Amazon Web Services ブログ 独自設計チップ AWS Trainium 搭載 Amazon EC2 Trn1 インスタンスで ML トレーニングを高速実行（実践編） こんにちは！アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 アンナプルナラボの常世です。 2022 年 10 月 10 日に一般提供開始した Amazon EC2 Trn1 インスタンスはもうお試し頂けましたでしょうか？ 本ブログは、「独自設計チップ AWS Trainium 搭載 Amazon EC2 Trn1 インスタンスで ML トレーニングを高速実行（基礎編）」の続編です。まだご覧になってない方は是非「基礎編」をご一読下さい。 基礎編では Trn1 インスタンスと AWS 自身が開発した Trn1 インスタンスの心臓部とも言える第二世代の ML 専用チップ AWS Trainium を紹介しました。本ブ

こんにちは。Google CloudでオブザーバビリティやSREを担当していたエンジニアです。明日でこう名乗るのは最後になります。明日、2024年10月31日付でGoogleを退職します。 pic.twitter.com/dS3WOVCQBj— Yoshi Yamaguchi (@ymotongpoo) 2024年10月30日 かしこまった挨拶 Googleに入社してから10年目までの話は次の記事で一旦まとめているので、改めて振り返ることはしません。 ymotongpoo.hatenablog.com 上の記事を書いたのは新型コロナ禍真っ只中で、カンファレンスなどもみなオンラインばかりで、人とのつながりがなかなか難しくなったころでした。その後、ワクチン開発や発症後の処置方法の確立、新型コロナウイルスの5類感染症への移行などがあり、オンラインからオフラインへの移行が再び起こりました。Goog

PR TIMESのプレスリリース入稿、記事作成の画面にShodoのAI校正をご導入いただきました。 Shodoを活用した曜日の校正、語尾の統一、二重否定や特定商標・差別語などの検出、誤字・脱字・変換ミスの検出機能などがPR TIMESの新しいエディターで動作します。 PR TIMES「広報発表の精度を高める、曜日間違いや語尾統一などプレスリリース文に特化」 こちらがプレスリリースの引用になります。 株式会社PR TIMES（東京都港区、代表取締役：山口拓己、東証プライム：3922）は、2024年9月12日（木）、運営するプレスリリース配信サービス「PR TIMES」のプレスリリース入稿(作成)時の校正機能をアップデートいたしました。 これまで搭載していた校正機能と比べ、UI（ユーザーインターフェイス）を大幅に使いやすくした上、曜日の間違いや語尾の統一などのプレスリリースの文章を整えることに

こんにちは。コーポレート本部 サイバーセキュリティ推進部の耿です。 2024/6に Amazon Inspector が GitHub Actions でのコンテナイメージスキャンをサポートしたとのアナウンスがありました。コンテナイメージの脆弱性スキャンに既にTrivyを利用している方も多いと思いますが、別の選択肢として Inspector によるスキャンを試してみました。 また、実はコンテナイメージのスキャンだけではなく、言語パッケージのバージョンファイルやDockerfileを静的解析することも可能のため、それもやってみました。 仕組み アクションを紐解く リポジトリ内のファイルをスキャンする場合 試してみた サマリページの結果 CSV形式の検出結果 JSON形式の検出結果 Markdown形式の検出結果 脆弱性が検出されなかった場合 コンテナイメージをスキャンする場合 サマリページの

こんにちは。X（クロス）イノベーション本部 ソフトウェアデザインセンター セキュリティグループの耿です。 AWS WAF は簡単に Web アプリに WAF を追加でき、かつ値段も他の WAF 製品より安いため、好きな AWS サービスの一つです。そんな AWS WAF ですがしばらく構築・運用し、これを最初から知っておけば・・・と思ったことがあるので 8つご紹介します。 AWS WAF の基本については分かっている前提で、特に説明はいたしません。また2023年10月現在の最新バージョンである、いわゆる「AWS WAF v2」を対象としています。 その1: AWS マネージドルールのボディサイズ制限が厳しい その2: ファイルアップロードが AWS マネージドルールの XSS に引っかかることがある その3: マネージドルールにはバージョンがある その4: CloudWatch Logs

「AIの校正ってどれぐらい使えるんだろう？」 「どのAIツールがいいんだろう？」 と思う方も多いと思います。 そこで以下のAIを使って文章校正の精度を検証してみました。 ・ Copilot（Microsoft） ・ ChatGPT-4 と 3.5（OpenAI） ・ Gemini（Google） ただこれらのツールは、校正専用のツールではないので、比較対象のために「SHODO（ショド―）」（AI校正ツール_無料版）、「Wordの文章校正機能」も加えています。さらに、「Just RIGHT!7 Pro（有料版）」も加えて検証しています。 ▼ 以下の7つでの検証です。 1.  Copilot（Microsoft） 2.  ChatGPT-4（OpenAI） 3.  ChatGPT-3.5（OpenAI） 4.  Gemini（Google） 5.  SHODO（ZenProducts Inc.

株式会社ゼンプロダクツ（本社：埼玉県朝霞市）はAI校正サービスShodoに、生成AIにより文末を提案する新機能「Shodo Copilot（ショドーコパイロット）」のベータ版を2024年5月31日にリリースしました。Shodo Copilotは、日本語の文章を書く際に、生成AIが文末を予想して補完する執筆支援ツールです。 Shodo Copilotはユーザーが書いた文章の文脈を分析し、生成AIにより文末を提案する新機能です。2020年から同社により提供されている誤字脱字や二重敬語をチェックするAI校正の機能だけでなく、Shodo Copilotを併用することで文章やプレスリリースの執筆の負荷を大幅に削減できます。とくに日本語は結論を文末に置くため、AIの力を借りることで文章の流れをスムーズにする効果を期待できます。 Shodo Copilotを有効にすると、Shodo上で日本語の文を書いて

タイトルの元ネタ はじめに レギュレーション タイトルで煽らない かしこまった見出しもつけない ウィッシュリストのせない 東亜飯店張らない fromとtoを両方書く 転職活動 タイトル回収 雑談 職場崩壊を暴露しない キラキラしない 無職期間の支出額 OGP 画像 最後に タイトルの元ネタ www.tv-tokyo.co.jp 2024年春のアニメです。確か SPY×FAMILY 放送中に少年ジャンプ＋の CM とかで流れてアニメ化されたので気になって観ています。 はじめに はい。転職？就職？エントリーです。 退職するけどどう生きるか - 『入る学科間違えた高専生』の日記 よろしくお願いします😌 https://t.co/kxZfW6sMk1— 小泉ひやかし🌻無職 (@nnsnodnb) 2023年7月26日 2023年7月末に退職エントリーを放流し、約1ヶ月ほど有給休暇をし同年8月末

有名なトラックばかり集めてみました。 私の趣味でちょっとハードミニマル寄りです。 underworldとは傾向が違うとは思いますが、4つ打ちの名曲という部分は問題ないと思います。 Dave Angel - Endless Motions http://www.youtube.com/watch?v=v-XUza2Y03U Dave Clarke - Wisdom To The Wise http://www.youtube.com/watch?v=U8EKnweNvwQ Dj Rolando - Jaguar http://www.youtube.com/watch?v=uxZtSS1OemI Oliver Ho - Organic Synthetic http://www.youtube.com/watch?v=qVNLJcQQXx8 Renato Cohen - Pontape htt

初めに ISID X（クロス）イノベーション本部 の三浦です。 日に日に生成AIへの依存を深める日々を過ごしています。 今回は、OpenAIのAPI（デフォルトモデルはgpt-3.5-turbo-16kです）を利用したOpenCommitというOSSを使用しましたのでご紹介いたします。 コミットメッセージ生成ツールとなります。 OpenCommitとは？ 公式ページ https://github.com/di-sukharev/opencommit 実行イメージ ChatGPT4による特徴解説 主な特徴は以下のとおりです： AI駆動： OpenCommitは、GPT-3.5ターボまたはGPT-4を使用してコミットメッセージを生成します。 カスタマイズ可能： ユーザーは絵文字の使用やコミット説明の長さをカスタマイズできます。 簡単な使用法： OpenCommitは、ステージングされた変更に対

こんにちは。電通総研コーポレート本部システム推進部の山下です。 最近はChatGPTなどのLarge Language Model(LLM)を利用したAIが話題ですね。 そのLLMを応用したRetrieval-Augmented Generation(RAG)という技術があります。 これは、LLMに文書検索などを用いて関連する情報を与えて回答させることで、 LLMが知識として持っていない内容を回答させたり誤った情報を答えてしまうハルシネーションを抑止する技術です。 今回はこのRAGをLlamaIndexというライブラリを使ってローカル環境で実装する方法について紹介します。 なぜローカル環境でLLMを利用したいのか 大変便利なツールのLLMですが、利用が難しいこともあります。 例えば、機密情報を取扱いたい、外部インターネットへの接続に制限が掛かっているといった場合です。 最終的にOpenAI

はじめに こんにちは。X（クロス）イノベーション本部 エンタープライズプラットフォームの宇佐美です。 普段は「aiuola（アイウォーラ）」というエンタープライズアプリケーションプラットフォームのデベロッパーとして、既存機能のエンハンスや新規機能の開発等を行っています。 2022年7月に入社し、そこから約1年半が経過しました。 今回は電通総研に入社した経緯と現在の働き方、チーム内で取り組んでいる勉強会についてご紹介します。 転職を考えた経緯 前職はSIerの中小企業で2018年に新卒で入社し、主に製造業や保険業、官公庁系のWebアプリケーションの受託開発が中心でした。 前職での業務もやりがいはありましたが、作業がルーチンワーク化してきたことやより自分の技術力を高められる環境で仕事がしたいという思いを抱くようになりました。 また、受託開発よりもプロダクトの自社開発に興味が湧いたため、そうした

阪神タイガースさん「アレ」おめでとうございます🎉（今更感） 野球ファンの歴史を阪神ファン（厳密に言えば新庄剛志のファン）でスタートした私（参考文献）, 今は日ハムのファンなれど阪神18年ぶりの「アレ」は心からうれしく思います. 現在は野球とは無縁の仕事*1をしている私とはいえ, 阪神って結局何が良くって「アレ」したんだ？ あんだけ独走しての「アレ」だから何かしらの秘密・特徴がありそう. そうだ, データを見てみよう！ ...と（本業もプライベートもまあまあ詰まっているにもかかわらず）気になったのでデータを見てみることにしました. TL;DR 今回の評価方法 岡田タイガース強さのひみつ チーム 打者成績 投手成績 結び - 阪神黄金期は来るのか? Appendix: 参考文献&本記事の全グラフデータ チーム成績 打者成績 投手成績 参考文献 TL;DR 阪神タイガースはチームの投打共に「お

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こんにちは。X（クロス）イノベーション本部 ソフトウェアデザインセンター セキュリティグループの耿です。 Terraform で Amazon RDS インスタンス/クラスターを作る時に、password または master_password 属性に指定したマスターユーザーのパスワードが tfstate ファイルに平文で残ってしまう問題がありました。 （参考） https://speakerdeck.com/harukasakihara/sekiyuanaterraformfalseshi-ifang-ji-mi-qing-bao-wokodonihan-mezuhuan-jing-gou-zhu-surunihadousitaraiifalse しかしこれも過去の話。Terraform AWS Provider v4.61.0 からこの問題を解消する方法が提供されているので、それについ

来月の10月7日（土曜日）にDjangoCongress JP 2023をやります！ これを読んでくれている、Djangoに興味がある方にお伝えしたいです。 Djangoの面白いイベントです PythonのWebフレームワークDjangoに関するカンファレンスです。年に1回のお祭りです。 今年も初心者の方から仕事で使う方まで楽しめるような発表が盛りだくさんです。Djangoでの開発や運用などにお困りの方、色んなDjangoの活用法を知ってみたい方はぜひ参加してください。 私も、「Django初心者が中級者になるために知るべきこと」として発表します！　ちょっと最近ある人に教える機会があるので、ベストプラクティス集というか、小ネタ集的なトークをしたいと思っています。 他にも「Djangoアプリケーション運用のリアル：問題発生から可視化、最適化への道」など運用に関したトークもありますし、マイグレ

みなさんこんにちは！　ISID 金融ソリューション事業部の松崎です。 前回の記事では、フォトグラメトリを用いた3Dモデル作成手法を紹介しました。まだご覧になっていない方は、是非読んでいただけると嬉しいです！ 今回からは、2回に分けてフォトグラメトリを用いた3Dモデル作成のワークフローを紹介していきます。 この記事は前編です。 はじめに まず初めに、フォトグラメトリについて概要を説明します。 フォトグラメトリとは、被写体をさまざまなアングルから撮影し、そのデジタル画像を解析・統合して写実的な3Dモデルを作成する技術です。3Dスキャナのような特殊な機器が不要で、通常の写真だけで生成できることが特徴です。 被写体の大きさや求める3Dモデルのクオリティにもよりますが、およそ数十枚～数百枚のデジタル画像を用いて3Dモデルを生成します。 LIDERなどセンサーを用いた手法と比較した場合、フォトグラメト