Gemma3 + Unsloth + GitLab CI/CDで構築する完全オンプレミスAIコードレビュー環境 | フューチャー技術ブログ
本記事は、CI/CD連載の6本目の記事となります。 はじめにこんにちは。HealthCare Innovation Group(HIG)の山本竜玄です。 本記事では、Gemma3とUnslothを組み合わせて、完全オンプレミス環境でのAIコードレビューができる環境を構築してみました。 フューチャーでは社内開発基盤運用チームが構築・運用するオンプレミス版GitLabを利用していますが、近年注目されるAIエージェントを導入する際に課題がありました。外部APIを利用する場合、セキュリティ審査プロセス、従量課金による予算管理の複雑さ、機密データの外部送信への懸念などが発生します。 そこで、LLMモデルを自前の環境に組み込み、プロジェクト固有のデータで追加学習を行うアプローチを試しました。Gemma3とUnslothの組み合わせにより、RTX 3060 12GBという家庭用レベルなGPU環境でもファ
2024年版のDockerfileの考え方＆書き方 | フューチャー技術ブログ
最近はお客さんとの勉強会でDockerのドキュメントをつまみ食いして読むというのをやっていますが、改めて最新版を読んでみて、いろいろ思考が整理されました。2020年の20.10のマルチステージビルドの導入で大きく変わったのですが、それ以前の資料もweb上には多数あり「マルチステージビルドがよくわからない」という人も見かけるので過去の情報のアンラーニングに使っていただけるように改めて整理していきます。 仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編で触れた内容もありますが改めてそちらに含む内容も含めて書き直しています。 本エントリーの執筆には@tk0miya氏から多大なフィードバックをいただきました。ありがとうございます。 基本的なメンタルモデル現代的な使い方を見ていくために「Dockerを使ってビルドする」というのはどのようなものか考えを整
Testcontainersを用いてテスト実行前の docker compose up を無くし、Goで並列テストする | フューチャー技術ブログ
Testcontainersを用いてテスト実行前の docker compose up を無くし、Goで並列テストする 春の入門祭り2024の1記事目です。 はじめにTIG真野です。 Testcontainers を用いて、単体テスト実行前に docker compose up -d 無しで、PostgreSQLにアクセスする単体テストを行う、入門記事です。 恩恵は次のような開発者体感の向上が個人的にあります。 テストを実行するうえで、別プロセスのサービスを起動しておく必要があるといった前提条件を考えなくても済むため、テストを行うビジネスロジックに集中できる docker compose up -d 打たないだけだが、テストに必要なコンテナを考慮しなくても済む 停止し忘れて、別のリポジトリの開発するときに混乱しなくても済む 並列テストしやすくなるので、テストの実行速度が向上する Goにおい
Makefile覚書: Goアプリ開発に役立ちそうな基礎知識 | フューチャー技術ブログ
はじめにTIG真野です。育休明けです。 フューチャー社内のタスクランナーはmakeやTaskなど複数の流派があり、チームによって使い分けられています。個人的にはmakeで良いんじゃないかと思っていますが、Taskも良いですよね。 makeは細かい記法をいつも忘れる＋調べるとC言語向けの情報が出てきて脳内変換に手間を感じたため、makeを用いてWebバックエンドアプリをGoで開発するということをテーマに、役立ちそうな情報をまとめます。 なお、今記事におけるmakeは、GNU Makeを指します。バージョンは以下で動かしています。 MakefileのためのEditorConfigMakefileのインデントはハードタブである必要があります。誤りを防ぐためにもEditorConfigを設定しておくと良いでしょう。 makeは通常、Makefileという名称をデフォルトで認識しますが、同一フォルダ
MLflowで実験管理入門 | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは、Strategic AI Group(SAIG)の山野です。 今回は、機械学習の実験管理をテーマにMLflowについて紹介します。 1. 実験管理の必要性モデル開発では、様々な条件で大量の実験を時には複数人で回していくことがありますが、徐々に管理し切れなくなり、後から（必要に迫られて）もう一度その実験を再現しようと思ってもできなくて困る、ということがあります。 つまり、実験が終わって数ヶ月後に「あの実験てどのような条件で実施してどのような結果出たんだっけ？ +再現できる？」と聞かれても困らない状態を作れれば良いです。PoCが終わってプロダクション化のフェーズで、PoCの実験について確認されるケースが意外とあったりします。 管理すべき情報は、前処理・学習・評価それぞれで以下があります。 前処理 元データ <-> 前処理コード <-> 加工済データ 学習 加工済みデータ（学
チームで機能設計するためのPlantUML標準化 | フューチャー技術ブログ
はじめに現在所属しているプロジェクトではWeb APIやバッチ処理の設計の一環としてPlantUMLを利用しています。効率よく品質高くアウトプットを出すためには、プログラミング言語に対してコーディング規約があるように、UMLに対してもチームで設計するにあたり一定のルールを決める必要があります。 そこでプロジェクト内のPlantUMLを使用するうえでのガイドラインやルールをまとめる機会があり、せっかくなのでそれを記事化します。 記事のゴール シーケンス図設計におけるPlantUMLの標準化 必要最低限のルールだけに絞ってチーム設計の生産性と品質を上げる 記事の前提 ルールの想定の利用シーン： チームで大量生産する業務機能の処理フローを表現するために使う場合を想定。 また、この記事に記載されているルールはRDBを中心的に使用したAPI処理やバッチ処理等を念頭に置き決められたものです。 ルールの
SQL実行時のブルームフィルタ(Bloom Filter)アルゴリズム | フューチャー技術ブログ
1. 初めにDBにおける処理はSQLによって記述しますが、データの取得するために具体的にどのような内部処理を行うかという点までは記述しません。 ここでいう内部処理とは「SQLの書き換え」「インデックスの使用」「結合アルゴリズムの選択」などがDBMSのオプティマイザによって選択されて実施されることを指します。 SQLのパフォーマンスを見るにあたっては上記の内部処理について正しく理解する必要があります。 本Blogでは、重要なアルゴリズムであるにもかかわらず、まとまった情報が少ないSQL実行時におけるブルームフィルタ(Bloom Filter)についてOracleをもとに紹介を行います。 Bloom Filterは結合処理を効率化するために、結合の前段階で利用される技術になります。 公式なドキュメントとしては以下になります。 Oracle Database SQLチューニング・ガイド 12cリ
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