Vertexで3ヶ月で作る運用可能なML API基盤 - CADDi Tech Blog
こんにちは。CADDiのAI LabでMLOpsエンジニアをやっている中村遵介です。 MLOpsチームは今から3ヶ月前に立ち上がったばかりの新しいチームなのですが、その前身としてAPI基盤を作っていた時期があったので、そこで得られた知見を書いていこうと思います。 背景 CADDiのAI Labは2021年の12月に立ち上がった今月1才になったばかりの組織です。その若さにも関わらず、日々有用なMLモデルが作成されていっています。 そのような中で、「新しく作ったMLモデルを素早くユーザにデリバリーしたい」という話が上がるようになりました。ここでいうユーザとはCADDi社員や社内システム、公開アプリケーションなどを指します。 そのため、AI Lab内で簡単に使用できるAPI基盤を作成することにしました。具体的には以下の体験を作ることを目指しました。 開発者に提供するAPIデプロイ体験 推論コード
Worse Is Better の精神で Domain Specific なCADを作っている話 - CADDi Tech Blog
私（寺田 @u_1roh）が携わっているプロジェクトについて。 ここでは「金属加工品の多品種少量生産」という文脈の話をします。具体的には、例えば板金加工や旋盤やフライス盤による機械加工などの受注生産をイメージして下さい。 CAD/CAMの理想と現実 製造業では、CADやCAMといったソフトウェアが使われています。この2つは次の役割分担をしています。 CADは、製品の形状や仕様を定義する。 CAMは、製品仕様を満たす加工プログラムを生成する。 この役割分担の理想を突き詰めると、次のようになるでしょう。 CADは、どんな複雑な形状でも表現できる高い自由度を持ち、実際に用いられる加工法を仮定することなく、製品の仕様を表現する。 CAMは、どんな複雑な形状でも受け入れることができ、寸法公差や幾何公差を反映した加工プログラムを生成できる。 CAD界隈は、この理想に向かって進化を推し進めようとしている
TypeScriptにおけるgRPC関連ライブラリの比較とプロダクト開発で採用した方法の紹介 - CADDi Tech Blog
こんにちは、テクノロジー本部バックエンド開発グループの山田です。 弊社のプロダクト開発では、以下の図のようにフロントエンド <-> BFF <-> バックエンドの構成をとっており、Node.js上で稼働しているBFFと、Rustで作成しているバックエンドの間をgRPCで通信しています。 そこで今回は、TypeScriptにおけるgRPCの関連ライブラリについて、以下を紹介していきます。 【1】 公式チュートリアルに沿った２種類の実装サンプルに、アプリケーション開発中に認証や分散トレーシング等で利用するMetadataの実装を追加したコード 【2】 ２種類の方法をライブラリの実装も見つつ比較 【3】 直近の開発で採用している方法の紹介 お急ぎの方は下部にまとめを記述しているのでそちらを参照ください。 また、説明の都合で記事中のサンプルコードは一部を抜粋して記述していくため、完全なサンプルコー
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