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ブックマーク / qiita.com/Brutus (6)

  • AWSのGPUインスタンス構築 値段を抑えて最短で構築する - Qiita

    はじめに 記事はAWSクラウド(以降、AWS)でGPUインスタンスの値段を抑えてかつ、最短で構築する方法について記載しています。 例えば、AWSを利用してGPUインスタンスを構築する場合、安易に有料のAMIを利用してGPUインスタンスを構築するのはナンセンスです。 AWSのサービス内容を正しく理解した上で導入することにより、コストを抑えることができます。また、Terraformを活用することで構築時間を短縮してGPUインスタンス環境を用意することができます。 GPUを利用する場合は、前提としてNVIDIAドライバ、CUDA、cuDNN等の知識が必要です。これらについては以前書いたUbuntuでGPUマシーンを構築するを参照。 GPUの導入における検討事項 オンプレミスやクラウドに関わらず、GPUを導入する場合は、色々と考えないといけないことがあります。 AWSにおいてEC2のGPUインス

    AWSのGPUインスタンス構築 値段を抑えて最短で構築する - Qiita
  • ロバストなPythonコードを書くための基本的なテクニック - Qiita

    はじめに 記事は認知科学に基づくアプローチを踏まえて、ロバストなPythonコードを書くための基的なテクニックについてまとめています。 「ロバストPython―クリーンで保守しやすいコードを書く」を読み終えて、ロバストの重要性に感銘を受けるとともに「プログラマー脳 ~優れたプログラマーになるための認知科学に基づくアプローチ」との関連性を感じました。それぞれ今年に出版された書籍です。 認知科学に基づくアプローチとロバストを組み合わせることで、Pythonコードのロバストを向上させるための方法を探求します。 認知科学 認知科学の分野では、記憶に関する研究が現在も盛んに行われています。 コーディングなどの知的生産な活動は、脳のワーキングメモリの働きや記憶の仕組みが大きく関係しています。 従って脳のワーキングメモリを強化し、効率よく記憶することで、知的生産性を向上することができるのではないでし

    ロバストなPythonコードを書くための基本的なテクニック - Qiita
  • 5分で理解するAWS CDK - Qiita

    はじめに 記事はAWS CDKについてキャッチアップすることを目的に、AWS CDKの概念や、ウォークスルーとしてAWSが公開しているWORKSHOPについて記載しています。 AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) (以下、CDK)はTypeScript及びPythonなどのプログラミング言語を使用して、AWSリソースを定義し、Terraformの様にInfrastructure as Code(以降、IaC)を実現する手段として、クラウドインフラのリソースをプロビジョニングすることができます。 TerraformGo言語で書かれた公式のAWS SDKを用いて、Terraform実行時にAWSAPIを呼び出して、環境を構築しています。 Terraformは1つのプロバイダーに依存することなく、他のプロバイダーのクラウドインフラを扱えることから、汎用性だ

    5分で理解するAWS CDK - Qiita
  • Docker Registryを構築する - Qiita

    はじめに 記事は、Docker Registryを使用して、プライベートレジストリ環境を構築する手順について記載しています。 記事の環境は以下になります。 手元のMacBook Airがクライアントで、iMacがプライベートレジストリ環境になります。 Docker Registryは、Dockerイメージを一元管理するためのリポジトリサービスです。 公式のDocker Hubでは、CentOSなど各種Linuxディストリビューションの公式イメージや、有志で作成されたイメージなどが配布されています。 公式イメージの「registry」を使用することで、プライベートレジストリ環境を構築することができます。 現在、registryはVersion2.0系が主流で、Go言語で実装されています。 Docker Registryの構築 イメージのダウンロード(registry) はじめに、regi

    Docker Registryを構築する - Qiita
  • バッチ設計とPython - Qiita

    はじめに Python Advent Calendar 2020 25日目です。 時代はサーバレースですが、オンプレミスのサーバやクラウド(IaaS)などのインスタンスでバッチを運用しているシステムもまだたくさんあると思います。 記事ではサーバ上で動かすバッチを前提とし、前半はアンチパターンなどを踏まえながらバッチ設計のポイントについてまとめています。後半はPythonでバッチ開発する際のTipsになります。 ※記事の内容は、あくまで考え方の一例であり、必ずしも全ての考え方がシステムに適合したり、ここに書いている内容で満たされている訳ではありません。 バッチ処理はひとまとまりのデータに対して、一連の処理を連続で実行する処理方式のことです。語源を辿ると、汎用コンピューターの時代まで遡ります。 データを一括で処理することを目的とし、Unix系OSではcronを利用して指定した日時で運用する

    バッチ設計とPython - Qiita
  • 5分で理解する Google Apps Script - Qiita

    はじめに Google Apps Script(以降、GAS)はGoogleによって開発されたスクリプト言語になります。 業務でGoogleサービスを利用している場合、GASを用いることで様々な業務効率化を行うことができます。 記事ではGASについて最速で理解することを目的に、最低限必要な知識についてまとめています。 GAS概要 GASを始めるのに必要なのはGoogleアカウントのみです。 Googleのプラットフォーム上で動作するため、実行環境も不要です。 JavaScriptを基に作られているため、JavaScriptを知っている人なら簡単に使い始めることができます。また、学習コストも低いので非エンジニアの方でも習得して業務に活用することもできます。 GASの活用 要約すると以下の様なことができます。 作成したスクリプトを使用したマクロの実行 スプレッドシートからのメール一括送信 G

    5分で理解する Google Apps Script - Qiita
    knj2918
    knj2918 2022/12/10
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