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PyTorchで作ったモデルを簡単にAPI化できるサービス「TorchServe」が便利そうだったので、実際に触って記事にしてみました。 今回は、TorchServeの基本的な機能を使うためのチュートリアルのような内容になっております。 はじめに TorchServeはFacebookとAWSが共同で開発したオープン・ソースのサービスです。 API部分の実装を一切せずに、PyTorchで作ったモデルを簡単にAPIとして公開することが出来ます。 モデルをAPI化する際に必要になるのは、PyTorchで実装したモデル、重みファイルといった、一般的なファイルのみです。 また、推論用のAPIと併せてモデル管理、モデルの利用履歴などをするためのAPIも自動で用意してくれます。 この記事では、TorchServe Quick Startの内容をベースにしつつ、少し話を膨らませてAzure上でTorch

はじめに 個人でABAPを書いたりCDSビューを作ったりする環境、みなさんはどうしていますか？私は現在、とあるABAP環境をサブスクしています。当然ながら毎月料金がかかるので、自分だけの環境があればいいなと思っていました。 そんなとき、こんな動画に出会いました。 SAP ABAP Trial in Docker | Windows Setup Guide [Tutorial] Docker環境があったのでやってみることにしました。動画も10分弱と短く、手軽に始められそうです。 NW AS ABAP Developer Editionとは？ ASEというデータベース（HANAではない！）で稼働するABAPアプリケーションサーバで、ABAP開発ツール、Fiori Launchpad、Cloud Connector、ロール、サンプルアプリケーションなどが使用できるということです。 参考：AS A

はじめに Dockerを勉強しようと思い、Windows10 HOME環境（←重要）でDocker InstallからDockerコンテナー内でPythonで簡易ウェブサーバーを動かすところまでやったのでまとめておく。 手順は抜け漏れがあるかもなので、何かうまくいかないところがあったらコメント貰えると嬉しいです。 Windows OSにおけるDocker Docker使うにあたりWindows10 ProとHomeで違うところ Dockerコンテナー内で簡易ウェブサーバーを動かす手順 Dockerのインストール Virtual Boxで動いているVMのなかを覗いてみる フォルダ・ファイルの構成を用意 Dockerファイルを記述する ウェブページを公開するpythonスクリプトを作成 Dockerイメージのビルド ビルドしたDockerイメージを実行 Dockerコンテナー内で動いているウェ

はじめに 勉強していて、DjangoをリモートホストにデプロイしたあとのNGINXとgunicronの設定回りがよくわからなくなったので、自分用にメモ やりたいこと 必要な作業の流れ 1. NGINXがDjangoサイトを呼び出す用の設定ファイル作成 2. Djangoを呼び出す設定ファイルへのシンボリック・リンク作成 3. NGINXとgunicornを再起動 やりたいこと Djangoで作ったアプリケーションをクラウド上にデプロイし、静的ファイルを表示するだけなどの軽い処理はウェブサーバー(NGINX)で処理し、Djangoでの動的な処理など重い処理はAPサーバー(gunicron)で行いたい。 まとめると、以下のようなイメージ nginx 主に静的ファイルを表示するウェブサーバー 自分自身は重たい仕事はしない（ngninxにさせるのはHTMLの表示くらい） ロードバランサー的に振る舞

はじめに GitHubリポジトリをGoogle Driveの指定フォルダにCloneする方法で少し迷ったのでメモしておきます。 おおまかな流れは以下のとおり。 手順 Google ColabのNotebook上でGoogle Driveをマウントする Google ColabのNotebook上でGit Cloneする まとめ 手順 Google ColabのNotebook上でGoogle Driveをマウントする なんでもいいのでGoogle Colabのノートブックを作成するか、既存のてきとうなノートブックを開きます。 マウントするためだけのノートブックなので、ほんとにてきとうで良いです。 作成したノートブック上で以下のようなコードをし実行ます。 あとは表示されるリンクをクリックし、認証して、表示されたキーをノートブックに戻って打ち込めばOKです。 これで、とりあえずGoogle D

経緯 Word, Excelで仕様書を作ることが多いが、結構ストレスがたまる。。。 差分が分からない プルリクエストが使えない 複数人で編集しづらい そこで軽量マークアップ言語のMarkdown, asciidocで作成し、HTML化することでいろんなメリットがあるので紹介します。 Markdown, asciidocとは？ wiki形式で記述し、HTMLなどに変換 他にもtextile, reStructuredTextなど 例(asciidoc) メリット一覧 変更の差分が簡単に分かる Word, Excelで差分を表すときは色を変えるなどの方法があるが面倒＆戻すのも面倒 Githubなどで管理できるが、差分は分からないので、 ただのファイル置き場 Wordには「変更履歴の記録」機能があるが、 記録の開始を忘れると悲惨 Markdown, asciidocはテキスト形式なので、Gith

はじめに SAPUI5でアプリケーションを作るにあたり、ODataは避けては通れないトピックです。 結構広いテーマなので、5～7回くらいに分けて書きたいと思います。 1回目はODataの概要について説明します。 予定 1. OData(1) ODataとは 2. OData(2) ODataを構成するもの 3. OData(3) ODataのQuery optionを使ってみる 4. OData(4) SAPでのODataサービスの作り方 環境編 5. OData(5) SAPでのODataサービスの作り方 開発編-1 6. OData(6) SAPでのODataサービスの作り方 開発編-2 7. OData(7) ODataを使ったSAPUI5アプリケーションの作り方 準備編 8. OData(8) ODataを使ったSAPUI5アプリケーションの作り方 開発編-1 9. OData(9

はじめに SAPのバックエンド（ERPなど）からデータを抽出するODataサービスを作るとき、SAP Netweaver Gatewayというサーバが必要になります。 今回の記事では、SAP Netweaver Gatewayの概要についての説明と、SAP Netweaver Gatewayの導入パターンについて説明します。 ※OData関連の投稿一覧は以下の記事をご参照ください。 【SAPUI5】OData(1) ODataとは SAP Netweaver Gatewayとは SAP Netweaver Gatewayは、SAPシステムと他のシステムを接続する際のハブとなるシステムです。 ODataの開発、生成用のツールをはじめ様々な開発用ツールを持っています。 ODataサービスを連携先に公開することで、連携先はプログラミング言語に依存せずに開発ができます。 SAP Gateway F

はじめに SAPUI5はSAPのWeb画面開発用のツールで、HTML5、Javascript、CSSがベースとなっています。 この記事ではSAPUI5への入門として、ディベロッパーアカウントの取得から"Hello world"の実行方法までを記載します。 なお、この記事はopenSAPの下記コースの内容を参考にしています。 Developing Web Apps with SAPUI5 ＜ステップ＞ 1. SAP Cloud Platform Cockpitのディベロッパーアカウントを取得する 2. Web IDEにログインする 3. "Hello World"と表示するアプリを作成する 4. アプリを実行する ステップ 1. SAP Cloud Platform Cockpitのディベロッパーアカウントを取得する 以下のチュートリアルのステップ5までを実施します。 https://dev

はじめに この記事は、Node.js Advent Calendar 2018 12日目の記事です。 この記事では、これまでPuppeteerを使っていくつか実装したことを元に、Puppeteerで開発するためにはどうやって考え、どう進めれば良いかを私の感覚で説明するものです。 PuppeteerはHeadless Chromeを操作するためのライブラリです。すなわちHeadless Chromeの話でもあります。 ※あくまでも私の考えるベストプラクティスになります。 今まで作ったもの https://github.com/taminif/bettingInTheIPAT https://github.com/taminif/buyInYodobashi Puppeteerとは Node.jsでHeadless Chromeを操作するライブラリです。Chrome DevTools（開発者ツ

asciidocとは asciidocはMarkdownなどのような軽量マークアップ言語の一つで、Webページなどをプレーンテキストで記述することができる(拡張子は.adoc) asciidocを使うようになった経緯 これまではWordで機能仕様書とか書いていたが、Wordは重い、変更場所が分からない、複数人同時に修正とか面倒で、いい加減Wordを使うのは止めたくなった なので軽量マークアップ言語にしよう、一番メジャー？なMarkdownにしたら、以下の制約とかでいくらなんでもイマイチ。。 表でセルの結合ができない 表のセル内で箇条書きができない 目次が作れない 文字に色がつけられない 上記に対応しようとすると、プラグインやらMarkdown亜種がいろいろ。。 そこで、Markdownより表現方法が豊富なasciidocを使用し、実際に使って、特徴・課題を挙げてみた。 asciidocto

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Packerとは？ マシンイメージを自動的に作成するツール マシンイメージはAWS(AMI)、Docker, Google, Azureなど対応 環境 Amazon Linux AMI 2016.03.3 インストール ver0.10.1 (2016/07/18現在最新バージョン) sudo wget https://releases.hashicorp.com/packer/0.10.1/packer_0.10.1_linux_amd64.zip sudo unzip packer_0.10.1_linux_amd64.zip -d /opt/packer/ export PATH=/opt/packer:$PATH echo 'export PATH=/opt/packer:$PATH' >> ~/.bashrc

業務でドキュメントを作成するケースは多々ある 例：仕様書・設計書・提案書・メール・障害票．．． ここでは各ドキュメント共通してありがちなアンチパターンをまとめてみました。 1. 表記がバイト表示・マイクロ秒表示 プログラムが出した数値をありのままに表示するパターン ファイルサイズが100MB, 1GBあろうと、バイト表示にする 桁数が多い数値に、桁区切り（,）を入れない 時間を何でもマイクロ秒・ミリ秒にする（1/100万秒までの精度が必要？体感で分かる？） 桁数が多い＝精度が高い＝良い文書、ではなく、見る人が必要とする精度に切り上げることが重要（売上で１円単位まで出すことが無いのと同様） 悪い例 No ファイル名 ファイルサイズ(byte) 処理時間(秒)

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# -*- coding: utf-8 -*- require 'mail' Mail.defaults do delivery_method :smtp, { :address => "smtp.gmail.com", :port => 587, :domain => 'example.com', :user_name => '<自分のgmailアカウント>', :password => '<自分のgmailアカウントのパスワード>', :authentication => 'plain', :enable_starttls_auto => true } end m = Mail.new do from "<送信元メールアドレス>" to "<送信先メールアドレス>" subject "test mail subject" body "テストメールです" end # 本文のエンコーディン

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クラスタリングとは？ 複数のホスト（ノード）間で、connection, vhost, queue（メッセージ）を共有すること 片方のホストでユーザ追加・vhost追加・メッセージ登録すると、もう片方のホストにも反映される（参照も同じ） ２台の内、１台のRabbitMQがダウンしても、メッセージは消失しない 詳しくはRabbitMQ Clustering Guide参照 https://www.rabbitmq.com/clustering.html ミラーリングとは？ queue（＋メッセージ）を同期すること クラスタリングだけでも、メッセージは同期するが、メッセージ本体はmasterのホストにしか存在しない。その為、masterのホストがダウンすると、そのメッセージは消失する どのホストにもメッセージ本体を持つにはミラーリングが必要 クラスタリングの条件 クラスタリングするホスト同士の

# -*- coding: utf-8 -*- require 'amqp' # RabbitMQに接続 AMQP.start(:host => "localhost", :vhost => "/production", :user => "user1", :pass => "pass") do |connection, open_ok| # channelを作成 channel = AMQP::Channel.new(connection) # queue1というキューを作成 # キューが無い場合は作成（既にある場合もエラーにはならない） queue = channel.queue("queue1") # exchangeを作成 exchange = channel.default_exchange # queue1にmessageを追加 exchange.publish("Hello,

Remote Desktop Connection Manager（RDCMan）とは？ 複数のリモートデスクトップ接続を一元管理できるツール（Microsoft社製） 英語版のみ http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44989 特徴 ホストをグループ化・階層化できる（例：開発環境グループ・評価環境グループ） ダブルクリック一発でログインできる 階層化することで、共通の設定（ユーザ・パスワード）を継承できる 他のメリット 同じホストでも複数ユーザを使い分けたい場合、それぞれのユーザごとに設定を作っておけば、ユーザ切り替え簡単 グループで一括で接続・切断できる（使うかな。。。） 設定をXMLで持っているので、インポート・エクスポートが可能 注意点 設定を継承する場合、ユーザ・ドメインだけ継承してパスワードだけ個別に設

{ "assignedLabels": [ { } ], "mode": "NORMAL", "nodeDescription": "ノード", "nodeName": "", "numExecutors": 2, "description": null, "jobs":[ { "name": "test1", "url": "http://<jenkins host>/job/test1/", "color": "blue" }, { "name": "test2", "url": "http://<jenkins host>/job/test2/", "color": "red" } ], "overallLoad": { }, "primaryView": { "name": "All", "url": "http://<jenkins host>/" }, "quietingDow

test-queueとは？ テストを同時に実行するgem https://github.com/tmm1/test-queue rspecやtestunitに対応 parallel_testsやrrrspecのように、専用のDBやクライアントは不要（なのでテスト対象に変更が入らないのが嬉しい） 実際のテストでは20分かかっていたのを、3分に短縮できた インストール $ gem install test-queue 実行 $ rspec-queue spec rspec -> rspec-queueにするだけなので簡単 デフォルトの同時実行数はCPUのコア数 同時実行数を指定したい場合は、TEST_QUEUE_WORKERSを使う $ TEST_QUEUE_WORKERS=4 rspec-queue spec 実行結果 Run options: Starting test-queue mas