kubectl execは禁止!? kubectl debugの勧め | IIJ Engineers Blog
社会人生活の半分をフリーランス、半分をIIJで過ごすエンジニア。元々はアプリケーション屋だったはずが、クラウドと出会ったばかりに半身をインフラ屋に売り渡す羽目に。現在はコンテナ技術に傾倒中だが語りだすと長いので割愛。タグをつけるならコンテナ、クラウド、ロードバイク、うどん。 Kubernetes 1.23から標準で利用できるようになったエフェメラルコンテナ（Ephemeral Container）をご存じですか？ セキュアにKubernetesを運用していくには必須の機能になることは間違いなく、IKE（IIJ Kubernetes Engine）では早速活用が始まっています。実利用に耐える環境が整うにはまだ少し時間がかかるかもしれませんが、今のうちから使いこなせるように紹介します。 エフェメラルコンテナ 一般的には聞きなれないかもしれませんが、IaaSを使っていればエフェメラル（Ephem
AI開発の新たなパラダイム「基盤モデル」とは
さて、視覚・言語を扱う基盤モデルとしては、2021年の CLIP がブレイクスルーでした。CLIPはテキストと画像を同じ特徴空間に写像する2つのエンコーダからなります。CLIPを使うと、次のようにして任意の画像分類問題を追加の学習なしで解くことができます。まず、各候補クラスを文章の形式（例：「犬の写真」）にした後、テキストエンコーダに入力します。次に、分類したい画像を画像エンコーダに入力します。最後に、画像から得られたベクトルと候補クラスたちから得られた複数のベクトルとのコサイン類似度を計算し、最も類似度が高いクラスを出力結果とします。 CLIPによるゼロショット画像分類の方法。OpenAI Blogより引用 CLIPは画像とテキストというモードの異なる情報を意味的な近さによって結びつけることを可能にしました。CLIPを教師のようにして使うことで、テキストから画像を生成するモデルを訓練する
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https://www.hpc-training.org/xsede/moodle/pluginfile.php/3266/mod_page/content/79/IHPCSS-2019_OpenMP_Affinity_v2.pdf
Documentation – Arm Developer
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