個人開発者がGoogle Cloudの環境構築でお財布を守るために最初にすべきこと - Qiita
初めに 自分は2年くらい業務でGCP(今はGoogle Cloudですね)を使っていたのですが、友達が個人開発でGoogle Cloud使いたいから手伝ってとのことで、久々にコンソール触りたいなーと思ったので環境構築を手伝うことにしました。友達のクレジットカードが紐づいた環境なので自分の環境以上に課金やセキュリティに対して注意しなくてはなりません。課金だけでなく友情も爆発してしまいかねませんので 今回は最初期から構築するということで個人開発者向けにお財布や環境を守るうえでの最初にやったほうがよい課金のセーフティ的な設定をまとめていきたいと思います。企業で検証環境管理している人にも参考になるかと思いますので是非最後まで見てもらえると嬉しいです！ 前提 Google Cloudのプロジェクトを作成していること 課金アカウントを作成していること(クレジットカードの紐づけできていること) その1
Colabで動かすStableDiffusion実装｜深津 貴之 (fladdict)
自分がつかってる、Google Colab用StableDiffusion環境を公開しました。 海外のWEB UIのが重いのと、やりたいことが微妙に違うので自分なりに作った。公式のDiffuserを使わないので軽いです。無課金のcolabでも動くのではないかと思います。 使い方GitHubページの「Open in Colab」ボタンをおして、colabで開く。 このページ上部のメニューで、「ランタイム > ランタイムのタイプを変更」からGPUを有効化を確認 HuggingFaceでアカウントを作成 StableDiffusionのモデルページで、「利用規約」に合意する。 モデルファイル sd-v1-4.ckpt をダウンロード モデルファイルを Google Drive等にアップロード 下のセル 「1-1. Google Driveとの接続」を実行 下のセル 「1-2. のフォーム」に、G
Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4 (3) - Textual Inversionによるファインチューニング｜npaka
「Textual Inversion」による「Stable Diffusion」のファインチューニングに挑戦したので、その記録をまとめました。 RAMとGPUのメモリが必要なため「Colab (無料版)」では動きません。 「Colab Pro / Pro+」が必要です。 ・Stable Diffusion v1.4 ・rinongal/textual_inversion 前回 1. Textual Inversionによるファインチューニング「Textual Inversion」は、3～5枚の画像を使って「Stable Diffusion」のファインチューニングを行うことで、オリジナルの画風やキャラクターを追加学習させることができる手法です。 2. 学習用画像の準備ファインチューニングには5枚ほどの学習用画像が必要です。 ・画像サイズ は512×512。 ・Exifで回転してない画像。 ・
Google Workspaceのプライマリドメイン変更を実施しました - Pepabo Tech Portal
こんにちは、ペパボのCorporate Engineering Group（以下CEG）でソフトウェアエンジニアをしている加治です。 CEGでは、主にペパボ社内で利用されている社内向けサービスの開発・運用・保守を行っています。運用・保守を行っているサービスの中にはSaaSも含まれています。そのSaaSの一つであり、ペパボでメインで使用されているオフィススイートであるGoogle Workspaceのプライマリドメインを変更したお話をします。 最初に、このお話のターゲットを明確にしておこうと思います。 これからプライマリドメインを変更したい情シス、コーポレートエンジニアなどの担当者 プライマリドメインを変更したことがあり、ペパボではどうだったのかな〜と気になった人 Google Workspaceの運用をしていて、プライマリドメインが事実上のメインのドメインと異なるときの影響を知っておきたい
データ基盤をサーバーレスで構築したので概要を紹介 - Adwaysエンジニアブログ
あけましておめでとうございます。本年もよろしくお願いいたします。 久しぶりに登場しました菊池です。 僕は昨年から新しいデータ基盤を構築するプロジェクトを担当しておりまして、最近システムが無事に実稼働してホッと一息したところです。思い起こせば入社時はインフラ担当部署に配属だったのが、広告配信システムの開発をやったり、カジュアルゲーム作ったり。新規事業のスマホアプリを作りつつサーバーサイドの API を作って立ち上げたり、海外向けのサービスを作ったり。いつのまにかメディア運営に関わったりしてきましたが、最近はデータ基盤の開発もやってます。そんなキャリアを歩んできましたが、いつか森の中の開けた草原にあるネット環境の整ったポツンと一軒家で、庭にチャボを放飼にしつつ養蜂をやってみたいと思っています。 話は戻りますが、今回はこの稼働したてホカホカ状態のデータ基盤について概要を紹介したいと思います。よろ
Googleの無料サービスTeachable Machineで画像認識モデルを作成してみた | Ledge.ai
「Teachable Machine」はGoogleが提供する、簡単に機械学習のモデルを作成できるサービスです。Teachable Machineでは「画像プロジェクト」「音声プロジェクト」「ポーズプロジェクト」の3種類のモデルが作成可能ですが、今回は「画像プロジェクト」を作成します。 まずはTeachable Machineにアクセスします。 「使ってみる」をクリックします。 「画像プロジェクト」を選択します。 「標準の画像モデル」を選択します。 「Class1」と「Class2」にそれぞれ犬と猫の画像を10枚ずつアップロードします。 アップロードができたら、「モデルをトレーニングする」をクリックします。 学習が完了したら、「Webcam」の部分を「ファイル」に変更し、学習時に使わなかった画像をアップロードします。 無事、予測ができました。 最後に今回はTeachable Machine
Google、オープンソースのモジュール依存関係を分かりやすくグラフ化してくれる「Open Source Insights Project」公開
Google、オープンソースのモジュール依存関係を分かりやすくグラフ化してくれる「Open Source Insights Project」公開 Googleは、さまざまなオープンソースソフトウェアがどのような依存関係にあるかを一覧表示やグラフ化表示などで示してくれるWebサイト「Open Source Insights Project」を発表しました。 Introducing Open Source Insights! This exploratory visualization site provides an interactive view of the dependencies of open source projects, and so much more. See the benefits ↓ https://t.co/CgXUMCeTaZ — Google Open So
Googleが提供する無料のAI講座受けてみた 1時間で機械学習の基礎がわかる | Ledge.ai
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FLoCとはなにか - ぼちぼち日記
1. はじめに Google がChrome/89よりトライアルを開始しているFLoC (Federated Learning of Cohorts)技術に対して、現在多くの批判が集まっています。 批判の内容は様々な観点からのものが多いですが、以前より Privacy Sandbox に対して否定的な見解を示してきたEFFの批判「Google Is Testing Its Controversial New Ad Targeting Tech in Millions of Browsers. Here’s What We Know.」が一番まとまっているものだと思います。 これまで Privacy Sandbox 技術に関わってきた身としては、各種提案の中でFLoCは特にユーザへの注意が最も必要なものだと思っていました。しかし、これまでのド直球なGoogleの進め方によって、FLoCのトラ
Google re:Work - マネージャー
イノベーション イノベーションを起こすためのスキルを習得し、業務に活かす方法を学びます。
[GCP] GCPサービスを勝手にまとめてみた - Qiita
GCPって Google Cloud Platform。 Googleアカウントがあれば使用でき、世界中に多くのデータセンターを持つGoogleの大規模なインフラをCloudサービスとして提供している。 何のメモ GCPには数多くのサービスがあり、ちょっとまとめてみようと思った。 どんな時に役立つ？ GCPのこのサービスって何だっけ？どんなんだっけ？と思った時に。 あくまで自分がどんなサービスだったかを思い出すためのメモ。 サービスの分類 おおまかにはこんな感じ。（一部省略してます） ※2019年8月末時点のもの。 ※α版、β版を含む。 https://cloud.google.com/products/?hl=ja よりいろいろ引用してます。 分類 サービス例
![[GCP] GCPサービスを勝手にまとめてみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/85a711bc7cc8a82a3906f4c100d7f5885d75d7e5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZ0eHQ9JTVCR0NQJTVEJTIwR0NQJUUzJTgyJUI1JUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTkzJUUzJTgyJUI5JUUzJTgyJTkyJUU1JThCJTlEJUU2JTg5JThCJUUzJTgxJUFCJUUzJTgxJUJFJUUzJTgxJUE4JUUzJTgyJTgxJUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJUJGJUUzJTgxJTlGJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0xZTg1OWViMmRkNzg3ZDM3MGFmYjRiY2FkNDUzMjAwZA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwcmlzYTAzMjAmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWZhMjA1YjhiYzdmZDI4ZWQxMTAzOTQxY2FhOTdhOGNm%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3De0c9e4242ec43ce2e8a0437854280654)
【転職エントリ】Googleに入社します｜Lillian
はじめに この記事には、Googleのオンサイト面接に向けて勉強した内容が記載されていますが、それらはすべて面接を受ける直前に書いておいたものです。このエントリを読むことで面接で聞かれた内容が予測されてしまわないようにそのようにさせていただきました。ご了承お願いします。 この記事について 令和元年に医師を退職し、ソフトウェアエンジニアに転職します。 自分にとって大きな転機であったのと、とても大変な道のりであったので、私という人間が辿った道筋を最初から最後までちゃんとまとめておきたいと思いこの記事を書くことにしました。 私のような他業種から未経験での転職を目指されている方にとっても、何らかの参考になる内容であれば幸いです。 私の生い立ち 私は小さい頃からテレビゲームが大好きで、学校から帰るとずっと家でゲームをしている子でした。あまりにもゲームが好きだったので、遊ぶだけではなく自分で作ってみた
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
GCPで永久無料枠を利用してサービスを立ち上げたときにしたことの備忘録 - Qiita
はじめに 最近GCPでWebサービスを立ち上げたので、そのときに実施したことをメモとして残しておきます。 今回はGCEで Debian + Nginx + Railsで環境を作りました。 ドメイン取得以外は終始無料で進めるための努力をしました。 また、今回はRailsアプリケーションを作成することは目的としていませんので、そこについてはあまり触れません。 やったこと GCEでインスタンスを立ち上げる アカウント作成時に貰える無料トライアル枠とは別に、無料で利用できるリソースがあります。 Always Free と呼ばれていて、GCEの場合は以下の要件を満たすインスタンスのみ永久に無料でインスタンスを立てることができます。 リージョンをus-*1から選択する 1つのf1-micro VM インスタンス 30GB以内 の永続ストレージ ※無料対象リージョンはus-*1のみというご指摘を受けまし
こうしてGoogleに入社した(kumagi編) - Software Transactional Memo
Googleオフィスの窓からの眺めをGoogle Photoが自動加工したもの TL;DR AtCoderやろうぜ Googleの(僕から見て)偉い人が立て続けにブログを書いており ctrl-x-s.blog hoge.blog ここ数件の僕のブログへの反響を読んでも「Googlerだから特別」みたいな意見が散見され、入社へのハードルが変に高く見られてしまっている気がするので、僕がGoogleに入社する準備として取り組んでいた事とそのレベルを紹介する。程度の低さに安心して欲しい。 英語 英語の論文は興味の赴くままに読んでいたため読むことに関してはあまり苦手意識は無いものの、絶対的な英語力に関して言うとTOEIC500点というスコアが端的に表している。これがどれぐらいかというと、得意分野から外れると長文を読む速度と精度がガタ落ちし、リスニングも結構な単語を聞き落とし、文脈からの推測と辛うじて
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Googleの「TensorFLow」を子供が手軽に使えるツール ～AIを体感！画像を機械学習させてみよう＜前編＞【どれ使う？プログラミング教育ツール】
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