パブリッククラウドサービスでは、初心者や利用を検討しているユーザー向けに様々なサービスが無料で提供されています。 登録後○○日間無料、1年間有効の○○円分クレジットなどの形で提供されているものが多いのですが、中には無期限で提供される無料のサービスもあります。 開発や学習等で利用できる無料のデータベースサービスをまとめました。 各クラウドの無料データベースサービス Azure AWS Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Google Cloud 各サービスの比較 無料データベースを利用してみる Azure SQL Database Oracle Autonomous Database おわりに 各クラウドの無料データベースサービス 「常に無料」「AlwaysFree」など無期限で無料で使えるデータベースを調べてみました。データベース容量、CPUリソース、リクエ

2024年8月22日(木)に以下のオンラインセミナーを開催します。 www.jbs.co.jp 今回のセミナー、生成AIの力を最大限に利用して企画をしました。この記事ではその背景と実際に使ったプロンプトを紹介します。 背景 オンラインセミナーに必要な項目 テーマ設定の考え方 テーマ設定をChatGPTと一緒に考える 「4. 最近実施したセミナーと内容が重複していない事」をLLMに学習させる プロンプトと結果 感想 注意点 「1. JBSのお客様が困ってそうな事、興味がありそうな事」をLLMに出してもらう プロンプトと結果 感想 注意点 セミナーのテーマを決定する セミナーの中身を決めていく セミナーのストーリーを決める(検証する) セミナー資料を作ってもらう まとめ 背景 JBSではコロナが流行り始めた2020年4月以降、お客様への情報発信の手段としてオンラインセミナーを多数開催しておりま

【Microsoft×生成AI連載】寺澤です。今回はMicrosoft Copilot StudioでAzure OpenAIに接続して回答を生成してみました。 Microsoft Copilot Studioでは「生成型の回答」があり、Azure OpenAI＋Azure AI Searchをデータソースとして設定することが可能です。今回はその実装した方法を紹介します。 これまでの連載 前提 デフォルト環境で実装 デフォルト環境以外で実装 手順 おわりに これまでの連載 これまでの連載記事一覧はこちらの記事にまとめておりますので、過去の連載を確認されたい方はこちらの記事をご参照ください。 blog.jbs.co.jp 前提 今回はAzure OpenAIとAzure AI Searchの作成、モデルのデプロイ、インデックスの作成は既に完了していることを前提とします。 また2024年8月6

先端技術部の渡邊です。テクノロジーリサーチグループでは、公益社団法人自動車技術会が主催する自動運転AIチャレンジ2024に参加しており、現在はバーチャル環境で行われる予選にチャレンジしています。 自動運転AIチャレンジ2024ではUbuntu 22.04上での開発が推奨されていますが、Windows PCしか用意できない方も多いと思います。 そこで、今回はWindows Subsystem for Linux 2（WSL2）を使い、WindowsからVisual Studio Code（VS Code）による開発が行える環境を構築してみましょう。 前提 WSL2のインストール 自動運転AIチャレンジの開発環境構築 動作確認 Windows上のVS Codeから開発できるようにする まとめ 前提 今回の検証環境のOSバージョンは以下の通りです。 Windows 11 Enterprise 2

この記事では、AWS LambdaのPythonプログラムでBoto3のPaginatorを利用する方法について紹介します。 Paginatorとは なぜPaginatorを利用するのか InspectorのAPIを使用した失敗例 エラーが発生するコード エラー内容 Paginatorの使い方 前提条件 処理が成功するコード まとめ Paginatorとは Paginatorとは、AWS Boto3ライブラリが提供する機能で、大量のデータを分割して取得する際に便利です。 これによりコードが簡潔になり、修正や機能追加、他の開発者がコードを読む際の負担を減らす事ができます。 なぜPaginatorを利用するのか Boto3のAPIの中には、すべての結果を一度の実行で返すことができないものがあります。 特に、大量のデータを扱う場合、NextTokenといった戻り値を利用した複数回のAPI実行が必

先端技術部テクノロジーリサーチグループの色部です。 本記事では、以下の記事でトレーニングしたJetBotのAIモデルを、JetBotに自動でデプロイする仕組みについて紹介します。 blog.jbs.co.jp 前提 リソース構成 モデルのプッシュ SASトークンの取得と追加 モデルの自動ダウンロード まとめ 前提 前提条件については、上記掲載の記事までと同様になりますが、Azure Machine Learning（以下、AML）からの自動デプロイにあたって、下記のリソースを新たに使用します。 Azure Blob Storage（以下、Blobストレージ） Azure Functions Device Twins（Iot Hub） リソース構成 自動デプロイのためのリソース構成は、下図の通りです。 AMLから、トレーニング済みのモデルを、Blobストレージにプッシュします。 Azure