依頼 4. Devin調査実行 4-1. 認証情報の安全な取得 4-2. Devin内蔵ブラウザによる自動ログイン 4-3. Playbookに従った調査実行 5. 結果報告 導入後の成果 まとめ はじめに こんにちは！MyReferフロントエンドエンジニアの佐藤です。 フロントエンド開発を行っていると、Sentryからのエラー通知が日々届きます。 通知からSentryエラー画面にアクセスし、様々な情報を読み解き、影響範囲の把握と原因を推測して対応方針を決め
【完全自動化】n8n×Obsidianで「寝ている間に最新ニュースが届く」最強の情報収集システムを作った話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、エンジニアのTaichiです。 日々アップデートされる技術情報、追いかけるのが大変ですよね。「あとで読む」つもりの記事が溜まっていくばかり…。 そこで今回は、話題のローコードツール n8n と、愛用のノートアプリ Obsidian を連携させ、「朝起きたら、勝手に最新ニュースの要約が自分のノートに届いている」 という夢のようなシステムを構築しました。 コードをほぼ書かずに実現できたので、その手順とノウハウを共有します。 🏗️ 全体アーキテクチャ 仕組みはシンプルですが、強力です。 収集: n8n が毎朝9時にGoogleニ
【LLM】社内文書をセキュアに検索！OllamaとOpen WebUIで構築する完全無料・RAG環境
今回は、これらをDocker Composeひとつで一撃で立ち上げるハンズオン形式で紹介します。 アーキテクチャ概要 今回構築するスタックは以下の通りです。すべてDockerコンテナとして稼働します。 Ollama: Llama 3やPhi-3などの高性能LLMをローカルで動かすバックエンド。 Open WebUI: ユーザー向けのチャットインターフェース。RAG機能（ベクトルDB）やWeb検索統合機能を標準で持っています。 SearXNG: 複数の検索エンジン（Google, Bing, DuckDuckGo等）を統合し、トラッキングを除去して検索するメタ検索エンジン。 構築手順 (Step-by-Step) 1. 前提条件 Docker Desktop または Docker Engine がインストールされていること Docker Compose (V2) が利用可能であること ターミ
野球を彫刻する｜朝日新聞社 メディア研究開発センター
はじめにCTO室の浦川です。昨年１０月に異動となり、今年の初めからニューヨーク支局に駐在しています。 昨年はみなさん、どんな一年だったでしょうか。 私にとっては、駐在の準備も含め、さまざまな出来事があった一年でした。なかでも、例年と違っていたのが、「野球に興味を持った」ということです。 ある週末、やることがなくなってしまって、初めて西武球場（ベルーナドーム）へ野球を観に行ったのがきっかけです。 ８月１１日の西武―楽天戦。私は生まれも育ちも埼玉県で、ここ数年は都内ではありますが、西武線沿線に住んできました。ですから（？）、埼玉西武ライオンズになんとなく勝ってほしいという気持ちで眺めていると、なんと延長１０回でサヨナラ勝ちします。 とても面白い体験でした。すぐにライオンズのファンクラブに入会して、パ・リーグTVで試合を追っては、北海道まで遠征に行くようになります。 野球の面白さ野球には「どうし
AIエンジニアがLangChainを推奨しない理由
はじめに 先日、あるスタートアップがシステムを作り直すという文脈の中で「LangChain を採用」という記述があり、X で疑問を呈したところ「LangChain v1 で大幅に改善された」「批判は古い印象に基づいている」「根拠のない批判だ」という反論がありました。 では実際にソースコードを読んで確認してみよう、というのが本記事の趣旨です。 私自身、2年前は LangChain をメインで使っていました。 当時は生成 AI の最適解がまだ見えておらず、各社 SDK のインターフェースも頻繁に変わっていた時代です。そんな中で LangChain のようなラッパーは、コンテキストスイッチを減らし、プロトタイプを素早く回すには一定の価値がありました。 しかし 2026 年、状況は変わっています。 各社 SDK のインターフェースは安定してきた AI がどの SDK のコードでもすぐ生成できる 実
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AI時代のキャリアプラン「技術の引力」からの脱出と「問い」へのいざない / tech-gravity
