はじめに Windows WSL2 dockerでOllamaを起動し検証をしたが最初の読み込みの時間が遅く、使い勝手が悪かったので、docker抜きで検証することにした。結論、ロードのスピードが早くなり、レスポンスも向上した。 プロダクションでOllamaを使う場合は、Dockerは使わないほうがよいかなといった印象。そもそも、Docker使う場合、色々とケアする項目（Dockerの設定など）増えるので、プロダクションでのOllama利用は、サーバーに直接Ollamaをインストールして扱うほうが無難かも。 以前の作業メモはこちら(ollama (llama3) + docker + wsl2 + ubuntu24メモ)。 開発環境 以下の開発環境に、WSLでubuntu22.04をインストール。ubuntu22.04を選んだ理由は、cuda toolkitが、現時点(202406)で、U
公開日 2024/08/20更新日 2024/08/20Kong Community Japan Meetup #4【イベントレポート】 2024年6月19日、Kong Community Japanが主催するイベント「Kong Community Japan Meetup #4〜Kongエコシステムのロードマップとその先へ〜」が開催されました。 Findy Toolsは技術選定を支援するための、開発ツールのレビューサイトです。開発ツールのコミュニティを盛り上げていくためにイベントレポートを発信しています。 ご興味あるコミュニティ担当者の方はこちらよりお問い合わせください。 今回は、2022年9月、Kong日本法人設立に併せてオープンソースであるKong Gateway及び周辺エコシステムの利用促進とユーザーの繋がりを広げる目的で設立されたKongコミュニティ活動の新体制と今後の挑戦につい
セキュリティ・キャンプ2024 全国大会 専門コースB プロダクトセキュリティクラス 後日談 — HACK The Nikkei
はじめに 日本経済新聞社の CDIO 室でプロダクトセキュリティチームのリーダーを務めている藤田です。日経は 2021 年度よりセキュリティ・キャンプ協議会のオフィシャルメンバーとして、4 年間にわたり情報セキュリティ技術を学ぶ学生を応援12してきました。この度、ご縁がありセキュリティ・キャンプ 2024 全国大会専門コース B プロダクトセキュリティクラスのプロデューサーと講師を任せていただき、無事に役目を終えることができました。会員企業3の見学者から「これは社会人も受けた方がいい内容だ」との好意的なご意見をいただきました。そこで、その内容を広く伝えることが、皆さんの組織の一助となれば幸いと思い、コースの設計にあたって伝えたかった思いやその時の工夫を公開します。 このクラスは、前身の Web セキュリティクラスのプロデューサーであり、今年私を推薦していただいた上、連名で企画を進めてくださ
2024-07-21 - By Robert Elder The GNU Coreutils Package Over the last 18 months, I've taken the time to create 108 short YouTube videos that summarize all of the commands that are found in the Coreutils Package. These videos focus mostly on Coreutils v8.3, but also included are a few commands from v9.0 as well. For each of the blog posts, I've adapted and modified the script slightly to make it m
第6回の今回は、ローカル環境で柔軟なKubernetesクラスターを構築できる「kind」について紹介します。 はじめに 3-shakeのSreake事業部に所属する早川(@bells17)です。第6回目の今回は、ローカル環境で柔軟なKubernetesクラスターを構築できる「kind」について紹介します。 普段からKubernetesを使用したインフラ開発を行っていたり、Kubernetes Operatorの開発を行っている方であれば使い慣れたツールかとは思いますが、それ以外の方は意外とkindを使ったことが無い方も多いように感じているため取り上げようと思います。 kindとローカルKubernetes環境 皆さんはローカルでKubernetes環境を構築する際はどのツールを利用するでしょうか。Docker DesktopやRancher Desktop、OrbStackに付属するKu
前書き 本記事の趣旨 完成イメージ図 本記事で取り扱わないこと 対象読者 デプロイ用のCDK作成 フロントエンドのプロジェクト作成 バックエンドのプロジェクト作成 Dockerfileの編集 app.pyの編集 requirements.txtの編集 AWSのインフラ部分の作成 CDKのデプロイ デプロイ後のリソースの確認 サービス 作成順序について ECSのコンテナ同士の通信関係の表現 バックエンドコンテナの名前解決はどうなっているか？ マネジメントコンソールから動作を確認する 負荷をかけて、挙動を確かめてみる。 まとめ 前書き CS1の石井です。 直近の案件でECSを使う構成を検討しており、ECSについて調査していました。 調査中に「Service Connectという設定が、いい感じにサービス同士の通信をやってくれる」という話を聞いて、実際に試して挙動を確認してみたいなぁと思いました
Invoke AIは、Stable Diffusionをベースにした強力なオープンソースの画像生成AIツールです。本記事では、Invoke AIを使用してLoRA（Low-Rank Adaptation）やControlNetを活用する方法について解説します。最新の情報を踏まえて、使用方法と新機能について調べました。 Invoke AIの概要Invoke AIは、プロフェッショナル、アーティスト、および愛好家が最新のAI技術を使用して視覚メディアを生成および作成できるようにする、Stable Diffusionモデルの主要なクリエイティブエンジンです。業界をリードするWebUIを提供し、CLIを通じたターミナル使用をサポートし、複数の商用製品の基盤となっています。 最新のアップデートにより、Invoke AIは以下の2つのエディションで提供されるようになりました： コミュニティエディション
rails_7_2_new_features.md これはなに 現時点(2024/08/30)でRails7.2.1がリリースされています Ruby on Rails 7.2 Release Notes — Ruby on Rails Guides にメジャーフィーチャーが書かれている マイナーフィーチャーはよくわからないので、個人的に気になったマイナーフィーチャをまとめています Railties rails bootコマンドの追加 Implement the bin/rails boot command by fxn · Pull Request #52480 · rails/rails ベンチマークを取るようなときに「railsをbootさせる」だけをしたいケースが有る これまではbin/rails runner 1みたいなやつでやってたけど専用のがあったほうがいいよね、ということで追
はじめに クラウドインフラの構築・管理において、冪等性の担保や効率性の向上のために、TerraformやGitHub Actionsなどがよく利用されます。Terraformによるインフラのコード化は、手作業によるミスを減らし、設定変更のたびに発生する手間を削減します。さらに、GitHub Actionsとの連携により、コードの変更をトリガーとした自動テストやデプロイが可能になり、インフラ管理のライフサイクル全体を効率化できます。 本記事では、TerraformとGitHub Actionsを利用して、Google CloudインフラのCI/CDパイプラインを構築する具体的な手順を解説します。1時間程度でサクッと完了できるように具体的な手順を記載します。 なお、GitHubからGoogle Cloudへのアクセス許可には、Workload Identity連携を採用します。Workload
Sphinxでクロスリファレンスを機能させるためには、includeするファイルをrst以外の拡張子にすべきと身をもって学びました - nikkie-ftnextの日記
はじめに 頑張れば、何かがあるって、信じてる。nikkieです。 技術同人誌執筆以来使っているドキュメンテーションツールSphinxで、includeするファイルはrst以外の拡張子にするべきということを知りました。 Tips: you should use other extensions for included documents (cf .txt). 目次 はじめに 目次 要するに サンプルドキュメント index.rst section1.rst subsec1.rst subsec2.rst 環境 PDFビルドコマンド 解決策 解決する理由 拡張子を変えたあとの色分け設定（VSCode） 終わりに 要するに Sphinxにはrefやnumrefを使ったクロスリファレンスの仕組み1があります。 セクションの直前にラベルを付けて、それを参照できます（ドキュメントにある例）。 ..
zipとしてソースコードをデプロイしながら、Imageの自作ランタイム上で動かします。 実際に動かしているところ 実際に動かしているところをキャプチャで紹介します。 ginza（※数GBある形態素解析用のライブラリ）を使ったLambdaの動きです。 ginzaを使った、Lambda(zip)を作成します。 AWSの画面上でソースを確認して、そのまま編集できます。 Lambdaのテストボタンを押して実行します。 ハードコードしていた「銀座でランチをご一緒しましょう」が処理されました。 zipのソースコードを書き変えて、デプロイします。 更新にかかる時間は数秒です。 Lambdaのテストボタンを押して再実行します。 先の手順の更新が反映されて、「吾輩は猫である、名前はまだない」が処理されました。 どうやってやるの 実行用、ソースコード管理用の、2つのLambdaをペアで作ります。 リソースの配
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ クラウド ＞ 新製品・サービス ＞ さくらインターネット、GPUクラウド第3弾は仮想マシン実行環境の「高火力VM版」 クラウド クラウド記事一覧へ [新製品・サービス] さくらインターネット、GPUクラウド第3弾は仮想マシン実行環境の「高火力VM版」 第2弾のコンテナ実行環境「高火力DOK」はNVIDIA H100を選択可能に 2024年8月27日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト さくらインターネットは2024年8月27日、説明会を開き、GPUクラウドサービス「高火力」シリーズの最新ロードマップを紹介した。第1弾「高火力PHY」（物理サーバー）と第2弾「高火力DOK」（Dockerコンテナ実行環境）に続き、第3弾「高火力VM版」（仮想サーバー実行環境）を提供する。また、8月27日に高火力DOKのGPUとしてNVI
ブックマークしました ここにツイート内容が記載されます https://b.hatena.ne.jp/URLはspanで囲んでください Twitterで共有
ubuntu systemd-resolved で ローカルドメインの解決をする ubuntu でresolved を使ってる場合にローカルドメインの解決をして増え続けるLXDコンテナの名前解決をなんとかしたい。IPアドレスで覚えきれないよ。 はじめに ubuntuは systemdに移行しているので、名前解決は systemd-resolved を使う。 ubuntu は netplanもあるのでややこしい。複数インターフェースを使う。 ubuntu のデフォルト設定 resolved ubuntu server のDNSのデフォルト設定を見てみると、こんな感じだと思う。 systemd-resolved が 127.0.0.53 をリッスンする systemd-resolved は 上流をresolved.conf と DHCPから選ぶ DHCP があって、 resolvedもあるとき
仕事内容全国の媒体社（放送局）が販売している広告枠情報に対して、各種データ、及び条件絞込み機能を組み合わせた広告枠の検索・分析サービス開発をご担当頂きます。 このサービスは広告会社様・広告主様合わせて約400社以上と幅広いユーザーに利用されており、ページ数や機能も多く、ひとつひとつの開発がお客様の売上とユーザーに大きく影響します。 エンジニアがお客様と直接折衝するケースもあり、お客様の課題ヒアリングからの要求・課題整理からの提案・要件定義などの上流工程から開発・リリース後は運用までと、システム全体を見て開発いただくことができます。 「このやり方の方が顧客体験やサービス運営としてのROIが向上する」など、より良い技術・環境の提案もお任せしていきます。 業務詳細 機能追加開発・部分改修等に関わる提案、要件定義、設計、開発、テスト、リリース まずはサービスの仕様理解、そして小規模の開発から対応い
GPU（RTX 3060 ti）を積んだwindowsにて pytorchを使えるようにCUDAをセットアップしたので その作業メモとなります。 (Dockerが使えれば楽なのですが、Windows版のDockerでcuda使うためには 現時点ではinsider previewに登録しないとダメっぽいので...) 事前に必要なもの Visual Studio（正確にはVS build toolsの中のC/C++パッケージ？）が必要となります。 手順 基本的には、以下で述べる3つのソフトウェアをインストールすればOKです。 ただし、ライブラリのバージョンなどを踏まえて あえてバージョンを落としてインストールしたりするのが面倒ではあります。 step.1 NVIDIAドライバーの入手 www.nvidia.co.jp 上記のページから、GPUに対応するインストーラーを入手してください。 今回の
青野高大（koxudaxi）です。私はソフトウェアエンジニアとして企業で働きながら、プライベートではオープンソースソフトウェア（OSS）の開発をしています。今回は、EuroPython 2024で登壇する機会を得て、チェコ・プラハを訪れました。この記事では、私の登壇体験をはじめ、イベントの詳細を紹介します。また、5月に参加したPyCon US 2024との比較を交えながら、現場で得た知見を共有します。 EuroPython 2024について EuroPython 2024は、2024年7月8日から14日まで、チェコのプラハにあるプラハ国際会議場（Prague Congress Centre）で開催されました。このカンファレンスは、ヨーロッパを中心にPythonに関心を持つ開発者が集まる、ヨーロッパ最大級のPythonカンファレンスです。今回のイベントには、約1,200人以上の参加者が集まり
第1章：ニューラルネットワークの基礎 人工知能（AI）とニューラルネットワークは、現代のテクノロジーにおいて非常に重要な位置を占めています。特に、アルゴリズムトレーディングの分野において、これらの技術は大きな進歩をもたらしています。本章では、ニューラルネットワークの基本的な概念と、それがアルゴリズムトレーディングにどのように応用されるかを解説します。 ニューラルネットワークは、人工知能（AI）の分野で大きな注目を集めている技術の一つです。その名の通り、人間の脳内にある神経細胞（ニューロン）のネットワークを模倣したモデルです。 ニューラルネットワークの基本的な仕組みは、以下のようなものです： 入力層：データを受け取る層で、問題に応じた特徴量を入力します。 隠れ層：入力層と出力層の間にある層で、データの特徴を抽出し、複雑なパターンを学習します。隠れ層は複数存在することもあります。 出力層：最終
背景 ESM (ECMAScript Module) の import 宣言を使用している場合、ローカルファイル読み込み (HTML ファイルを直接開く) では動いてくれません。何らかの HTTP サーバを立てて、それ経由で読み込む必要があります。 HTTP サーバといえば Apache とか nginx とかがありますが、しかし簡単なテスト動作をしたいだけなのにルート権限で色々いじくったりするのは面倒だし行儀が悪い。 かといって、わざわざ Docker とか仮想環境を作ってやるほどの規模のことでもない。 ルート権限無しでサッと起動できる HTTP サーバがあると便利なわけです。ということで、Deno で極限シンプルな HTTP サーバを作ってみることにします。 準備とか ファイル構成はこんな感じ。
単体テストの考え方[コード例あり]
過程を重視する ロンドン学派 結果を重視する 古典学派 と理解することで、腑に落ちると考えています。 例えば、こんなたとえがあります。 ロンドン学派 私が犬を呼ぶと、犬はまず左前足を動かし、次に右前足を動かし、頭を動かし、尻尾を動かす。 そして足を動かし、..... 古典学派 私が犬を呼ぶと、犬はすぐに私のところに来る。 ロンドン学派は、犬がどんな振る舞いをしているのかを見ていますよね。 一方、古典学派では、犬の振る舞いは気にせずに 来る という事実にフォーカスしています。 ここが、２つの学派を理解するうえで大事な要素になります。 ロンドン学派では、モックを多用しますが、古典学派ではモックを最小限にとどめようという考え方があります。 （共有依存とは） ざっくり言うと、複数のテストケースが共通して依存するリソースのことです。例えば、同じデータベースやファイルシステムにアクセスするテストがこれ
![単体テストの考え方[コード例あり]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/25322570f51677a90999bc8feca9971f691f3ccd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--lqidce4S--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%2525E5%25258D%252598%2525E4%2525BD%252593%2525E3%252583%252586%2525E3%252582%2525B9%2525E3%252583%252588%2525E3%252581%2525AE%2525E8%252580%252583%2525E3%252581%252588%2525E6%252596%2525B9%25255B%2525E3%252582%2525B3%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252583%252589%2525E4%2525BE%25258B%2525E3%252581%252582%2525E3%252582%25258A%25255D%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Are%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzIzNjE0ZGZiZTIuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
springで作ったWEBアプリを無料で公開する方法を紹介します。今まで無料だったHerokuが有料になってしまったので、Renderを使います。 Spring Bootでアプリを作る 今回は画面を表示するだけの非常に簡単なアプリを用意します。Mavenプロジェクトとして作成します。 参考: Spring BootでMavenプロジェクトを作成 src/main/resources/static 配下に index.html ファイルを作成しただけのものです。 Dockerファイルを作る ファイル作成 プロジェクト直下にDockerfileを作成します。 Dockerfileの内容 FROM maven:3-eclipse-temurin-17 AS build COPY ./ /home/app RUN cd /home/app && mvn clean package -Dmaven.
![[2024年8月]SpringBootで作ったWEBアプリをRenderで無料で公開する](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e51d61a017a25ebe1d0c25d9e7d73affdd715b32/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--_bK_0MPK--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B2024%2525E5%2525B9%2525B48%2525E6%25259C%252588%25255DSpringBoot%2525E3%252581%2525A7%2525E4%2525BD%25259C%2525E3%252581%2525A3%2525E3%252581%25259FWEB%2525E3%252582%2525A2%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AA%2525E3%252582%252592Render%2525E3%252581%2525A7%2525E7%252584%2525A1%2525E6%252596%252599%2525E3%252581%2525A7%2525E5%252585%2525AC%2525E9%252596%25258B%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3A%2525E3%252581%2525A9%2525E3%252582%25258B%2525E3%252581%252582%2525E3%252581%25258C%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzcyZDYzM2JmMzQuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
Slackでチャットbotをつくる方法
Slackでチャットbot Discordを使うことが多かったので、Discordでチャットアプリをつくっていたのですが、Slackを使う機会が最近増えてきたので、Slackでチャットbotを作ってみました。 Slackは色々な使い方ができる分、設定が多くて結構ハマったので、やり方をメモしておきます。個人的メモなので、自分の使い方に特化していることはご承知おきください。 作ったSlackのチャットボットは以下のGitHubリポジトリに格納しました。 なお、botとインタラクション不要で、単純にSlackの特定のチャンネルにメッセージをおくるだけなら、Webhookを使うのが簡単なので、そちらをオススメします。 OpenAIの初期登録 Webで調べて実施してください（さらなる手抜き）。ChatGPT以外の大規模言語モデル（LLM）を使いたい場合は登録不要です（というかこの記事が不要でしょう）
gpt-engineer試してみた
OpenAIのGPTを使ったすごいのができたということで早速試してみました。 使用ツール VS Code Docker (Docker for Desktop) Dev Containers (VS Code拡張機能) gpt-engineer Dev Containers 入れ間違いはないと思いますが念のため。立方体のアイコンです。 事前準備として、上記のツールはインストールしておく必要があります。 コンテナ起動 gpt-engineerはpythonで作られているので、pythonが入ったコンテナを作成して、そこで動かしていきます。 VS Codeの左下の青いアイコンをクリック 「新しい開発コンテナ」をクリック コンテナの構成を選択するリストが表示されます。 今回はpythonが入っていて欲しいので、pythonと入力して絞り込みます。 一番上の「Python 3 devcontain
Sun wood AI labs.2 - -- はまる木 --
はじめにクラウド環境でのアプリケーション開発において、Docker環境の構築は重要なステップです。本記事では、AWSのEC2インスタンス上にTerraformを使用して自動的にDockerとDocker Composeをセットアップする方法...
Roblox用言語LuauをAWS Lambdaで動かしてみた（副題: サーバーサイドから見たLuau） - ambr Tech Blog
皆様はじめまして。またもしご存知な奇特な方はお久しぶりです。 ambrでサーバーサイドエンジニアをしている回路（@qazx7412）と申します。 普段は主にgoghのサーバーサイドの開発を担当しております。 gogh.gg ですが今回はgoghとは関係無い話、弊社で最近取り組んでいるRobloxに関しての話をさせていただければと思います。 prtimes.jp 前置き Robloxとはご存知の通り（？）ユーザーがエクスペリエンスというものを作成してアップロードして公開することができるゲームプラットフォームのようなサービスです。 このエクスペリエンスとはゲームあるいはVRChatで言うところのワールド的な概念なのですが、これはユーザーが作成したスクリプトを含めてアップロードすることが出来ます。 そしてRobloxのスクリプトで使用できる言語として提供されている言語がLuauです。 このLua
みなさんこんにちは、グループ研究開発本部 AI研究開発室のK.Fです。 普段はデータサイエンティストとして、モバイルアプリのデータ解析業務をメインに行なっているのですが、ChatGPTをデータ分析業務に活用できるか？は非常に注目している話題です。今回は、ChatGPTに少し前に登場して話題になったCode InterpreterのOSS実装を試し、どの程度使えそうなのか？どのような仕組みになっているのか？を調査していきます。 1. Code Interpreter Code Interpreter(Advanced Data Analysisという名前に変わったみたいですが)では、画像やcsvファイルなどの外部データを読み込み、ユーザの問い合わせに応じてPythonのコードを実行して簡単なデータ分析をしてくれます。Pythonが実行される環境が、ネットワークに接続できない制限がかかっている
Langfuseを試す
Langfuseとは？ LangfuseはLLMベースのアプリケーションのためのオープンソースの観測・分析ソリューションです。主にプロダクションでの使用を想定していますが、LLMアプリケーションのローカル開発にも使用しているユーザーもいます。 LangfuseはLLMの上に構築されたアプリケーションに焦点を当てています。最近、エージェント、連鎖するプロンプト、エンベッディングベースの検索、REPL や API への LLM アクセスなど、多くの新しい抽象化と共通のベストプラクティスが進化しました。これらはアプリケーションをより強力にしますが、開発者にとっては、変更がアプリケーションの品質、コスト、全体的なレイテンシにどのような影響を与えるか完全に予測することができないため、予測不可能でもあります。Langfuseはこのようなアプリケーションの監視とデバッグを支援します。 対抗としては、 W
概要 Keycloakをdocker composeで動かすための手順を紹介します。 手元の環境でサクッと動作確認したい場合に便利です。 KeycloakのDBには、MariaDB、Microsoft SQL Server、Oracle Database、MySQLなどが使えますが(利用可能なDBはこちらを参照)、本記事ではPostgreSQLを利用する場合の手順を紹介します。 環境 以下の環境で試しています。 Docker 24.0.5 Docker Compose v2.20.2 WSL2 Ubuntu 22.04 on Windows なお、AWS EC2やAzure VMにて動作させ、インターネットからKeycloakに対してアクセスする場合は、HTTPではなくHTTPSでアクセスする必要があります。 そうしないと、Keycloakのコンソール画面にアクセスすることができません。
Azure OpenAI Service と Cosmos DB で切り拓く！RAG 実践ハンズオン (2024/09/25 18:30〜)
🚀先着40名限定・現地開催のみのハンズオンワークショップ 本ハンズオンは、日本マイクロソフト株式会社 (品川本社) 現地にてのみ開催されます。 イベント概要 最新技術の最前線でスキルを磨き、実践的な知識を身に付ける絶好の機会がやってきました！ 昨年より大好評のワークショップの内容をリニューアルし、Azure Cosmos DB と Azure OpenAI Service での RAG（Retriever-Augmented Generation）システムを構築する実践ハンズオンを開催します。 主な内容： RAG パターンの開発実践プラクティス: RAG (Retrieval-Augmented Generation) パターンを用いた API 開発の基本から実線までを学ぶことができます。 Cosmos DB の最新機能: 今年リリースされたばかり（現在プレビュー中、近日 GA の予定）
exec user process caused: exec format errorの原因と対処法 (ECS) - Qiita
Rails+Docker環境にて、ECS側(Fargate使用)のコンテナ起動時に下記エラーに悩まされたのでシェアをしたいと思います。 原因 結論から言うとM1 Macで作成したイメージを、コンテナが動作するFargateのCPUアーキテクチャ側が読み込むことができないのが原因のようです。CPUアーキテクチャとはその名の通りCPU側の設計を指しており、この設計には種類があります。有名どころで言うと、x86(intel)とARM（ARM）が存在します。今回問題だったのは、このCPUアーキテクチャがM1でビルドした際はARMで作成され、FargateのCPUアーキテクチャではARM作成されたイメージは対応できない為でした。 試しにターミナルから下記コマンドで、自分のMac(M1)のCPUアーキテクチャを確認したところ確かにARMであることが確認できました。
Amazon ECS でソフトウェアバージョンの一貫性が強制されるようになりました[Amazon ECS + AWS CloudFormation]
本記事は 夏休みクラウド自由研究 8/18付の記事です。 こんにちは。SCSKのふくちーぬです。 2024/7/11に Amazon ECS のアップデートが発表されました。今回は、Amazon ECS においてローリングアップデート時のソフトウェアの一貫性が保証されるようになりましたので紹介します。 Amazon ECS でコンテナ化されたアプリケーションにソフトウェアバージョンの一貫性が強制されるようになりました 以前まではECSにおいてlatestタグを利用していた場合、latestタグの更新・タスクのスケールアウトのタイミング次第で、latestタグが参照するコンテナイメージが異なるため、サービス内でコンテンツが異なるタスクがデプロイされてしまう事象が発生していました。 Amazon ECS でコンテナ化されたアプリケーションにソフトウェアバージョンの一貫性が強制されるように -
![Amazon ECS でソフトウェアバージョンの一貫性が強制されるようになりました[Amazon ECS + AWS CloudFormation]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0d7e212d30307031cbf528084446f4d7719147d2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fblog.usize-tech.com%2Fcontents%2Fuploads%2F2024%2F08%2FEcsCfn.png)
Ollama とは？ Ollama は、ローカルで大規模な言語モデル（LLM）を実行する強力なフレームワークであり、ユーザーが自分のデバイスでさまざまな大規模な言語モデルを直接実行できるようにします。これには、Llama 2、Mistral、Dolphin Phi などのさまざまなモデルが含まれます。ネットワーク接続は必要ありません。さらに、Ollama は macOS、Windows、Linux、および Docker を含むクロスプラットフォームのサポートを提供し、ほぼすべての主要なオペレーティングシステムをカバーしています。詳細については、Ollama 公式オープンソースコミュニティをご覧ください。 Ollama の使用方法 Ollama 公式ウェブサイトにアクセスして、Ollama ランタイムフレームワークをダウンロードし、コマンドラインを使用してローカルモデルを起動できます。以下は
概要 自社製品とMattermostとの連携について調査する機会があり、Mattermostを構築する必要があったため備忘録として公開します。 Mattermost とは Mattermost は、Slackライクなオープンソースのメッセージングプラットフォームです。 見た目はSlackに非常に似ており、チャンネルベースのコミュニケーションが可能です。また、ファイル共有や様々な外部サービスとの連携機能を持っています。 セルフホスティングが可能なので、クラウドサービスの利用が難しい業務でもビジネスチャットを使用したい、というケースで使用されている例をよく見ます。 構築 自社製品との連携のテストということで、既存のMattermost環境が存在しないためEC2インスタンスを立ててそこにMattermostをインストールしていこうと思います。 EC2 EC2のインスタンスタイプは Ubuntu
概要 nixpkgsには現在80,000を超えるパッケージが登録されていますが、ArchLinuxと比べて特定の分野でかつ利用者が少ないソフトやAsusやRazerなどベンダー固有の設定をするユーティリティなどはまだ十分とは言い難い状況です。 このとき自分でbuildしてpathを通すことになりますが、nixではbuild手順の提供とnixpkgs、NixOSを拡張できるテンプレートが用意されているため比較的簡単に自前パッケージを取り組むことができます。 ここでは、ビルド手順の自動化からFlakesを用いるかつパッケージバージョンの自動追尾までを順に解説します。 ToDO GitHub Action+nvfetcherでのパッケージ更新の自動追尾 (2022/10/29) pythonやrustのパッケージの拡張の仕方 (2022/10/29) buildPythonPackagesを使っ
ポートフォリオサイトの制作過程や、そこに込めた思いを皆さんに紹介します。エンジニアを目指す方や、クリエイターとしてポートフォリオサイトを制作したい方にとって、少しでも参考になれば幸いです。 私のポートフォリオサイトはこちらからご覧いただけます。 1. ポートフォリオの目的 ポートフォリオサイトを作ろうと思ったきっかけは、3年前プログラミング学習の初期にhtmlとcss、JavaScriptだけで作成した自己紹介ページに限界を感じたことです。当時はそれで満足していたものの、フロントエンドエンジニアとしての今の自分の技術力を反映したポートフォリオが必要だと感じました。また、個人開発のプロジェクトは続けていたものの、きちんとまとめたポートフォリオサイトがなかったため、これを機に作成を決意しました。 明確な目的としては、自分の技術力を棚卸しし、外部にアピールできるプロフィールとして活用することです
[!NOTE] Docker ⇒ Containerd へ移行中のメモです。nerdctl コマンドを実行するユーザの権限を調査中です。 インストール Containerd Download containerd wget https://github.com/containerd/containerd/releases/download/v1.7.7/containerd-1.7.7-linux-amd64.tar.gz sudo tar zxvf containerd-1.7.7-linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/ sudo wget \ https://raw.githubusercontent.com/containerd/containerd/main/containerd.service \ -O /etc/systemd/system/cont
AIエージェントのみでBPO (Business Process Outsourcing) 企業を作り上げる方法：Dify+Ollama+Llama3+Groqで顧客サポート窓口業務を完全自動化｜鈴木いっぺい (Ippei Suzuki)
AIエージェントのみでBPO (Business Process Outsourcing) 企業を作り上げる方法：Dify+Ollama+Llama3+Groqで顧客サポート窓口業務を完全自動化 How I Built A Simple ‘BPO’ Company, All AI Employees (All Local)元記事：https://ai.plainenglish.io/how-i-built-a-simple-bpo-company-all-ai-employees-all-local-631e48fa908a Disrupting the BPO Industry: My Journey Building a Fully Automated Company with AI Employees By Author : Org. View of BPO of “Aniket V
Visual Studio コンテナー ツールと ASP.NET - Visual Studio (Windows)
Visual Studio を使用すれば、コンテナー化された .NET、ASP.NET、および ASP.NET Core アプリのビルド、デバッグ、実行が簡単にでき、それらを Azure Container Registry、Docker Hub、Azure App Service、または独自のコンテナー レジストリに発行することもできます。 この記事では、ASP.NET Core アプリを Azure Container Registry に発行します。 必須コンポーネント Docker Desktop Web 開発、Azure Tools ワークロード、および/または .NET Core クロスプラットフォーム開発ワークロードがインストールされた Visual Studio 2019 .NET Core を使って開発するための .NET Core 開発ツール Azure Contain
FastAPI で実装した API を、gcloud CLI で Cloud Run にデプロイする | CyberAgent Developers Blog
AI事業本部 協業リテールメディア Div. の青見 (@nersonu) です。恐らく機械学習エンジニアをしています。どのような領域をしていれば、機械学習エンジニアと名乗って良いか難しいですよね。私もその一人です。 前回は LLM に表を読解させるテーマでブログを書いています。こちらも興味がありましたら、ぜひ御覧ください。 さて、そんな機械学習エンジニアですが、多くの機械学習エンジニアの方々は何かしら推論エンドポイントを持つ API を立てることが多いのではないでしょうか。推論を行うモデルの多くは Python で実装されるため、基本的に Web API の構成は Python のフレームワークを選定することが多くなるかと思います。 近年はやはり、 FastAPI の人気が高いように見えます。モダンかつ高速であり、何より Pydantic を用いたI/Oのバリデーションが強力です。今回は
概要 Milvusについて、下記で公開されている概要を、翻案して記します。 Milvusとは何か? Milvus は、ディープ ニューラル ネットワークやその他の機械学習 (ML) モデルによって生成された大規模な埋め込みベクトルを保存、インデックス付け、管理するという 1 つの目標を掲げて 2019 年に作成されました。 Milvus は、入力ベクトルに対するクエリを処理するために特別に設計されたデータベースとして、1 兆規模のベクトルにインデックスを付けることができます。Milvus は、事前定義されたパターンに従って構造化データを主に扱う既存のリレーショナル データベースとは異なり、非構造化データから変換された埋め込みベクトルを処理するために設計されています。 埋め込みベクトルと非構造化データの重要性 インターネットが成長し進化するにつれて、電子メール、論文、IoT センサー データ
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