Go 1.16連載が始まります | フューチャー技術ブログ
VSCodeも1.53でInsiderでない安定板もM1対応になりますし、GoLandもネイティブ版がリリースされました。Rosetta2でも快適だった環境はますます快適になっています。 それ以外だとlinux/riscv64対応が改良されていて、個人的には気になっています。 ランタイムの変化runtime/metricsパッケージが導入されました。runtimeとかdebugとかさまざまな場所に散っていったメトリックス収集機能が集約されました。今サポートしているのはGC関連のメトリックスと、メモリ関連のメトリックス、goroutine数ですね。 あとは、GODEBUG環境変数にinittrace=1を設定すると、各パッケージのinitで消費している時間やメモリの情報が標準出力に表示されます。Google App EngineやらCloud RunやらCloud FunctionsやらAW
Cloud RunでMLflowを動かす
やったこと Google Cloud RunでMLflowを動かしている記事がほとんど見つからなかったのでとりあえず動かしました。 前回の記事ではtensorboardで動かしたものになります。 今回はMLflowで動かして、その他にも認証周りの煩雑な設定手順を極力減らしてみました。 利点 アクセス制御をGoogleアカウントで可能です。この記事ではドメインで制御していますが、個人のメールアドレスで制御できます。 社内での実験やkaggleのチームでの共有が容易です VMやAppEngineよりも安いです 使えなくなるタイミング Cloud RunにCloud IAPが導入されたら、あまり意味がなくなるだろうと思っています。 費用 今の構成だと、 Cloud Storge : 結果のサイズ次第 Cloud SQL : 42円/日 Cloud Run : アクセス時のみ 少量の実験であれば、
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