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0. はじめに ここ1年はStackstormばかり扱っているのですが、年末だし他の技術も触るかー!と思いたち、色々自分の作業ディレクトリを漁っていたところ、Twitterbotなるものを発掘しました。 Stackstorm???という方はこちらをご参照ください。(自演) Dockerで始めるStackstorm再入門1/3(環境構築からOrquestaで書いたWorkflowの結果をslackに通知する) 話を戻します。 そのTwitterbotですが、私はvpsを使って運用していました。 ただ、そんなに頻繁に動かさないので、また勉強も兼ねて、AWS Lambda(以下、lambda)移行にチャレンジした次第です。 lambdaってなに?という方は、AWSがオフィシャルなハンズオンを公開しているので、そちらをご参照ください。 先日公開した AWS Hands-on for Beginne
はじめに AccountActivityApiがなんぞやという方はぐぐってね。 AccountActivityApiが生まれた経緯には諸説ありますが、まあそんなことは置いておいて、ちょっと使ってみた話です。 さて本来ならwebhookなのでそれを受け取るためのサーバが必要となります。ですがちょっと試すだけにサーバ立てたりするのも面倒だなーAWSの諸々使えばサーバレスにできるよね? ということでやってみました記事です。 やりたいこととしては、サーバレスで受け取ってKinesis FirehoseからS3に流す、という感じです。 今回やることのクソみたいな図。 手順 twitterのデベロッパアカウントに登録するよ twitterアプリの設定やAccountActivityApiのセットアップするよ twitterにwebhookのサーバを登録するよ(CRCを通すよ) webhookで見るアカ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事は以前作成した競艇予想のモデルをAWS Lambda上で使用し、 競艇予想APIを作成したときのお話です。 やっていることは単純ですが、これを実現するために私の夏休みをすべて費やしました(泣) ですので、私のようにAWS Lambdaで自身が作成した機械学習モデルを使用したいと 考えている方の助けとなれるように記事を書きました。 アジェンダ 1.使用したライブラリ、実行環境について 2.処理内容について 3.アーキテクチャ図について 4.競艇予想APIを作る上で困った点について 5.Serverlessについて 6.S
結論 先人によって既に作られてないか、いったん確認してみましょう。 keithrozario/Klayers 使い方 なぜかAWS公式でLayerが提供されていないライブラリ、pandasを例として使います。 (Numpy + Scipyがあるなら、pandasもあってくれていい気がしています) 0. 前準備 AWS Lambdaにアクセスして、[関数の作成]を押し、適当な名前の関数を作ります。 「ランタイム」はPython3.8を選びます。「アクセス権限」はノータッチでOKです。 1. pandasをインポートし、テストを作成 import pandasを追加し、[保存]を押します。 [テスト]を押し、「イベント名」に適当な名前を入れます。 下のJSONは特にいじらなくてOKです。 この時点でもう一度[テスト]を押すと失敗します。pandasが無いよと言われています。 それはそうという感
version: '3' services: mecab-python3-lambda: image: lambci/lambda:build-python3.8 environment: - AWS_DEFAULT_REGION=ap-northeast-1 - LAMBDA_PACKAGE_DIR=/var/task - MECAB_SOURCE_URL=https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B4y35FiV1wh7cENtOXlicTFaRUE - IPADIC_SOURCE_URL=https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B4y35FiV1wh7MWVlSDBCSXZMTXM - MECAB_VERSION=0.996 - IPADIC_VERSION=2.7.0-20
本記事でやること 学習したモデルに対してのエンドポイントを作成する。 AWS SageMakerのエンドポイントへアクセスするためのlambda関数を作成する。 アプリケーションのフロントエンドからリクエストを受け取るためのAPI Gatewayを作成する。(上記で作成したlambda関数を呼びだします) アプリケーションのフロントエンドをFlaskで作成する。 今回使用するAWSのサービスとアーキテクチャは以下のようにになります。 githubに今回書いたコードをあげておりますので適宜参照していただければと思います。READMEにも手順を記載しています。 本記事でやらないことは以下の通りなので、他の記事を参照してください。 前の記事で行なったSageMakerトレーニングジョブの実行方法 前の記事で行なったモデルのデプロイ方法 各種サービスのIAMの設定 対象読者 SageMakerを使
Introduction Rubyのラムダ式でアロー演算子を覚えて使うようになりました.そんなある日,Groovyに手を出したのですが,アロー演算子によるメソッド定義の書式がRubyと異なるので「?」となって,色々な言語のアロー演算子の書式について調べてみました. 調べてみると,「ラムダ式」「アロー演算子」「アロー関数」「クロージャ」など呼び方も仕組みもさまざまであり,同じものとして扱って良いのか悩みましたが,せっかく調べたので公開します.この投稿内容では,『「=>」か「->」を使ってメソッド(のようなもの)を定義して変数に代入し,(メソッドのように)実行できる』ものを対象としています. 他にもアロー演算子によりメソッド(のようなもの)を記述できる言語はありますが,短時間で調べたので抜けがあります.ご指摘いただければ徐々に改訂していきたいと思っています.できればサンプルプログラムとともにご
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