Astro 4.5では、整理されたUIパネルによって監査を視覚化・ナビゲートし、カテゴリ別に問題を参照可能にし、クリックすると詳細を表示するDev Audit UIが新たに導入されている。Dev Audit UIは、ページ上の何かが問題としてフラグ付けされている場合に、その理由を解明するのに役立つ。問題をクリックすると、ページ上の該当する要素までスクロールされる。また、それぞれの項目には、説明と詳細なガイドが付属している。 あわせて、ビュートランジションにおいて、transition:persistプロパティを使用して保持されたAstroアイランドを、ページが変更された際に新たなpropsで更新できるようになった。同機能によって、ページが変更されるとコンポーネントは同じ状態を維持したまま、新たなpropsを使用して自動的に再レンダリングされる。 また、インラインスクリプトタグにdata-a

アイデミーと東大松尾研発スタートアップのneoAIは、アイデミーの提供するオンラインDXラーニング「Aidemy Business（アイデミービジネス）」において、neoAIが講師を務める生成AIの業務活用に関する学習コンテンツ2コースを3月11日から提供開始した。 「Aidemy Business」は、AI／DXのデジタル技術内製化に向けて必要なデジタル人材育成支援を行う法人向けのオンラインDXラーニング。同サービスでは既に、ChatGPTなどの生成AIを使って日常業務を効率化したい人を対象としたコースを提供しているが、今回新たに、生成AIを社内システムやサービスに組み込んで使用したい企業担当者を対象としたコースと、開発業務で生成AIを活用するエンジニアを対象としたコースを制作することとなった。 新規コースの制作にあたっては、アイデミーとneoAIが協力し、「事例で学ぶ！生成AI組み込み

生成AIは世界に大きな変化をもたらす可能性を秘めており、多くのデベロッパーが生成AIを活用したアプリ開発に挑戦しようとしている。Developers Summit 2024にてグーグル・クラウド・ジャパンの中井悦司氏が行ったセッションでは、Google Cloudが提供する大規模言語モデルのPaLM APIや、画像から情報を抽出するVisual Captioning／Visual Q&Aなどのサービスを紹介し、これらを使って実際に動作するアプリの裏側を解説。加えて、コード生成やテスト作成を自動化するDuet AI for Developersの使い方も披露した。 Google Cloudの生成AIで「ファッションにコメントするアプリ」を作成 グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 Solutions Architect, Google Cloud 中井悦司氏 まず中井氏は、生成AIを含むGo

Azureでは、すべてのリージョンのユーザーに対して、月間100GBまでの下りのデータ通信を無料で提供しているが、Azureからの退去にあたって月間100GB以上の下りのデータ通信が必要な場合は、Azureサポートリクエストを作成して、 サブスクリプションIDまたは登録ID 転送を開始する予定の日付 エグレスする予定のデータ量の見積もり を送付することで、転送開始予定として指定した日から60日間がAzureからの移行期間として、クレジットの請求が行われる（Azureからの移行に60日間以上必要な場合は、Azureサポートリクエスト作成の際に、その旨を伝えておく必要がある）。データの転送が完了し、すべてのAzureサブスクリプションがキャンセルされると、Azureサポートによってクレジットが適用され、移行期間に発生した下りのデータ通信に発生したデータ転送費用の減免を受けられる。 Azureか

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

進化を続ける生成AIの最前線、ChatGPT。既に多くの業界で注目される中、まだこの革命的な技術を手にしていないあなたへ。本連載では、具体的なコードを交えながら、ChatGPT APIの可能性とその活用法を徹底解説します。今回は、ChatGPTをさらに使いこなすための「プロンプトエンジニアリング」について紹介します。 はじめに 前回までの記事では、ChatGPTに興味はあるものの、活用イメージがわかない方々に向けて、ChatGPT APIを利用するとどのようなサービスが開発できるのかを中心に具体定な実装を交えてご紹介してきました。今回は最終回として、ChatGPTのみならず全てのLLMを扱う上で重要となる、プロンプトエンジニアリングについて解説します。 プロンプトエンジニアリングとは 大規模言語モデル（LLM）を利用するにあたって、モデルに入力する文章を主に「プロンプト」と呼びます。このプ

エンジニア育成スクール「RUNTEQ」は、サーバサイド技術のRuby on Railsを中心とした1000時間分のカリキュラムを提供している。開発現場の声を取り入れ、Webエンジニアに必要とされるエンジニアが書いたコードを読み解く力や、実装方法を自分で考えてコードに落とし込む力などを実践的に学ぶことが可能。また、企業文化との価値観のマッチ（カルチャーマッチ）を見据え、RUNTEQ CREDOを指針としたWebエンジニアとして働くためのキャリアトレーニングにも力を入れている。 今回発表したカリキュラムでは、ReactとTypeScriptを実践を通して学び、モダンJavaScriptやSPAの理解を深めることができる。これによって受講生・卒業生は、卒業制作でもあるWebアプリケーション開発前や就職前に、ReactとTypeScriptを学ぶことが可能になった。 また「Webエンジニア転職コー

「StarCoder2」は、ServiceNowが運営する「BigCode コミュニティ」と「機械学習コミュニティ」がモデルとなっており、Hugging Faceとのパートナーシップにより開発された。619種類のプログラミング言語にてトレーニングされており、アプリケーションのソース コード生成、ワークフロー生成、テキスト要約などの特殊なタスクを実行するために、さらにトレーニングを行うことや、エンタープライズ アプリケーションに組み込むことが可能。これにより、開発者は、コード補完、高度なコード要約、コード スニペット検索などの機能を使用して、生産性を向上させることができる。 また同サービスには、3つのモデルサイズがある。1つは、ServiceNowによってトレーニングされた30億パラメータのモデル、2つ目はHugging Faceによってトレーニングされた70 億パラメータのモデル。そして、

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

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Gemmaモデルは、他のオープンソースモデルと比較してサイズあたり最高のパフォーマンスを実現している。Gemma 2BとGemma 7Bの2つのサイズを用意しており、両サイズとも研究と開発の両方で使えるよう事前トレーニングされ、インストラクション、チューニングされたモデルの重みとともにリリースされた。 ColabやKaggle Notebookをはじめ、JAX、PyTorch、Keras 3.0、Hugging Face Transformersといったフレームワークなど、Google Cloudにおいて開発者がよく使用しているツールをサポートしており、ノートPC、ワークステーション、Google Cloud上で実行できる。 Gemmaは、Gemini 1.0 Pro、Gemini 1.0 Ultra、Gemini 1.5 Proモデルを含む、Vertex AI Model Gardenの

松尾研究所は、東京大学大学院工学系研究科の松尾・岩澤研究室とビジョンを共有し、深層学習領域の応用研究や社会実装、人材育成に取り組む組織。アカデミアで生まれた先端技術を産業界に結びつけ、また社会実装を通じて得られた知見をアカデミアに還元することを目指している。ファーストパートナーズやソラコムなど、多数の企業と共同研究プロジェクトを進めている。 今回のテックブログは、同社とそのメンバーの知名度向上と共に、社会実装の際に得られた知見を広く共有することを目指し、開始された。加えて、「リサーチャー」「リサーチエンジニア」「データサイエンティスト」など、AIの社会実装や価値創造を担う人材の採用活動にも注力する。 今後、同社ではテックブログを通して情報発信を強化していく方針。

localllmは、コマンドラインユーティリティ経由でHuggingFaceから量子化モデルにアクセス可能なツールとライブラリのセットで、Google Cloud Workstation内にてCPUとメモリ上でLLMをローカル実行するための、包括的なフレームワークとツールを提供する。localllmの利用によって、GPUへの依存が排除されアプリケーション開発のニーズに合わせてLLMの可能性を最大限に引き出せる。 localllmでは、CPUとメモリ上でLLMを実行できるので、希少なGPUリソースが不要になり、パフォーマンスや生産性を損なうことなくLLMをアプリケーション開発ワークフローに統合することが可能になる。また、Google Cloudエコシステム内でLLMを直接使用できるため開発プロセスが合理化され、リモートサーバのセットアップや外部サービスへの依存にともなう煩雑さが軽減される。

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LangChainの開発チームは「LangChain 0.1.0」を公開し、安定版に到達したと1月8日に発表した。LangChainは、アプリケーションに大規模言語モデルを利用した機能を組み込みやすくするライブラリで、PythonとJavaScriptに対応する。LangChainはMITライセンスで公開しているオープンソース・ソフトウェア。 開発チームは安定版に至るまでに、「langchain」パッケージに集中していた機能のうち中核部を「langchain-core」に、外部パートナーによるパッケージを「langchain-community」に移し、コードの見通しをよくしたとしている。 加えて、バージョン番号の付け方にも明確なルールを設定した。「.（ピリオド）」で区切った三つの数字のうち、2つ目が変わったときは、後方互換性を損なう変化があることを示し、3つ目が変わったときは、不具合の修

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システムのアーキテクチャは、日々の意思決定の結果として形成されるものであると言える。この観点から、Developers Summit 2023 Summerにて登壇したリクルートの内山高広氏は、「スタディサプリ」の開発における意思決定の記録方法として、なぜ特定の決定がなされたのかを簡潔に記録する「アーキテクチャ・デシジョン・レコード（ADR）」というドキュメントの手法を紹介した。 アーキテクチャ・デシジョン・レコード（ADR）とは？ 内山氏は現在、小学生／中学生／高校生向け学習サービス「スタディサプリ」のWebプラットフォーム開発を担当している。Ruby on Rails、React、GraphQL、node.js、Goなどを扱うWebエンジニアである。内山氏はまず、アーキテクチャ・デシジョン・レコード（ADR）とは何かを説明した。 ADRは、テキストベースの軽量なテンプレートを使用して、

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Linux Foundationは、2023年10月に発表された調査レポート「Global Spotlight 2023 : Survey-based insights into the global landscape of open source trends, sustainability challenges, and growth opportunities」の日本語版「Global Spotlight 2023 : オープンソースの動向、持続可能性の課題、成長機会に関するグローバルな状況についての調査に基づく洞察」を、1月16日に公開した。 本調査は、2023年4月から6月にかけてオンラインで行われ、916件の有効回答を得ている。回答を得られた地域は、南北アメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋など。 調査結果によると、調査対象となった地域の90％がオープンソースソフトウェア（OSS

近年急速に注目を浴びている「Platform Engineering」。本連載ではPlatform Engineeringとは何か、そのメリットについて解説します。第2回では、これまでのプラットフォームと何が異なるのか、および、インフラエンジニアやSRE（Site Reliability Engineer）などとの違いを解説します。 Platform Engineeringはプラットフォーム作りを成功に導く考え方 Platform Engineeringの文脈でプラットフォームを語る際に、「これまでのプラットフォームと何が違うの？」という疑問を持たれる方は多いんじゃないかなと思います。 従来の考え方との違いはズバリ、「プラットフォーム作りを成功させる考え方が含まれていること」にあります。そもそもプラットフォームの成功とは何か？ 逆に失敗とは何か。成功させるために必要な考え方とは何かを説明し