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概要 先日、PydanticV2に対応したFastAPI 0.100.0が正式にリリースされました。 PydanticV2は大部分をRustで書き直したことで高速化を実現している他 使い勝手向上のためにAPIが多少変更になっているので、移行作業が必要になる場合があります。 本記事では、V1->V2への移行のポイントについて紹介します。 速度向上について Rust化による速度向上も重要なポイントです。 参考までに、私がPydantic部分のみで試した際は、5~6倍高速化されていました。 以下のクラウドカメラのSafie社のブログで、FastAPIで使用した場合の速度向上について実験されています。 参考リポジトリ FastAPI 0.100.0に対応したFastAPIのサンプルリポジトリを公開しています。 他にもパッケージ管理のRyeやLinterのRuff、SQLAlchemy v2などの最
タイトルそのままのエントリーです. 気がつけば現職含めて「エンジニアのマネジメント」を行う職種を6年ちょいやらせてもらっています. マネジメントをする・しないを含めてキャリアパスどうする? マネジメントをやるとして何を教科書にしたら? 今どきの開発スタンス・マネジメントってどうしたら? みたいな悩みや迷い(&やっぱコードを書くエンジニアの仕事良さそうという脱マネジメントの検討*1)は常にありますが, 今年はそれに応えてくれる良著3冊に出会いました. スタッフエンジニア エンジニアのためのマネジメント入門 人が増えても速くならない 以上の3冊です. この3冊です(結論) スタッフエンジニア マネジメントを超えるリーダーシップ 作者:Will Larson日経BPAmazon エンジニアのためのマネジメント入門 作者:佐藤 大典技術評論社Amazon 人が増えても速くならない ~変化を抱擁せよ
「シニアエンジニアになったけど、この先何を目指すべきなのか?マネージャー?」のような悩みのある方に向けたマネージャー以外の選択肢に関する本「スタッフエンジニア マネジメントを超えたリーダーシップ」の書評です。 はじめに 「シニアエンジニアになったけど、この先何を目指すべきなのか?マネージャー?」 「会社としてシニアエンジニアに今後どんなキャリアを提示できるだろうか?」 社内で一定以上のキャリアに到達すると、従来の大企業などの場合はマネージャーに昇進することが多かったかと思います。国内の先進的な企業ではエキスパート、ICなどの肩書きが生まれている印象です。海外ではシニアの上位でエンジニア寄りのポジションとしてスタッフエンジニアなどの役割を作っています。スタッフという言葉が日本では聞き馴染みなかったですが、「エンジニアのリーダー」や「幹部の補佐」に相当するポジションです。では、スタッフエンジニ
追記(230611) たくさんの方に記事をご覧いただき、まことにありがたく存じます。 自分でもびっくりするくらい時間がかかりましたが、 PDFの論文情報を自動でNotionに追加するツールについての記事を書きました。 ぜひあわせてご覧ください。 TL; DR ↓こんな感じで、Notion使って論文管理してます。 ↓ページリンク機能で、論文間にリンクを貼れるのが便利です。 ↓ページリンク機能を使えば、自分用先行研究リストも便利にまとめられます。 論文管理ソフト、なに使ってる? 普段から学術論文を読んでいる人の多くが、なんらかのツールを使って論文を管理しているかと思います。 あなたは何を使っていますか? Zotero?Mendeley?EndNote?Paperpile? どれも優秀なソフトウェアだとは知りつつ、私はあえてNotionを使っています。 Notionは様々な機能と拡張性を備えた万
変更履歴 231108 現在、Pythonのバージョンが3.12だとpipでのインストールに失敗することがあるようです。 バージョン3.10または3.11のPythonを使うのがオススメです。 詳細を記載しました。 インストールの失敗について、ご報告いただきありがとうございました。 230614 Notionデータベース作成の方法に誤りがあったため修正しました。 Firstプロパティも、Selectタイプにする必要があります。 ご指摘ありがとうございました。 前置き 私はこんな感じでNotionを使って論文の管理をしているのですが、 その際に使っているPythonプログラムをコマンドラインツールとしてまとめて、配布してみました。 その名も Papnt です。 所詮素人が作ったプログラムなので大目に見てください。 このプログラムを使った結果について、一切責任は取れません。 なにができるの?
劔 新しいハードウェアアーキテクチャ(メニーコア・大容量メモリー)に合わせた設計思想で、 性能を最大限に発揮する国産リレーショナルデータベース
世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔(Tsurugi)」を開発― 処理性能456万TPSと応答遅延219ナノ秒を実現 ― 日本電気(株)と(株)ノーチラス・テクノロジーズはNEDOの「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発」(以下、委託事業)において、世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔(Tsurugi)」(以下、劔)を開発しました。 劔は、次世代のデータベースに用いられるハードウエア環境(メニーコア・大容量メモリーなど)に適合したシステムであり、ハードウエアの性能が向上するほどシステムの性能も高まる特性を有しています。32以上のコア数を有するハードウエアにおいては、世界最速レベルの処理性能456万TPSと219ナノ秒の応答遅延を実現しました。 劔の導入によって、複雑なバッチ処理とオンライン
ドルの最盛期は限られている-他通貨の上昇に賭ける資産運用会社 Ruth Carson、Malavika Kaur Makol ドルは少なくとも今年に入ってからは長期低迷の予測を覆してきたが、大手資産運用会社は米国例外主義が衰える中でドルが優位を保つ時間は限られていると考えている。 米国の金利がピークに近づいたことや米連邦準備制度の積極的な引き締めが米経済に打撃を与え始めていることを背景にドルは弱含んでいると、投資家は指摘する。アライアンス・バーンスタインとUBSアセット・マネジメントによれば、円やニュージーランド・ドルおよびブラジル・レアルやコロンビア・ペソなどの新興国通貨が上昇するとみられる。 ドルの底堅さは、2022年の急騰後は数年にわたる下落に向かうと警告していた弱気派を困惑させた。しかし、インフレが和らいだことで米連邦準備制度が今後数カ月内に利上げを終了する下地が整った今、弱気派の
ぜいたくな買い物の選択肢に困らない東京で超高級マンションの少なさは外国人投資家を長年当惑させてきたが、そうした状況が変わり始めている。今や円安と低金利を背景に、素晴らしい眺望やプール、24時間のコンシェルジュサービスを備えた新たな不動産開発物件が国内外の投資家に買われている。 幾つもの賞を受賞している建築家の隈研吾氏が設計した複合施設「The KITA(ザ・キタ)」のペントハウスが先週、約5000万ドル(約71億円)で売却されたと、バンクーバーに本拠を置く不動産開発会社ウエストバンクが明らかにした。広さ507平方メートルで屋上インフィニティプール付きの同物件からは、近隣の明治神宮を囲む緑豊かな森が見える。
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村( @nokomoro3 )です。 先日開催された DevelopersIO 2023 のチョークトークで登壇いたしました。 その際の資料と概要を共有いたします。 資料 登壇資料は以下となります。 概要のご紹介 以下の内容をご紹介しました。 OpenAI APIの話 APIの詳細な使い方 トークンとは何か Function callingの詳細 LangChainの概要 基本的なChain(LLMChain、SequentialChain) 応用的なChain(LLMRouterChain、SQLDatabaseChain、ConversationChain、RetrievalQA) Memoryの種類 Agentの種類 LlamaIndexの概要と仕組み LangChainとの違い、内部的な仕組み カス
Prompt engineering is kind of like alchemy. There's no clear way to predict what will work best. It's all about experimenting until you find the right prompt. gpt-prompt-engineer is a tool that takes this experimentation to a whole new level. Simply input a description of your task and some test cases, and the system will generate, test, and rank a multitude of prompts to find the ones that perfor
背景 FastAPIでは以下のようにデコレータ関数を使うことでHTTPサーバのpathを設定することができ、これをPath Operationと呼びます。 from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") async def read_root(): return {"Hello": "World"} @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: int, q: str = None): return {"item_id": item_id, "q": q} このPath Operationでdefを使うべきかasync defを使うべきかの方針を説明します。 環境 Python 3.9.11 FastAPI 0.74.1 方針 結論から言うと以下の方針で
つくりながら学ぶ!AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。
20x faster than pgvector: introducing pg_embedding extension for vector search in Postgres and LangChainHNSW Index for approximate nearest neighbor search in Postgres Back when we wrote this, we were proud to bring HNSW indexes to Postgres. Since then, pgvector has added support for the HNSW index, and we've chosen to pause the development of pg_embedding and contribute to pgvector instead. We pla
人工知能(AI)分野でグーグルの最も影響力のある論文の一つを共同で執筆したAI研究者、リオン・ジョーンズ氏が、スタートアップを立ち上げるためグーグルを退社する。 AIに関する先駆的論文「Attention Is All You Need」(原題)の執筆に携わったジョーンズ氏は、グーグル日本法人を今月去ることをブルームバーグに確認した。休養を取った後、会社を設立する計画だという。 ジョーンズ氏はブルームバーグに寄せたメッセージで、「グーグルを去ることは容易な決断ではなかった。彼らと素晴らしい10年間を過ごしたが、何か違うことに挑戦する時が来た」とし、「AIの勢いと進化を踏まえると、何か新しいものを構築する良いタイミングのようにも感じられる」とした。 グーグルの広報担当者にコメントを求めたが、すぐに返答はなかった。 この論文が2017年に発表されると、シリコンバレーでセンセーションを巻き起こし
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