Microsoftがバッテリー内のリチウムの約70％を置き換えられる材料をわずか数日で発見、Azure Quantum Elementsを使ったシミュレーションとAIモデルで実行
リチウムイオン電池は、現代社会でスマートフォンや電気自動車などに広く使用される一方で、破裂や火災につながる危険性が指摘されています。2024年1月9日にMicrosoftとパシフィック・ノースウエスト国立研究所(PNNL)は共同で、既存のリチウムイオン電池よりも破裂しにくい可能性のある新たな固体電解質を用いたバッテリー材料を発見したことを発表しました。今回の発見には、Microsoftの量子コンピューティングサービス「Azure Quantum Elements」が用いられました。 Discoveries in weeks, not years: How AI and high-performance computing are speeding up scientific discovery - Source https://news.microsoft.com/source/featu
まいど AWS の犬が、少々 Azure に触れてみましたので、絵は描かずに基礎知識の整理と共有だけしていきたいと思います。 全然ド素人な状態なので、なにかしら間違ってたり不足していると思われますが、同じようにイチから調べる人の足がかりにでもなれば、くらいの質感で進めていきます。 はじめに 今のところ少々用事があっただけなので、これから Azure を掘り下げるぞとか、Azure の犬になるぞ、とかは考えていなく一発ネタで終わる可能性が高いです。雑なメモをブログに起こして、いったんの区切りとする個人的な清書のため、詳しくはちゃんとリンク先のドキュメントなどを読んでくださいませ。 さて、AWS に似たパブリッククラウドはいくつもあり、Azure もその１つです。公式ドキュメントに何箇所も AWS との比較が出てくるくらいには、Azure も AWS を意識しています。 例）AWS サービスと
マイクロソフト、GPT-4に任意のドキュメントなどを読み込ませて回答してもらえる「Azure OpenAI Service On Your Data」が正式サービスに
マイクロソフトは、GPT-35-TurboもしくはGPT-4に任意のデータソースを指定することでそのデータの内容を読み込み、質問に対して内容を基に回答できるようになる新機能「Azure OpenAI On Your Data」が正式サービスとなったことを発表しました。 例えば、社内規約や社内マニュアルなどを読み込ませると、「PCの修理を申し込むための社内手続きは？」といった、汎用の知識だけしか持たない従来のGPTでは答えられない質問にも回答できるようになります。 任意のドキュメントを読み込ませるための支援ツール「Azure AI Studio」には、Azure OpenAI On Your DataでカスタマイズしたAIを、チャットボットとして公開する機能も備わっています。 カスタマイズしたチャットAIのサービスを、社内や社外に簡単に公開できるようになります。 Azure OpenAI S
This post is also available in: English (英語) 概要 本稿は、クラウド内の仮想マシン (VM) サービスに対する潜在的な攻撃ベクトルを特定・緩和するための戦略について解説します。組織はこの情報を使って、VM サービスに関連する潜在的リスクを理解し、防御メカニズムを強化できます。この調査では、Amazon Web Services (AWS)、Azure、Google Cloud Platform (GCP) という 3 つの主要クラウド サービス プロバイダー (CSP) が提供する VM サービスを中心に取り上げます。 VM はあらゆるクラウド環境で最も利用数の多いリソースの 1 つで、その多さがゆえに、攻撃者らの主要な標的にされています。私たちの研究からは、インターネットに公開されているクラウドホストの 11% には、深刻度が「緊急 (Crit
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
はじめに こんにちは！ AI エンジニアのヤマゾーです。 近年、生成 AI の進化が目覚ましく、生成 AI を活用したシステムの開発が盛んに行われています。その中で最も有名なテクニックが RAG です。RAG というのは検索拡張生成 (Retrieval Augmented Generation) の略で、質問の関連情報を検索し、質問と関連情報をセットで入力して回答させる技術のことです。 各企業ではこの RAG システムを積極的に導入していますが、ほぼ確実に課題になるのが検索部分の精度です。そして検索精度を上げるためには検索エンジンの知識が必要不可欠です。 本記事では検索エンジンの筆頭サービスである Azure AI Search を題材に、検索エンジンの基本的な仕組みや検索クエリの書き方について初学者向けに解説します。 RAG の検索部分を "Retriever" と呼びますが、この語源
2023年10月からの景品表示法の改正に伴う注記：この記事は技術評論社様より献本をいただき、発売前の書籍レビューをするものです。 来週1/24にMicrosoft社のAzureクラウドで生成AIアプリケーションを開発する人向けの入門書籍が発売されます。 幸運なことに、著者の一人である吉田真吾さんのご厚意で発売前献本の機会に預かりましたので、先行レビューということでみなさんに紹介させていただきます！ Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 永田 祥平 (著), 伊藤 駿汰 (著), 宮田 大士 (著), 立脇 裕太 (著), 花ケ﨑 伸祐 (著), 蒲生 弘郷 (著), 吉田 真吾 (著) - 技術評論者より2024/1/24発売予定 通称「ドーナツ本」です。おそらくOpenAIのロゴが某ドーナツ屋さんのフレンチ●ルーラーに酷似していることか
PublickeyのIT業界予想2024。ハイパースケーラーの優位性高まる、AzureはAWSに追いつくか？ ITエンジニアの給与レベル上昇
PublickeyのIT業界予想2024。ハイパースケーラーの優位性高まる、AzureはAWSに追いつくか？ ITエンジニアの給与レベル上昇 新年明けましておめでとうございます。今年、Pubickeyは15周年を迎えます。長きにわたってこの小さなメディアを続けられているのも読者の皆様のおかげです。今年もPublickeyをどうぞよろしくおねがいします。 さて、2024年最初の記事では今年のIT業界、特にPublickeyが主な守備範囲としているエンタープライズ系のIT業界について、期待を込めた予想をしてみたいと思います。 続くモノやサービスの値上げ、生成AIの爆発的普及など まずは予想の前提となる、世の中全般に関する現状認識について書いておこうと思います。 1年前を振り返ってみると、ロシアによるウクライナ侵攻や長引く新型コロナウイルスの感染拡大の影響などの複合的な要因で、石油や天然ガスを始
米オラクルと米Amazon Web Services（AWS）が2024年9月9日（米国時間）、戦略的パートナーシップに基づく新たなオファリング「Oracle Database＠AWS」を発表した。AWSデータセンターに配置されたインフラを用いて、オラクルが「Oracle Exadata Database Service」や「Oracle Autonomous Database」を提供する。 オラクルでは、“分散クラウド／マルチクラウド戦略”に基づき、すでにMicrosoft Azure（Oracle Database＠Azure）やGoogle Cloud（Oracle Database＠Google Cloud）との間で同様のパートナーシップを実現している。 Oracle Database＠AWSの提供によって、AWSクラウドで稼働するアプリケーションからOracle Database
「Developer eXperience Day 2024」において、Microsoft Senior Software Engineer の牛尾剛氏が、自身のキャリアと米国IT企業での経験を通じて、ソフトウェア開発の文化とマインドセットの違いを語りました。プログラマーへの夢を追い続けた軌跡から、世界的クラウドサービスの開発現場まで、日米のソフトウェア開発アプローチの違いが明らかになりました。全4回。 牛尾剛氏の自己紹介と経歴 牛尾剛氏：はい、おはようございます！ おはようございますじゃないんや、よくわからへんねん。僕は今10時ぐらいなんですけど、みなさんの時間帯がよくわからないですね。というわけで今日は、「米国巨大IT企業で働いてわかったソフトウェア開発の文化とマインドセットの違い」をテーマに、話をしたいと思います。 私はエンジニアをやっています。Azure Functionsという世
はじめに 早速書いてもらうyo！ さいごに 告知 ACS事業部のご紹介 はじめに 弊部のEMから、以下のGitHub Copilot ChatでTerraformコードを書いてもらう動画を、 シェアしてもらいまして、「すげーーーーー！」となりました。 どうも語彙力不足な感想しか吐けない、ACS事業部の谷合です。 Accelerate creating IaC with Terraform and GitHub Copilot Chat www.youtube.com 実は私GitHub Copilotのハンズオンセミナーの講師とかやっちゃう人間なのですが、 以前、セミナーのハンズオンでTerraformコードを書く演習を用意したことがありました。 その際、純粋なGitHub Copilotでは意図したTerraformコードを出力してくれなかったんですよね。 言語のプログラムと異なり、イン
RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ詳解 | SIOS Tech. Lab
こんにちは、サイオステクノロジー武井です。今回は、「RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ詳解」と題しまして、マイクロソフトが提供するRAG導入のためのリファレンスアーキテクチャについて解説します。 ※ 本記事の内容がベースとなっているオンラインセミナーのアーカイブが以下のYouTubeで配信されています。ぜひ見てね!! Azure OpenAI Service リファレンスアーキテクチャとは？ マイクロソフトは、Azureでのシステム構築に役立つ様々な設計パターン（リファレンスアーキテクチャ）を提供しています。これらのパターンを参考にすれば、問題なく簡単にシステムを構築することが可能です。ゼロから設計を始める必要はありません。 https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/brows
［速報］GitHub Copilot extensions発表。CopilotがDockerやAzureなどサードパーティの専門家へ拡張、プログラマの質問に答えてくれる
マイクロソフトは、日本時間5月22日未明から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、GitHub Copilotの新機能「GitHub Copilot extensions」を発表しました。 GitHub Copilot extensionsは専門知識を持つCopilot GitHub Copilotは、プログラマはVisual Studio Codeなどのコードエディタ上やチャット欄でAIと対話し、プログラミングに関する質問への回答やコードの生成などをAIが行ってくれる機能です。 GitHub Copilot extensionsは、このCopilotの能力をサードパーティなどがそれぞれのソフトウェアやサービスの専門家へと拡張できるようにし、プラグインとしてCopilotに組み込み可能にしたものです。 拡張されたCopilotの例として、マイクロソフトが提供する「
［速報］マイクロソフト、自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」のCognition AIと提携を発表。Azure上でDevinを提供へ
マイクロソフトは、日本時間5月22日未明から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、自律型AIソフトウェアエンジニアの「Devin」を開発しているスタートアップ「Cognition AI」との提携を発表しました。 Devinは、自律的にシステム開発を実現する能力を持つAIによるソフトウェアエンジニアだと説明されています。 具体的には、人間が課題を与えるとそれを基に開発計画を立て、GitHubリポジトリにあるReadmeなどの情報を参照して得られた情報を基に自動的に環境構築、ドキュメントからAPIの仕様も参照し、それを基にコーディングを行い、デバッグでは必要に応じてprint文などでエラーの箇所を特定しつつ問題を解決、動作するようになったらデプロイを行うなどの能力を備えているとされています。 参考：自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」登場。Readmeを読ん
昨今は、さまざまな要因から、複数のクラウド（IaaS）プロバイダーを活用することが多くなりました。例えば、サービスのワークロードはAWSだが、データ分析はGoogle CloudのBigQueryを使うなどです。異なるプロバイダー間でのリソースにアクセスするには、認証が必要であり、シークレットを安全に発…
AzureでRAGをガンガン試行錯誤してみて得たナレッジを紹介します！/Azure RAG knowledge share
2024/1/31に開催された【StudyCo×KAGコラボ】Azure・AWSでLLMアプリ開発レベルアップ！事例＆ハンズオンで発表した資料です。 AzureでRAGによる社内文章検索をやってみてさまざまな試行錯誤を通して得たナレッジを共有します！
【主催イベント】生成AIセキュリティ対策事例共有会 ／Azure OpenAI 最新情報セミナー特別同時開催！ - TECH Street (テックストリート)
こちらのイベントレポートは下記のリンクからご覧ください。 www.tech-street.jp こんな方におすすめ ・生成AIを活用した開発に携わるITエンジニア ※その他、本テーマに興味関心のある方 開催概要 生成AIセキュリティ対策事例共有会 Azure OpenAI 最新情報セミナー特別同時開催！ ITテクノロジーに関する様々な職種やテーマで「他社・他の人ってどうしてるの?」を学ぶ、 TECH Streetコミュニティ恒例の事例・知見共有勉強会。 今回の知見共有会は国内でも生成AIを活用したサービスや社内利用が増えてきた今だからこそ学びたい生成AI関連のセキュリティ対策を中心としたセミナーと、実際に事業会社内で生成AIを活用したプロジェクトに携わる2社のエンジニアが集まり、各社の開発事例とセキュリティ対策をどのように実装しているかについて発表します。 今回も質問コーナーをたっぷり設け
みなさん、こんにちは。サイオステクノロジー武井です。今回は、Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しましたので、ご紹介させてください。 ※ このブログでのご紹介ととも以下のイベントでもガイドに関する詳細なご説明や、ガイドにはないデモなどを実施しますので、ぜひご参加ください。 Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しました https://tech-lab.connpass.com/event/315703 Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドとは？ 以下のURLで公開しております。執筆しているうちに100ページ超の壮大なものとなってしまいました。 https://mk.sios.jp/aoai-rag-dev-guide-form 本ガイドの目的は、「シンプル」「強力」「すぐ動く」をモットーにしたRAGア
OpenAIのリリースによりLLMの利用率が爆発的に増えてきました。 当初はChatGPTとの会話形式だけだった利用シーンも独自のナレッジから答えさせるRAGアーキテクチャなど、LLMのアプリケーションへの組み込みがされはじめています。 本資料では主にAzure OpenAIのLLMをアプリケーショ…
[PDF] Azure OpenAI Serviceによる RAG実装ガイド 〜 ⽣成AIアプリケーションの解説と実践 〜
Azure OpenAI Serviceによる RAG実装ガイド 〜 ⽣成AIアプリケーションの解説と実践 〜 はじめに 本書の⽬的 本書の⽬的は、 「シンプル」 「強⼒」 「すぐ動く」をモットーにした RAG ア プリケーションを実装するためのガイドであり、これらか RAG を始める⼈に 参考にしてもらうべく⼀筆したためました。本書では RAG のアーキテクチャ のみならず「実際に動くコード」もご⽤意致しました。読者の皆様には、コー ドを動かしながら RAG をより深くご理解頂けることを⼀番の⽬的としており ます。 RAG、つまり Retrieval-Augmented Generation は、とても便利ですが、⼀ ⾒してその全貌を掴むのは少々難しいものがあります。 そこで、このガイドでは、初⼼者の⽅々でもスムーズに RAG の世界に⼊っ ていただけるよう、分かりやすいサンプルコードと
Azure OpenAI よくある質問
Azure OpenAI利用について、よく聞かれる質問についてまとめてみました。 この記事はGitHubで管理されています。これも追加したらいいんじゃない？という内容はプルリクエストまたは本記事へのコメントでお気軽にお寄せください！ 実際にOpenAIのモデルを使わなくても基本料金はかかりますか？ いいえ。基本的には使った分（トークン≒入出力をさせた文量）だけの従量課金制です、使わなければ課金されないし、逆に使った分だけ青天井で課金されます。 「基本的には」というのはファインチューニング（微調整）をしたモデルを使う場合にはホスティング費用が基本料金としてかかります。 プロンプトのログを取りたいのですが、標準機能でできますか？ Azure OpenAIだけではプロンプトのログを取る機能はありません。Azure標準機能の「診断設定」で取得できるログにも出力されません。 そのため、Azure O
2024年7月30日から31日にかけて、世界中のMicrosoft 365および、クラウドコンピューティングサービスのMicrosoft Azureのサービスが9時間ほど停止しました。Microsoftはそのサービス停止について、分散型サービス妨害(DDoS)攻撃によって引き起こされたと発表しました。 Azure status history | Microsoft Azure https://azure.status.microsoft/status/history/ Microsoft says massive Azure outage was caused by DDoS attack https://www.bleepingcomputer.com/news/microsoft/microsoft-says-massive-azure-outage-was-caused-by-dd
20240725 LLMによるDXのビジョンと、今何からやるべきか @Azure OpenAI Service Dev Day
LayerX 部門執行役員・AI・LLM事業部長 中村龍矢 - LLMという、パソコンの中から出られない、鳥頭でドジで杓子定規な新入社員 - 人間のレビューの体験を挟み、むしろ間違いが許されない業務を狙おう - チューニングは深入りしすぎず、Low-hanging fruitを狙おう
米Microsoftが1月30日（現地時間）に発表した第2四半期（2023年10月～12月期）の決算は、売上高は前年同期比17.6％増の620億2000万ドル、純利益は33.1％増の218億7000万ドル（1株当たり2ドル93セント）だった。「Copilot」などのAI統合を進めたクラウド部門が順調だった。 売上高、純利益ともにアナリスト予測（売上高は611億2000万ドル、1株当たりの純利益は2ドル78セント）を上回った。 サティア・ナデラCEOは発表文で「われわれは、AIについて語ることから、AIを大規模に適用することに移行した。技術スタックのあらゆる層にAIを導入することで新たな顧客を獲得し、あらゆる分野で新たなメリットと生産性の向上を促進している」と語った。 部門別では、Azureやサーバー製品を担うIntelligent Cloud部門全体の売上高は20％増の258億8000万ド
基本概念から理解するAzure AI Search - Azure OpenAI Serviceとの連携まで - 電通総研 テックブログ
こんにちは。XI 本部AIトランスフォーメーションセンター所属の山田です。 先日、部内の勉強会でAzure AI Searchについて紹介したので、テックブログでもその内容を紹介したいと思います。 Azure AI Searchとは？ Azure AI Searchに保存されるデータに関する用語と概念 Azure AI Searchのスケーラビリティに関する用語と概念 Azure AI Searchでサポートされる検索の仕組み 全文検索について Azure AI Searchのアナライザー ベクトル検索について ベクトルの近傍検索アルゴリズム ハイブリッド検索 検索インデックスのスキーマ設計 検索インデックスにドキュメントを追加する方法 Pushモデル Pushモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 Pullモデル Pullモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 インデクサーの計算リソ
マイクロソフト製の最新Linuxディストリビューション「Azure Linux 3.0」正式リリース。Azureに最適化され、Kernel 6.6を採用
マイクロソフト製の最新Linuxディストリビューション「Azure Linux 3.0」正式リリース。Azureに最適化され、Kernel 6.6を採用 マイクロソフト製のLinuxディストリビューションである「Azure Linux」の最新版となる「Azure Linux 3.0」が正式リリースされました。 Azure Linuxはマイクロソフトが提供しているサービス、MinecraftやAzure Kubernetes Service（AKS）、Azure Operator Nexus、Xbox、HDInsight, Microsoft Threat Protectionなどの基盤OSとしてマイクロソフト社内で作られていた、セキュリティを重視しMicrosoft Azureに最適化された同社独自のLinuxディストリビューションです。 3月に公開されたブログ「What’s new in
Qiitaユーザー約2000人に聞いた「勤め先のサーバ・クラウド」 AzureとGoogle Cloudが接戦
ITエンジニアの知識共有サービス「Qiita」ユーザーに聞く、「勤め先で使っているクラウド・サーバ」のトップは──運営元のQiita社は12月12日、こんな調査結果を発表した。1974ユーザーに複数回答で聞いた結果、最も利用率が高いのは「AWS」（1259件）。2位は「Google Cloud」（563件）だった。 3位は「Azure」（544件）で、Google Cloudと小差だった。4位は「オンプレミス」（499件）、5位は「レンタルサーバ」（239件）、6位は「さくらのクラウド」（166件）、7位は「Oracle Cloud」（74件）、8位は「IBM Cloud」（55件）、9位は「その他パブリッククラウド」（43件）、10位は「ニフクラ」（35件）だった。 11位以下には「IDCFクラウド」（11位、26件）や「Alibaba Cloud」（12位、23件）などが入った。202
上記を元に先ほどの整い例 をご説明しますと ステージング環境：s 認証会員基盤（Auth and Member）：am Azure Kubernetes Service：ak 東日本リージョン（Japan East）：je クーポン（coupon）：coupn 最初のリソース：001 となります。 いや…やっぱ分かりにくいし普通にCloud Adoption Frameworkのベストプラクティスに従えばいいんじゃ…とほとんどの方が感じていると思うので次にこの初見殺しの命名規則の二大メリットをお話しますね。 【その一】Azure リソースの名前付け規則と制限事項に抵触しない まず下記を確認してみましょう。 嘔吐しそうになるほど盛り沢山のAzureリソースの名前付けの規則と制限事項が並んでいますね。で、細かく見ていくと下記のようなことがたま～にあるんです。 ハイフン（-）が有効な文字に含まれ
Azure OpenAI Service を活用した対話型 UI を「じゃらんnet」に試験実装、従来型検索ではわからなかったユーザー ニーズが短期間で把握可能に
Microsoft customer stories See how Microsoft tools help companies run their business.
生成AI と Wikipedia記事 で 子供向けお仕事提案bot を作ってみよう(Azure OpenAI + RAG) - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
NTT コノキューに出向中の澤山です。 今年の7月にドコモから、コノキューにやってきました。 この記事は、NTTドコモ アドベントカレンダー2023 21日目の記事です。 この記事では、Wikipedia記事 と Azure OpenAI API、既存のモデルの3つを用い、RAG(Retrieval-Augmented Generation)のためのデータ作成と、RAGを活用した子ども向けお仕事提案botを作ります。 (記事の情報は2023/11月のものです。) 生成AI / ChatGPT の大流行 子供のための、生成AI活用方法、ってある？ 子供向けお仕事提案チャットボットを作ってみる 全体像 ステップ1 Wikipedia + Azure OpenAI service でお仕事情報をまとめよう Wikipedia 記事からのお仕事情報・概要の抽出 お仕事情報・概要に基づく、情報の整理
GPT-4 Turbo with Vision × Azure AI Search × Azure AI Vision 時代のマルチモーダルエンタープライズサーチ - Qiita
GPT-4 Turbo with Vision × Azure AI Search × Azure AI Vision 時代のマルチモーダルエンタープライズサーチAzureCognitiveSearchChatGPTGPT-4AzureAISearch 2023/3/10 の公開から 9 か月経ちましたが、GPT-4 Turbo with Vision のパブリックプレビュー開始などもあり例の RAG アーキテクチャのレポジトリがマルチモーダル対応したり他にもいろいろ改良されています。 GPT-4 Turbo with Vision による回答が可能に Azure AI Vision と Azure AI Search を使用した画像類似検索が可能に Thought process UI の改良 その他多数→別記事で解説予定 1. GPT-4 Turbo with Vision による回答
米Microsoft（マイクロソフト）は米国時間2024年5月21日から開いた年次イベント「Microsoft Build」に合わせて、クラウドサービス「Microsoft Azure」の機能強化を発表した。生成AI（人工知能）関連サービスを中心に、追加された主要25機能を解説する。 今年もAI一色に染まったMicrosoft Build。「AI時代のニーズに応える、最も完全でスケーラブルなAIインフラを用意している」。基調講演でマイクロソフトのサティア・ナデラCEO（最高経営責任者）はこう語り、Azure関連の新サービスを発表した。 プレビュー版として提供してきた生成AIサービスの中核の1つ「Azure AI Studio」は、一般利用が可能になった。AzureのAI関連機能を一元的に管理するサービスで、米OpenAI（オープンAI）や米Meta（メタ）などが提供する1600以上のAIモ
AWS・GCP・Azure・Hetzner・Linodeなど各クラウドのリージョンごとにPingを一括で計測し速度順に自動で並べて見せてくれる「Cloud Ping Test」
クラウドサービスでは「リージョン」としてさまざまな場所に分散してサーバーが設置されていますが、特にバックアップ目的で第2のリージョンを使用する場合などにどのリージョンを選択するべきなのかを迷いがちなもの。「Cloud Ping Test」はリージョン選択の判断材料の一つとしてさまざまなリージョンと自分のPCとのレイテンシーであるPingを計測してくれるサイトです。 Cloud Ping Test (Latency) for different providers like AWS, Azure, GCP https://cloudpingtest.com/ サイトにアクセスするとこんな感じ。記事作成時点では「AWS」「Azure」「GCP」「Hetzner」「Linode」「ngrok」「Oracle Cloud」「OVHCloud」「Vultr」という9個のクラウドサービスに対応していま
[補足] 日本語のトークン効率 GPT-4o 以降のモデルは o200k_base という新しいエンコーディングが使われていて、英語以外のローカル言語のトークン効率が向上しています。日本語において GPT-4 Turbo 以前の cl100k_base が使われているモデルと比較すると、OpenAI による GPT-4o のリリース記事の例では約 30%、個人的な検証の結果では約 27% トークン効率が向上していました。 参考 GPT-4 and GPT-4 Turbo models Hello GPT-4o OpenAI 言語モデルで日本語を扱う際のトークン数推定指標 OpenAI 言語モデルごとのエンコーディング一覧 リージョン 執筆時点 (API 公開時点) で GPT-4o mini は Global standard デプロイと Standard デプロイの両方で East US
Tenableは2024年6月3日（現地時間）、「Microsoft Azure」（以下、Azure）に深刻な脆弱（ぜいじゃく）性が存在すると伝えた。この脆弱性を悪用することで、信頼できるサービスからのリクエストを偽造し、攻撃者がAzureサービスタグに基づくファイアウォールルールを回避できるとされている。 複数のAzureサービスに見つかった脆弱性 Tenableが警告 Azureサービスタグは、特定のAzureサービスのIP範囲をグループ化することでAzure内のネットワーク分離を簡素化する。ネットワークセキュリティルールを定義して複数のAzureリソースに一貫して適用することが可能とされ、ファイアウォールルールやネットワークセキュリティグループ（NSG）の構成などのアクセス制御を管理するのに便利な機能とされている。 発見された脆弱性は当初、監視ソリューション「Azure Monito
大規模言語モデルを選択→数秒後にAzure上で試せる「Models as a Service」登場 従量課金制の推論API、ファインチューニングも可能。
カタログから選択すると数秒後には利用可能、従量課金制 Models as a Serviceでは、カタログからモデルを選択すると数秒でその大規模言語モデルに対する推論APIとファインチューニングが可能になります。 開発者はすぐにプレイグラウンドでの大規模言語モデルの探索や、Prompt Flow、Sematic Kernel、LangChainなどのツールを用いて大規模言語モデルアプリケーションの構築などを実行できます。 また、独自のトレーニングデータを提供するだけで、Llama 2モデルのファインチューニングを簡単に始めることができます。 Microsoft Azureは以前からAzure AIモデルカタログを提供していましたが、カタログから選択したモデルをデプロイするための大量のGPUのプロビジョニングに時間がかかるなどの課題がありました。 Models as a Serviceでは、
Docker Desktop 4.32リリース。ターミナル機能が統合、ボリュームをAWSやAzureなどにバックアップ、Compose Fileビューアなど新機能
Docker社は、WindowsやMacの上にDockerコンテナ環境を簡単に導入できる「Docker Desktop」の最新版となる「Docker Desktop 4.32」正式版をリリースしました。 Docker 4.32では主に以下のような新しい機能が追加されています。 ターミナル機能の統合（β版） Docker DesktopのGUI内にターミナル機能が統合され、単一のウィンドウ内でGUIの操作とコマンドラインでの操作が両方できるようになりました。 Volumeを……
米Microsoftは7月31日（現地時間）、30日に世界の広い地域で「Microsoft 365」と「Azure」のサービスが停止した約9時間にわたった障害は、DDoS（分散型サービス拒否）攻撃によって引き起こされたと発表した。 「最初のきっかけはDDoS攻撃で、これによりわれわれのDDoS防御機構が作動したが、初期調査の結果、この防御策の実装における誤りが攻撃の影響を軽減するどころか、むしろ増幅させたことがわかった」という。 その後、ネットワーク構成の変更を実施し、代替ネットワークパスへのフェイルオーバーを実行して軽減策を講じたとしている。 Microsoftは、今回の障害から得られた教訓を盛り込んだ予備的な事後レビューを72時間以内に、最終的な事後レビューを今後2週間以内に発表する予定だ。 関連記事 Microsoftの4～6月期、増収増益もクラウドの売上高は予想を下回る Micro
AzureでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイント 2024年版（運用編１） - Taste of Tech Topics
こんにちは、Elastic認定資格３種(※)を保持しているノムラです。 ※Elastic社の公式認定資格（Elastic Certified Engineer / Elastic Certified Analyst / Elastic Certified Observability Engineer） こちらはAzure編の記事になります。 AzureでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイントの記事一覧は以下です。 ①構築編 acro-engineer.hatenablog.com ②運用編2 ＜運用編２ 近日公開予定!!＞ 本記事では運用編1として、Elastic Cloudを運用するにあたり必要な各種設定を実施する手順を紹介します。 はじめに 1. Monitoring設定（Metric／Logs） 2. Snapshot設定 3. 監視設定 まとめ
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GitHub Copilot ChatでAzureのインフラを爆速実装しよう - APC 技術ブログ
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Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しました | SIOS Tech. Lab
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DDoS攻撃で全世界のMicrosoft 365とAzureが9時間停止
Microsoft、AI「Copilot」のAzure好調で予想を上回る増収増益
弊社で使っているAzureリソースのスルメ系命名規則を紹介します
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複数のAzureサービスに深刻な脆弱性が見つかる 推奨される対策は？
Microsoft、Azureの大規模障害はDDoS攻撃によるものと発表