こんにちは。AI・機械学習チームの高田です。 他部署からスプレッドシートでデータを受け取って、社内のDWHにあるデータと突き合わせながら探索的に分析したい。こういう場面で毎回環境構築するのは手間なので、さっと始められるEDA環境がほしいと思っていました。DuckDB + Taskfileの組み合わせがちょうどよかったので紹介したいと思います。 DuckDBが解決すること BQ + GSSを1つのSQLで横断する なぜBQ側からGSSを直接読まないのか ローカルキャッシュで高速化 & BQ課金ゼロ 出力の柔軟性 Taskfileで組む軽量ワークフロー なぜTaskfileか サンプルプロジェクトを作ってみた BQからデータを取得してParquetに保存する GSSの作品リストとBQの単語データをJOINして集計する Taskfile.ymlの構成 キャッシュ戦略をTaskfileで実装する
デザインシステムを Skills にしたら使いやすくなった サイボウズのプロダクトである kintone では、社内向けに kintone Design System と呼ばれるデザインシステムが提供されています。 AI Agent を用いた開発向けに、このデザインシステムの Skills 化を試みたところ、提供側・利用側ともに非常に取り回しやすい形となったため、事例として紹介します。 デザインシステム x MCP デザインシステムをコーディング用の AI Agent から活用する際、一例としては MCP の提供が挙げられます。 一時期話題になった印象で、個人的にも、以下の記事を参考にさせて頂いた記憶があります。 なぜ MCP が効いたか デザインシステム x MCP のパターンが普及した際の背景事情として、エージェントにナレッジを与える方法は限られていた、ということが挙げられます。 AG
2台のMac StudioをThunderbolt 5で連結! 計128GBメモリ環境と分散推論「exo」でLLMを爆速化してみた(1/4 ページ) 「exo」というソフトウェアを知っているだろうか。複数のデバイスをネットワークで接続し、まるで1台の大きなマシンのように協調させてLLM(大規模言語モデル)を動かせる、オープンソースのフレームワークだ。 通常、LLMを動かすためには膨大なメモリを搭載した高価なサーバが必要だ。しかしexoを使うと、手元にある複数のデバイスを束ねて、単体では動かせなかった大きなモデルを推論できるようになる。 exoはテンソル並列処理という方式を採用しており、モデルの重みを複数のノードに分散して処理する特徴を持つ。対応するバックエンドはMLXやllama.cppなど複数あり、Apple Siliconを搭載したMacとの親和性が特に高いことが特徴だ。 さらに、Op
——先輩、まさか私立探偵に鞍替えしていたとは思いませんでしたよ 真実から逃げたのさ。プロジェクト炎上の責任を一人でかぶろうとしたと人は言うが、ただ臆病だっただけだ。ずぶ濡れの子犬みたいにな。 半地下のこの店では外の雨音が、店内にも少し聞こえ続ける。カウンターで隣のスツールに座る後輩と俺の間には、まだ再会したばかりのぎこちなさも残っている。 薄くかかったビル・エヴァンスのピアノの音は、そんな空気の上を転がって消えていく。氷とグラスのぶつかる音だけが、やけに正確な秒針みたいに夜を刻んでいた。 こいつは元SIer時代、10年以上後輩だった男で、色々と指南してやった。腐れ縁で時々飲みに行くが、俺がこの薄暗いバーで静かに飲んでいる時に、前触れもなく訪れるのは少し珍しかった。 ——会社で今日どやされて頭にきたんですよ。プロジェクトの方法論があまりにも旧態依然とした古臭いやり方しかしていないので、もっと
Anthropic、世界的に重要なソフトウェアのセキュリティを守る「Project Glasswing」発表。AWS、Apple、Google、Linux財団など参画 Anthropicは、同社が開発した最新のAIモデル「Claude Mythos Preview」によるソフトウェアの脆弱性発見能力を用いて世界的に重要なソフトウェアのセキュリティを守る取り組み「Project Glasswing」を発表しました。 Project GlasswingにはAnthropicのほか、Amazon Web Services、Apple、ブロードコム、シスコ、Google、マイクロソフト、NVIDIA、パロアルトネットワークス、CrownStrike、JPMorganChase、そしてLinxu Foundationが参画しています。 Claude Mythosは人間を凌駕する脆弱性発見能力 Pro
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