【速報】OpenAI APIでGPT-3.5-turboがfine-tuningできるようになりました！！ | DevelopersIO
ただし、GPT-4と比較すると安価にはなっていますので、性能比較をしながら良い塩梅を探すとコスト的にメリットがある可能性があります。 また学習のコストですが、以下のように学習データ全体のトークン数 x エポック数という形で費用が掛かるので注意が必要です。 （エポック数は後述するようにパラメータとして指定可能です） For example, a gpt-3.5-turbo fine-tuning job with a training file of 100,000 tokens that is trained for 3 epochs would have an expected cost of $2.40. 公式ページは以下となりますので、併せてご確認ください。 レート制限 fine-tuningのレート制限については、以下に記載があります。 fine-tuningについては以下のように
小さく始めるパフォーマンス改善
はじめに こんにちは！株式会社 COMPASS でエンジニアをしているやじはむです。私はシステム開発部というエンジニアリングの組織に所属をしており、現在はフロントエンドエンジニアとして先生向けのアプリケーション開発を行っています。 今回は、最近の業務の中で小さく始めていたパフォーマンス改善方法について紹介したいと思います。 この記事はこんな方におすすめ Webパフォーマンスの具体的な改善方法を知りたい人 Core Web Vitalsの改善方法を知りたい人 ちょっと良いコードを少ないエネルギーで書きたい人 筆者は最近Web Speed Hackathon 2024に参加したのですが、そこで学んだ知見も踏まえて記事を書きました。 パフォーマンスについて興味がある人もない人もこの記事を見れば、根拠を持って「ちょっと良いコード」を書けるようになるかも知れません。書いてある内容はどれも小さく始めら
2023/08/25のフレッシュメンLT #0で発表した資料になります。 https://connpass.com/event/285559/
CEDEC 2023
https://drecom.connpass.com/event/300236/presentation/
フロントエンドで収集するべきテレメトリは何か
先日『フロントエンド監視の全体像と実現方法』という記事を投稿しましたが、その中でテレメトリについては触れませんでした（※本記事は上記記事の内容を知らなくても読み進められるようになっています）。 というのは、テレメトリは可観測性を実現するための重要な概念ではあるものの、テレメトリを軸に監視を考えるのは手段の目的化になってしまうと考えているからです。 重要なのはサービスにとって何を観測するべきかを考えることであり、テレメトリはそれを設計や実装に落とし込む際に現れるものです。 一方で監視に対する理解を深める上では、テレメトリを軸に考えることも重要でしょう。 そこで本記事ではフロントエンド監視においてどのようなテレメトリを収集するべきか述べていきます。 監視 SaaS と OpenTelemetry (OTel) Datadog, New Relic, Sentry のいずれかを利用することを考え
Cloudflare PagesでURL短縮サービスを作ってみましょう！これを作ることであなたは以下を体験することができるしょう。 HonoでWebページをつくること Cloudflare KVをアプリケーションの中で使うこと アプリケーションをCloudflare Pagesへデプロイすること アプリケーションの特徴 今回作ってもらうアプリケーションはこのような特徴があります。 Viteを使って開発 UI付き JSXを使ってHTMLを書ける メインのコードは100行以下！ Zodを使ったバリデーション バリデーションエラーも表示 簡易なCSRF対策 デモ 完成品を使っている様子です。 完成品 完成済みのコードは以下にあります。 アカウント 今回、アプリケーションを作ってCloudflare PagesへデプロイするにはCloudflareのアカウントが必要です。無料の範囲で遊べるので、も
理由 びっくりした。対話シェルで実行してパフォーマンス測定すると何故かめちゃくちゃ時間がかかる。これではデータにならない。 追記 よくよく考えたらパフォーマンス測定だけの問題ではなく実際に遅くなるのだから、対話シェルから「このようなコード」を実行してはいけないということを意味しています。「このようなコード」がどのようなコードなのか発生条件はまだ特定できていませんが、少なくともシェルスクリプトにしていれば問題は発生しません。また bash 以外のシェルでも問題は発生しません。 検証結果が気になった方は、ぜひ試してみて、この話を広めてください。 証拠 実行環境: Ubuntu 22.04.3 LTS、bash 5.1.16
効率的なGo
本書は、Goアプリケーションの効率やスケーリングに関する疑問に対して、実用的な答えを与えてくれる書籍です。 レイテンシー、CPU、メモリ資源についての知識、またOSやGoがそれらを抽象化している方法について、またソフトウェアの効率に関わるデータ駆動な意思決定を行う事の意味や、計算量解析の手法、最適化状況の例など、実用的なソフトウェアを開発する中での「効率」に関する知識を紹介します。 Goやその他のモダンな言語で書かれたプログラムを設計、作成、変更するソフトウェア開発者、また誰かが書いたソフトウェアを主に運用するDevOpsエンジニア、SRE、シスアド、プラットフォームチームなどの読者が、いつ、どのように効率最適化を適用するかという問いに答えるための知識を身に付けることができるでしょう。 関連ファイル 原著者による本書のサンプルリポジトリ 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づい
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アプリケーションパフォーマンスの計測と改善の方法を勉強している話
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負荷試験Night#1 負荷試験2023年トレンド
Cloudflare PagesでURL短縮サービスをつくる！
【衝撃の罠】bashスクリプトのパフォーマンス測定は、対話シェルでやっても無意味だ！ - Qiita