コード開発ができるにシステムエンジニアに - Qiita
自己紹介 ITスタートアップでシステムエンジニアとして働いている30歳。 普段は福岡の自宅からフルリモートで働いてます。 タイトルに書いている通り「コード開発ができるシステムエンジニア」になるべく、まずはReactの学習を始めます。 現状 Salesforce・YextといったSaaSシステムをクライアントの業務に合わせてカスタイズするのが主な仕事で、システムエンジニアという肩書きだがコードでの開発はほとんど発生しない（＝正確にはコーディングスキルがほとんどないためアサインされないだけ笑）ため、いわゆるプログラミング言語でコーディングスキルがほとんどない。 背景 社内でコード開発が伴うプロジェクトは発生するものの、社外のSEに外注することも多く、会社の利益減＋自分自身の経験が積めない状態になっている。 会社の利益を増やす＋自分のスキルをアップさせたい→Reactの学習を決意。 現在のスキル
「MPがすぐに尽きてしまう人」は、企業では救えない。
企業は従業員に対して、労働力の対価として、報酬を払っています。 しかし中には報酬を受け取りながら 「依頼された仕事を、一向にやらない人」 も事実として、存在しています。 「クビにすればいい」という方もいるでしょうが、企業は彼らを雇った責任がありますし、人を活かすという社会的な役割もあります。 企業は決して、人を解雇するのが好きな訳ではありません。 しかも、日本では法律的にも倫理的にも「解雇してしまう」というのは本当に最後の手段ですから、あの手この手で、彼らを戦力化しようとするのが常です。 そういうとき、企業はまず注意をしたり、叱ったり、責任感に訴えたりします。 実際、「言うだけ」でなんとかなるケースもあります。 しかし、そうではないケースのほうがむしろ多数です。 その場合、企業は「仕組み」からアプローチして、なんとかしようとします。 教育。 配置転換。 他の社員によるアシスト。 ですが、た
MetaのLlama 3は、(H100 x 24,576) x 2セットで学習 - Vengineerの戯言
はじめに 今日投稿する予定の内容をいったんキャンセルして、Meta の LIama3の学習環境について、ブログがアップされたのために記録として残します。 engineering.fb.com LIama 3 は、H100 x 24,576台で学習 上記のブログによると、 To lead in developing AI means leading investments in hardware infrastructure. Hardware infrastructure plays an important role in AI’s future. Today, we’re sharing details on two versions of our 24,576-GPU data center scale cluster at Meta. These clusters support
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