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
CI での Docker Build のベストプラクティスを考えてみた
要約 Docker in Docker な CI では、以下の Docker Build をオススメします。 スクリプト Buildx を使う Buildx を使えないならば、BuildKit + –cache-fromオプションを使う Dockerfile ステージ間の依存を弱くする(依存インストールとビルドを分ける) 中間イメージも軽量化する 不要なキャッシュを削除 ファイル変更差分によりますが、これらにより最大 1/3 へビルド時間を短縮しました。 はじめに 『ホットペッパービューティー』美容クリニックのカウンセリング予約サービスのバックエンドを担当している安達です。 新卒として 4 月に入社して、5 月中旬に美容クリニックに配属され、すでに約 4 ヶ月が過ぎました。 まず、チーム内で自分が活躍できる庭を作りたかったため Docker について詳しくなろうと思いました。 そこで、CI
AWS CloudFrontを使って動的にリサイズ可能な画像をセキュアに見れる仕組みを作った | PSYENCE:MEDIA
画像アップロード時のシーケンス図 今回は大量のuploadが同時に来ることを想定していないのと画像処理はしないものとしています。ここは単にRailsがS3に受け取った画像をuploadして保存したS3のkeyをDBに保存するだけです。このとき、S3に保存するkeyがURLの一部になるので推測不可能なハッシュ値で保存するようにしておきます。もちろん、Railsを通すのでアプリケーション側での認証が可能です。 ちなみに、この部分もオフロードしたい場合は、S3のpresigned URLを発行し、そのURLに対してuploadしてもらうのが良さそうだと料理画像判定のためのバックエンドアーキテクチャを見て作った後に思いました。 画像取得時の処理シーケンス 画像取得時のシーケンス図 署名付きURLは、画像リストの取得時にCloudFrontが使う秘密鍵と同じ鍵でURLを署名してクライアントに返します
iOS大規模リファクタリング
こんにちは。Airシリーズ開発チームでiOSの開発リードを担当している永井です。 この度、Airレジから予約台帳機能を切り出して、Airレジとレストランボードの2つのアプリとして新たに5/10にリリースしました。 iPad版・iPhone版合わせて181,175行あったAirレジですが、今回内部的にもObjective-CからSwiftに全面的に書き換えています。 まだまだリファクタリングしていきたい課題はありますが、コード行数は70%も減り（つまり元々の行数から30%になりました）、SonarQubeで示される技術的負債も500dから21dに減り、かなり成功したと言って良いのではないかと思っています。 今回の取り組みの中で、良かったこと・再検討したいことがいろいろ発見できました。それらについてまとめてみるので、これからSwift採用を検討している方々の参考になれば幸いです。 取り組みのポ
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