CloudFlare Zero Trust を使ってみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、SRE所属の @h_amakasu です。 この記事は、All About Group（株式会社オールアバウト） Advent Calendar 2022 18日目の記事です。 はじめに 2020年からのコロナ禍の影響でリモートワークが一般化し、これまで社内にあったサーバへの接続が面倒になってしまったという事例は多くあるかと思います。そうしたシーンを打開するためにゼロトラストモデルなどを導入(検討)している環境は多いのではないでしょうか。 これに関連して、最近CloudFlare Zero Trust を少し触れせてもらう機
Docling Technical Report
This technical report introduces Docling, an easy to use, self-contained, MIT-licensed open-source package for PDF document conversion. It is powered by state-of-the-art specialized AI models for layout analysis (DocLayNet) and table structure recognition (TableFormer), and runs efficiently on commodity hardware in a small resource budget. The code interface allows for easy extensibility and addit
『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』は、LangChain/LangGraphを日本語で学習したい人にとって必携の一冊 part1 - Qiita
『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』は、LangChain/LangGraphを日本語で学習したい人にとって必携の一冊 part1AgentOpenAIraglangchainlanggraph Amazon 技術評論社 タイトル: LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門 以降、「本書」と呼称します。 書評は二部構成です。 第一部の書評 OpenAIのチャットAPIとLangChainの基礎からRAGまで ここ 第二部の書評 AgenticなAIシステム と LangGraph 前置き LangGraphのお勉強してますアピールをしていると、ありがたいことに、著者の吉田さんから、ご恵贈いただきました。吉田さんと大嶋さん共著のChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門には大
LLM: A CLI utility and Python library for interacting with Large Language Models
LLM# A CLI utility and Python library for interacting with Large Language Models, both via remote APIs and models that can be installed and run on your own machine. Run prompts from the command-line, store the results in SQLite, generate embeddings and more. Here’s a YouTube video demo and accompanying detailed notes. Background on this project: llm, ttok and strip-tags—CLI tools for working with
Llama3.1をローカルで動かしてみた。完全版｜めぐチャンネル
ローカルで動かすこともできる最新のオープンソースLLMを動かしました。 モデルは以下の Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf です。動かすことはできましたが、普通じゃない動きです。以下レポート。 Metaのサンプルコードを動かす。これが動かない。オリジナルのコードはモデルを自動ダウンロードしてくれないし、CLIでも落とせない。なぜなんでしょうね。他のモデルだと簡単に落とせるのですけど。諦めてggufを試します。筆者は常々LLMモデルはggufを使うので、transformersで動かなくてもllama.cppでggufが動いてくれれば問題はありません。 ggufモデルを動かすモデルはいつものようにパプリカ炒めさんがggufへ変換してくださってます。 この中から、最も一般的なQ4_K_Mを試します。 Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gg
非力なパソコンでもLLMを動かしたい!? llama.cppの紹介 | CyberAgent Developers Blog
この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2023 19日目の記事です。 本日はメディア統括本部 Data Science Center の山本が担当します。 サイバーエージェントではAzure OpenAI ServiceやGoogle CloudのVertex AIなど様々なクラウドサービスのプラットフォームを利用したコンテンツ生成のPoC作成やそれを発展させた形での実サービスへの展開を行なっております。 このようなプラットフォームは気軽にやりたいことを試せる点では非常に便利ではあります。 一方、APIリクエストへの即応性やコスト等々の観点で、画像生成や言語生成のモデルを、用意したマシンインスタンスに展開して推論を行いたい状況も存在します。 このとき問題になるのはマシンインスタンスのスペックです。 高性能なGPUが載っていて、CPU、メモリ
【Ollama】インストールから日本語モデル導入まで
なぜOllama? これまでopenaiのモデルを使ってきましたが、openaiは有料です。 一言二言のやり取りや短いテキストの処理だとそれほど費用はかからないのですが、大量の資料を読み解くとなるととんでもない金額となってしまいます。 Meta社が出しているllamaというモデルはオープンソースのため基本的に無料です。 またopenAIを動かすのは基本サーバーサイドで、これまたサーバー運用にお金がかかるのですが、Ollamaを使えばローカルで動かせるためサーバー代もかかりません。 もちろんgpt-4と比べれば性能的には劣るのですが、費用を少しでも節約するのであればllamaという無料のモデルを使い、動作環境もollamaを使ってローカルとすることで無料で動かしましょう Ollamaのインストール 以下のサイトからインストール コマンドを実行してインストールしましょう ちなみにストレージは1
【大人のユニクロ】目玉ダウンもある。「ユニクロ×アニヤ・ハインドマーチ」第2弾を誰よりも早く着てみたら…【11月22日発売】 | UOMO
超「目玉」商品、再び。 グローバルブランドの「UNIQLO（ユニクロ）」と、カジュアルなルックかつラグジュアリーなバッグでおなじみの英国ブランド「Anya Hindmarch（アニヤ・ハインドマーチ）」が昨年11月に続く2度目のコラボ。11月22日(金)に限定店舗とオンラインストアで発売される。 それに先んじて、編集部員の薬師神（165cm・60kg）と北條（185cm・90kg）がプレスルームで試着ルポ。争奪戦必至の愛らしい「Eyes（アイズ）」モチーフが施されたコラボアイテムを、大人男子目線で最速チェックした。 昨年11月の初コラボと同様、ユニセックスを公式には謳っておらず、「UNIQLO x ANYA HINDMARCH（ユニクロ × アニヤ・ハインドマーチ）」2024年冬コレクションはウィメンズとキッズのカテゴリーに属する。サイズ感が重要であるため、ウェアは薬師神が試着する。 北條
GitHub - milvus-io/milvus: Milvus is a high-performance, cloud-native vector database built for scalable vector ANN search
🐦 Milvus is a high-performance vector database built for scale. It powers AI applications by efficiently organizing and searching vast amounts of unstructured data, such as text, images, and multi-modal information. 🧑💻 Written in Go and C++, Milvus implements hardware accelaration for CPU/GPU to achieve best-in-class vector search performance. Thanks to its fully-distributed and K8s-native arc
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FinanceGPT - Unleashing The Power of AI in Financial Analysis
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Logging to SQLite - LLM
Getting Started - llama-cpp-python
NVIDIA、AIの次はヒト型ロボ 基盤技術で狙う覇権 - 日本経済新聞
200 Best Inventions of 2024
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NeoHtop - Modern System Monitor
How to Run Llama-3.1🦙 locally in Python using Ollama, LangChain
Run Llama 2 on your own Mac using LLM and Homebrew
RAG with LangChain 🦜🔗 - Docling