Google Cloud Functions is now Cloud Run functions | Google Cloud Blog
Join us for Gemini at WorkLearn how Gemini can help your business at our digital event Register Cloud Functions and its familiar event-driven programming model is now Cloud Run functions, complete with the fine-grained control and scalability that developers love about the serverless platform. With Cloud Run functions, we’ve created a unified serverless platform for all your workloads, so you don’
ALBeast Security Advisory by Miggo Research | Miggo
By Daniel Shechter, CEO & Co-Founder of Miggo Security Miggo Research identifies over 15,000 potentially impacted applications using AWS ALBFor a more detailed technical analysis of how we hunted down ALBeast, please visit The Hunt for ALBeast: A Technical Walkthrough. Executive SummaryMiggo Research identified a critical configuration-based vulnerability, dubbed ALBeast, affecting applications th
Host your LLMs on Cloud Run | Google Cloud Blog
Run your AI inference applications on Cloud Run with NVIDIA GPUs Developers love Cloud Run for its simplicity, fast autoscaling, scale-to-zero capabilities, and pay-per-use pricing. Those same benefits come into play for real-time inference apps serving open gen AI models. That's why today, we’re adding support for NVIDIA L4 GPUs to Cloud Run, in preview. This opens the door to many new use cases
機械学習の推論結果を非同期にPOSTで返す — FastAPIでの実装例
こんにちは、松尾研究所シニアデータサイエンティストの浮田です。 松尾研究所では、多種多様な機械学習プロジェクトを進めています。これらのプロジェクトの中には、本番環境に近い開発が必要なものもあり、開発した機械学習アルゴリズムを推論用にどのように提供するかについて検討することがしばしばあります。この記事では、私たちがプロジェクトで実際に採用した、機械学習の推論APIの実装例を紹介します。 機械学習アルゴリズムの推論パターン 機械学習モデルの学習やLLMのプロンプトエンジニアリングなどの開発が完了すると、次に考えるのはそのアルゴリズムをどのように提供するかです。提供方法にはいくつかのパターンがありますが、以下の「AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン」の書籍に網羅的にまとまっています。 実際には、特にディープラーニングモデルやLLMを使ったアルゴリズムでは、非同期で推論することが
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