0.はじめに 今回は、「コンテナをcommitして更新内容をDockerimageにする」方法を解説します。 本記事の内容に沿って、ハンズオンいただくと以下を習得できます。 コンテナを再起動する方法 実行中のコンテナ内でコマンドを実行する方法 更新したコンテナから新しいDockerimageを作成する方法 前提として、以下は準備できているものとして解説をしていきます。 ✅Linux基礎の理解 ✅DockerHubの登録 ✅Dockerのインストール まだご準備できていない方は、以前書いた記事をご覧いただければと思います。 では、次の章から具体的な解説を進めます！！ 1.UbuntuのDockerimageをrunしてみる この章で、図のようにUbuntuイメージをrunしてログインする方法を解説します。 ホストOS上のターミナルを立ち上げて、以下コマンドを実施します。 $ docker r
LlamaIndexとNeo4jでGraphRAGを作る（勝手にPANKRATION 2024延長線） - Qiita
昨日、JAWS PANKRATION 2024に登壇し、「The Ultimate RAG Showdown」という内容で登壇させていただきました。 AWS上で以下の構成でRAGを作って対決させる内容です。 Knowledge Bases for Amazon Bedrock Kendraを使ったRAG OpenSearch Serviceを使ったRAG アーカイブ動画も公開されるようですので、その際はご確認いただければと思います。 AWS上で構築する検証が間に合わず、発表に含められなかったのですが、GraphRAGをローカル環境で構築できましたので、記事にさせていただきます。 Neo4jの起動 Docker Composeを使って起動します。 services: neo4j: image: neo4j:5.22.0-community restart: always environmen
[アップデート] Amazon ECR の新しいベーシックスキャン「AWS_NATIVE」が GA となったので使ってみた | DevelopersIO
[アップデート] Amazon ECR の新しいベーシックスキャン「AWS_NATIVE」が GA となったので使ってみた いわさです。 Amazon ECR にはイメージスキャンの機能があり、無料で利用可能なベーシックスキャンと、有償オプションである拡張スキャンがあります。 このベーシックスキャンはこれまではオープンソースの Clair を使って実現されていました。 先日のアップデートでベーシックスキャンの方式が現在は２種類使えるようになったので紹介します。 AWS 独自のスキャン「AWS_NATIVE」 実は今年の 3 月ごろにベーシックスキャンに AWS 独自のスキャン方法がプレビューで導入されていました。 このベーシックスキャンが今朝 GA になったとアナウンスがありました。 設定方法 ECR プライベートレジストリの設定画面のスキャン設定からベーシックスキャンか拡張スキャンかなど
![[アップデート] Amazon ECR の新しいベーシックスキャン「AWS_NATIVE」が GA となったので使ってみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e4611d2fc98c642fbc214bf4ba6deb7194f85b0a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimages.ctfassets.net%2Fct0aopd36mqt%2Fwp-thumbnail-3072b17e0305e4a124be9b93d6a74569%2F5fd8aa3c28b2893a9e0a34b43fb51385%2Famazon-ec2-container-registry)
本記事を書いた動機 先日、立ち寄った書店にて次の書籍を購入した。 『C#ユーザーのためのWebアプリ開発パターン』（伊藤 稔 著/大田 一希 著/小山 崇 著/辻本 海成 著/久野 太三 著/赤間 信幸 著/赤間 信幸 監修/井上 章 著/井上 章 監修）（インプレス） 現在、手を動かしながら読み進めているところだが、序盤で詰まる箇所に遭遇した。 挫折者を一人でも減らすため、著作権に触れない範囲で解決方法を共有することにした。 この書籍（以下、本書とする）は、事前に準備した SQL Server をDBとして利用し、C#のBlazorをハンズオン形式で効率良く学べる構成となっている。 裏を返せば、最初に SQL Server を立てなければハンズオン形式で学ぶことが出来ないとも言える。 本書では付録として SQL Server の構築方法が複数紹介されている。 そのうちのひとつである「カス
はじめに こんにちは、AI チームの長澤です。 この記事では Google によって開発・提供されている AutoMLOps を使って、充実した CI/CD パイプラインを手軽に構築してみようと思います。 今回は公式によって提供されているチュートリアルの流れに沿って、どのような GCP サービスが展開・構築されるのかを実際に手を動かして試してみます。 AutoMLOps は Google によって提供されている OSS で、CI/CD 機械学習パイプラインを手軽に構築できるツールになっています。 各パイプライン処理を実施する関数を定義するだけで、必要なサービスを自動で provisioning, deploy してくれます。 基本的な使い方 AutoMLOps での CI/CD パイプライン構築ですが、自分で行うのはコードベースで処理を定義する程度です。 少しだけ記述の仕方に癖がありますが
Vector Map Builderでlanelet2 mapを編集してみる [aichallenge2023-racing ] - Qiita
Vector Map Builderでlanelet2 mapを編集してみる [aichallenge2023-racing ]Autoware自動運転AIチャレンジ 自動運転AIチャレンジ2023シミュレーション大会の記事 はじめに 以下記事でタイム短縮のためにはlanelet2の地図を編集する影響が大きいとのことでVector Map Builderでlanelet2 mapを編集してみたので操作方法などのメモ。 Vector Map Builder使い方講座 Vector Map Builderのリンク Vector Map Builderのマニュアル ファイルのインポート /aichallenge2023racing/docker/aichallenge/aichallenge_ws/src/aichallenge_submit/aichallenge_submit_launch/
![Vector Map Builderでlanelet2 mapを編集してみる [aichallenge2023-racing ] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/31fd76e1b89a1b8df6be59ec14c2d285c63e5335/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9VmVjdG9yJTIwTWFwJTIwQnVpbGRlciVFMyU4MSVBN2xhbmVsZXQyJTIwbWFwJUUzJTgyJTkyJUU3JUI3JUE4JUU5JTlCJTg2JUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJUJGJUUzJTgyJThCJTIwJTVCYWljaGFsbGVuZ2UyMDIzLXJhY2luZyUyMCU1RCZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzM0EzQzNDJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9MmIyZjg2ZDFmMzFiZTA0ZWI3YThjYmVkNGJlMzQ1Njc%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBwb3Jpem91MSZ0eHQtY29sb3I9JTIzM0EzQzNDJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9Y2FjM2UwMDQwYjU3MGJlYjUxMTE4OTQyODQ1MDgzNWI%26blend-x%3D120%26blend-y%3D500%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dab81a861f9fc906d1ed19a39b6e6bb6a)
概要 今回は、人気の音声合成エンジン「VOICEVOX」をCloud Runで動かす方法について紹介します。特に、サイドカー構成を使用してVOICEVOXエンジンとアプリケーションを同時に稼働させる方法に焦点を当てます。 デモ（コールドスタートの影響でロードに時間がかかります）: https://cloudrun-voicevox-53ghjmkapa-an.a.run.app/ リポジトリはこちら: https://github.com/urth-inc/cloudrun_voicevox VOICEVOXとは？ VOICEVOXは、オープンソースの音声合成ソフトウェアです。高品質な音声を合成でき、様々なキャラクターボイスを提供しています。 WebAPIとして実装されている、VOICEVOXのエンジンはDockerイメージでも提供されているので、今回はこちらをCloud Runへデプロイ
はじめに Spring Boot で OpenID Connect (以下、OIDC) によるソーシャルログイン機能を実装する場合、OIDC プロバイダーの適切な設定は不可欠です。正しく構成されていないと、アプリケーションを正常に起動することができなくなってしまいます。 たとえば、GitHub からプロジェクトをクローンしてローカル環境で動作させる場合、クライアントシークレットなどの機密情報を共有するのはセキュリティ上のリスクが高く、現実的ではありません。一方で、各開発者が個別に OIDC プロバイダーにアプリケーションを登録するのも手間もかかります。そもそも、柔軟性やコスト面から本番用の OIDC プロバイダーを利用するのが好ましくない場合もあります。 Keycloak を開発環境用の OIDC プロバイダーとして代用する方法を試したところ、比較的簡単に実装できたので、本記事ではその具体
LlamaIndexとNeo4jでGraphRAGを作る（勝手にPANKRATION 2024延長線） - Qiita
昨日、JAWS PANKRATION 2024に登壇し、「The Ultimate RAG Showdown」という内容で登壇させていただきました。 AWS上で以下の構成でRAGを作って対決させる内容です。 Knowledge Bases for Amazon Bedrock Kendraを使ったRAG OpenSearch Serviceを使ったRAG アーカイブ動画も公開されるようですので、その際はご確認いただければと思います。 AWS上で構築する検証が間に合わず、発表に含められなかったのですが、GraphRAGをローカル環境で構築できましたので、記事にさせていただきます。 Neo4jの起動 Docker Composeを使って起動します。 services: neo4j: image: neo4j:5.22.0-community restart: always environmen
[アップデート] Amazon ECR の新しいベーシックスキャン「AWS_NATIVE」が GA となったので使ってみた | DevelopersIO
[アップデート] Amazon ECR の新しいベーシックスキャン「AWS_NATIVE」が GA となったので使ってみた いわさです。 Amazon ECR にはイメージスキャンの機能があり、無料で利用可能なベーシックスキャンと、有償オプションである拡張スキャンがあります。 このベーシックスキャンはこれまではオープンソースの Clair を使って実現されていました。 先日のアップデートでベーシックスキャンの方式が現在は２種類使えるようになったので紹介します。 AWS 独自のスキャン「AWS_NATIVE」 実は今年の 3 月ごろにベーシックスキャンに AWS 独自のスキャン方法がプレビューで導入されていました。 このベーシックスキャンが今朝 GA になったとアナウンスがありました。 設定方法 ECR プライベートレジストリの設定画面のスキャン設定からベーシックスキャンか拡張スキャンかなど
Dockerfile は普通は親イメージから作り始めます。 イメージ内容を完全にコントロールする場合は、ベース・イメージを作り出すこともあります。 その違いは以下のとおりです。 親イメージは基準とするイメージのことです。 Dockerfile 内の FROM ディレクティブによって指定されます。 Dockerfile 内のこれに続く定義は、その親イメージを修正指示するものとなります。 Dockerfile は普通は親イメージから作り始め、ベース・イメージから作るのはまれです。 ただしこの用語は混同されて用いられることもあります。 ベース・イメージは Dockerfile において FROM 行がないか、あるいは FROM scratch が記述されます。 ここではベースイメージの生成方法をいくつか示します。 パッケージ化しようとしている Linux ディストリビューションに大きく依存する処
桑名市スマートシティ推進課です。 最近、AI関係の記事を全く書いていないため、最近試したことを書こうと思います。 １．巷ではローカルLLMが流行っている 横須賀市さんが、記事でローカルLLMを試してみた記事がありました。二番煎じ、いや、もうどれだけ煎じられてるかわからないため、Ｎ番煎じですが、当市も乗っかって、同じようにやってみようと思います。 ちなみに、当市も横須賀市さんとは方向性が違いますが、メタバースも実証実験をしております！！ ２．さらに、界隈ではDifyなるサービスが流行っている！さらに、生成AI界隈では、Difyなるサービス（オープンソースのLLMアプリ開発プラットフォーム）が流行っている、らしい。 世界的ですもんね。このビッグウェーブ乗るしかない！ つまり・・・自治体のネットワークは三層分離されていて、ほとんどの事務をインターネットではつながらない部分で行っているため、 RA
「一歩先を行く競合に追いつけない…」そんな焦りを感じたことはありませんか？現代のビジネス環境で差をつける鍵は、「クラウドネイティブ」の力にあります。クラウドネイティブは、企業の迅速な対応力や柔軟性を高め、スピードと効率性で競争優位を確立するための強力なツールです。 クラウドネイティブを導入することで、システムの安定性やスケーラビリティが向上し、ビジネスの拡大に応じて迅速に対応できます。また、開発プロセスの自動化や効率化により、競合に先んじた商品やサービスを市場に送り出すことが可能になります。 この記事を読み進めることで、クラウドネイティブがいかにしてあなたのビジネスを次のレベルへと引き上げ、競争力を強化するのか、その具体的な方法とメリットを詳しく知ることができます。 なぜクラウドネイティブが重要なのか？クラウドネイティブは、現代のビジネス環境で必須のアプローチとなっています。特に、急速な市
100本ノックしてみたい中堅エンジニア 【AWS】～Lambdaについて簡単に機能紹介～ 3/100 - Qiita
はじめに 本記事では何かと利用することが多いLambdaについて、説明していきます。 Lambdaとは？ サーバーをプロビジョニングまたは管理することなくコードを実行できるイベント駆動型サービスです AWSでサーバーレスアプリーションを作りたいってなったら、必ずと言ってもいいほど出てきます では、Lambdaの各機能について紹介します 関数 Lambdaはまず関数を作るところから始まります。 関数は、Lambdaでコードを実行するために呼び出すことが出来る一機能になります。 作成し、任意のAWSサービスや処理から呼び出すことで処理を実行します、 関数は以下の3つから作成します。 一から作成：一からコードを書いてLambda関数を実装する場合に選択します。基本はこちらを選択することになると思います 設計図の使用：AWSが用意したサンプルコードをベースに実装する場合に選択します。Lambdaを
Difyを使ってみる - iimon TECH BLOG
こんにちは、iimonでエンジニアをしている須藤です。 今回はRAGを試してみたいと思って調べていたところ、Difyというサービスを利用するとGUI上から簡単に構築できるらしいので、実際にRAGを利用したチャットボットを構築してみました Dify(ディファイ)の概要 RAG(検索拡張生成)とは アプリケーションのタイプ チャットボット テキストジェネレーター エージェント ワークフロー ローカルで環境構築 Notionの連携 ナレッジの作成 ChatBotの作成 トラブルシューティング 公開 ステップを分岐 まとめ 参考 Dify(ディファイ)の概要 AI アプリケーションを構築するためのオープンソース LLM開発プラットフォーム 数百のモデルのサポート、GUI上で構築できる直感的なインターフェース、柔軟なフロー構成、高品質なRAGエンジン、堅牢なエージェントフレームワークが含まれていて、
マイクロソフトコーポレーションCEOのサティア・ナデラ氏のもとで、数多くのオープンソースソフトウェア（OSS）開発コミュニティとの連携を強化するマイクロソフト。 サイオステクノロジーとの新たなコラボレーションも動き出しています。マイクロソフトが提供するパブリッククラウドサービス「Microsoft Azure」とそれを活用したインテグレーションの可能性とは。 マイクロソフトは変わった ― サイオステクノロジーでは、オープンソースソフトウェア（以下、OSS）を利用したシステムインテグレーションサービスである「OSSワンストップソリューション」の新メニューとして、クラウド環境に特化した「OSS on CLOUD インテグレーションサービス」を発表、その基盤となる「Red Hat Enterprise Linux on Azure導入サービス」を提供します。 ところで、このOSSとマイクロソフト
「Magnito」とは何か？？ Cognitoを手軽にローカルでお試しできる、OSSツールのようです。 裏側はReactが使われているようですね。 ロゴも、Cognitoをモチーフにしているであろうロゴでいいですね。 手順 簡単にMagnitoを使用してみます。その際の手順を下記に記しています。 ①DokerHubからdockerイメージをpullしてくる docker pull frourio/magnito PS C:\（docker-compose.ymlを作成したファイルへのパス）> docker pull frourio/magnito Using default tag: latest latest: Pulling from frourio/magnito ec99f8b99825: Pull complete 6d985aef5380: Pull complete 1739
Copilot EnterpriseをOrg単位で割り当て可能になった話など｜Productivity Weekly(2024-07-31)
こんにちは。サイボウズ株式会社 生産性向上チームの平木場です。 僕たち生産性向上チームは毎週水曜日に Productivity Weekly という「1 週間の間に発見された開発者の生産性向上に関するネタを共有する会」を社内で開催しています。 本記事はその時のネタをまとめたものです。 2023-01-25 号から、基本的に隔週で連載することとしました。たまに単独でも投稿するかもしれません。 今週は 2024-07-31 単独号です。 今回が第 161 回目です。過去の記事はこちら。 news 📺 Copilot Enterprise Mixed Licensing beta - The GitHub Blog GitHub Copilot Enterprise のライセンスを Organization 単位で割り当てられる機能が Beta としてリリースされました。これまでは Enter
LangChainのPDF Loaderを試してみる
概要 LangChainにはいろいろDocument Loaderが用意されているが、今回はPDFをターゲットにしてみる。 PyPDF MathPix Unstructured PDFMiner PyMuPDF まあこの記事の劣化版です;) 環境 当初Unstruturedをいろいろ触ってたのだけど、 Colaboratoryだとうまくいかなかった（カーネル再起動してもモジュール見つけられなかった） ローカルのDockerだとメモリが足りない とうことで自作PC上のDockerでやることにした。 自作PC上のDocker スペック等についてはここ VSCode devcontainer イメージ: mcr.microsoft.com/devcontainers/python:0-3.10 サンプルデータ PDFのサンプルは以下を使う。 クリエイティブ・コモンズの「パワー・オブ・オープン」日
この記事ではDifyというOSSのワークフローの作成ツールをDocker環境で立ち上げる手順を紹介します。 DifyはZapierやIFTTTのように、ユーザーが手動で行っているルーチン作業を自動化することができます。 (実際はチャットボットや、エージェント作成機能とかもあるのと、ワークフローは現時点ではベータの機能です) なぜ Dify が注目されるのか？ Zapierなどの競合サービスがある中で、なぜDifyが注目されているかについて、自分なりの考えです。 ChatGPTなどのLLMとの連携がしやすく設計されており、他サービスよりも柔軟なワークフローを作りやすい Dockerで環境構築ができるように準備されており、従来よりもかなりコストを抑えて運用ができる OSSで圧倒的な開発速度でLLMの進化に追従しており、LLMで従来よりも柔軟にプロセスを組める Difyの特徴 開発環境とセットア
VSCode+Dev Container+Docker+docker-composeの複数コンテナ開発環境構築 - Qiita
目的 複数のコンテナを使うシステム開発をする際、docker-composeを使いたい VSCode+DevContainerでdocker-composeを使う方法があるらしいが、一番開発しやすい方法で環境構築したい 環境構築の方向性選定 まず、VSCode+DevContainerでdocker-composeを使う方法を3種類試した。 空のワークスペースに、docker-compose.ymlとdevcontainer.jsonを含む.devcontainerディレクトリを作成 既存のdocker-composeで動く環境に、docker-compose.ymlとdevcontainer.jsonを含む.devcontainerディレクトリを作成 既存のdocker-composeで動く環境を、各コンテナに対応するディレクトリが存在するようにしておき、それぞれのディレクトリに.dev
1. はじめに はじめまして、Sreake事業部インターン生の井上です。私はSreake事業部にてSRE技術の調査と研究を行う目的で2023年3月6日から長期インターン生として参加しています。 今回、ChatGPTの新機能「FunctionCall」が登場したのでGolangで検証進めた事について、本記事で報告します。 2. ChatGPTのFunctionCallとは？ ChatGPTとは？ ChatGPTはOpenAIによって開発された大規模な自然言語処理モデルです。ChatGPTは、Webブラウザ上からGUI形式の対話ベースで利用するChatGPTと、開発者向けのChatGPT APIが提供されています。 対話形式で進めるのが基本で、以下の様な事が出来ます。 適切な文脈に基づく自然な返答プログラムコードの生成様々な自然言語処理タスクテキスト分類情報検索テキスト要約情報抽出etc… 例
はじめに こんにちは。 皆さんはフローチャートなどのダイアグラムを書くときにどんなツールを使っていますか？ パワーポイントなどが一般的かもしれませんが、今回紹介するPlantUMLを使用すると慣れれば簡単にダイアグラムを作ることができます。また、後述しますが、テキストを使ってダイアグラムを作成するので、修正やGitなどでの管理も容易になります。デザインを考えなくてもなんとなくいい感じに作ってくれます。 PlantUML PlantUMLは元々UMLというコンピュータの設計などで使用するモデリング言語の中の、ダイアグラム作成用に使われるオープンソースの言語です。 シーケンス図やユースケース図、クラス図などといったシステムの構造や振る舞いを表現するダイアグラムを作成できます。 作成できる図は、こんなの（シーケンス図）や こんなの（ユースケース図） を作ることができます。 そして、どんどん使い方
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
楽天モバイルの電測ユーザーは、Tower Collectorを使って自分が通った場所で受信できる基地局セルの情報をMLSに送信し MLSからセル情報をダウンロードして構成される「MLS管理表」や「セルセンターマップ」の情報をもとに 自分が今追いかけている基地局の場所の当たりをつけたり、同一地域で活動している他の電測ユーザーと情報の交換をしているため セル情報を集積して公開しているMLSがサービス終了することは、電測ユーザーにとって大変大きな影響を与える。 よって、これらの活動を滞りなく続けられるように代替策を検討・実装が必要。 このWikiページでは、MLSの代替サービス案の検討や、これら検討の結果の共有、代替サービスの各アプリケーションの対応状況の共有などを行う。 ↑ 電測職人の皆様にお伝えしたいこと† MLSがサービス終了する件に関して、このWikiページ末尾に記載した「候補として検討
はじめに Dockerfileを複数に分けてdocker-compose.ymlで管理するときの備忘録です 動作環境 macOS 14.2.1 (23C71) Docker 24.0.7 目標 Dockerfileをディレクトリごとに分ける Docker-compose.ymlからDockerfileを指定する 手順 Dockerfileをディレクトリごとに分ける 分けたいディレクトリにDockerfileを置く 今回の場合ｍapiとappに置いてる . ├── README.md ├── api + │ ├── Dockerfile <------ │ ├── __init__.py │ ├── cruds │ ├── main.py │ └── models ├── app + │ ├── Dockerfile <------ │ └── main.py ├── docker-comp
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
データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編） - Julia/DataFramesMeta - Qiita
データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編） - Julia/DataFramesMeta 別稿では Base の場合と Query を使う場合の解答例を示した。 https://qiita.com/WolfMoon/items/dea015e37f83da32b0fa 本稿では DataFramesMeta を使う場合の解答例を示す。 ファイル等の準備 https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess に書かれているように進めればよいが，デスクトップマシンに Python の実行環境がある場合には，そのページの中程の Requirement > Cloud Service > Colaboratory > Open in Colab をクリックし，最初のセルの import os imp
2022/05/09 誤字修正、インストール手順修正(ggplot) 2022/06/09 heatmapのコマンド修正. 10/24 インストール手順修正(Rのバージョン４指定） 2023/06/18 追記 2024/02/27 docker image例追記 比較ハイスループットシーケンスアッセイでは、RNA-seqにおける遺伝子ごとのリードカウントのようなカウントデータを解析し、実験条件間での系統的変化の証拠を得ることが基本的なタスクとなる。小さな複製数、離散性、大きなダイナミックレンジ、および外れ値の存在には、適切な統計的アプローチが必要になる。この論文では、分散とフォールドチェンジの収縮推定を使用して、推定値の安定性と解釈可能性を向上させた、カウントデータの差分解析手法であるDESeq2を紹介する。これにより、単なる発現差の存在ではなく、その強さに焦点を当てたより定量的な解析が可
TerraformとAWSで実現する安全なDocker環境: EC2インスタンスの自動セットアップガイド - Qiita
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を詳しく解説します。セキュリティを重視したプライベートサブネットの利用や、Systems Manager (SSM)によるアクセス管理など、実践的なクラウドインフラ構築のノウハウを学べます。 なぜEC2インスタンスでDockerを使うのか？ 柔軟性: EC2インスタンス上でDockerを利用することで、様々なアプリケーションやサービスを柔軟にデプロイできます。 スケーラビリティ: 需要に応じてインスタンスのサイズを変更したり、複数のインスタンスを追加したりすることが容易です。 コスト効率: 必要な時だけリソースを使用し、不要な時は停止することでコストを
uv から始まる Python 開発環境構築
0. はじめに 株式会社ディー・エヌ・エーに入社し，MLOps エンジニアをやっている @a5chin です． 0.1. 背景 2024/08/20 に Astral 社から以下のブログが発表されました． Python のランタイム・パッケージングを uv 一つで置き換えることができるという発表でした． Today, we're announcing a series of features that extend uv beyond a pip alternative, and into an end-to-end solution for managing Python projects, command-line tools, single-file scripts, and even Python itself. 本記事では，以前に紹介した『【Rye + uv + Ruff】Doc
はじめに laravelで動かしているプロジェクトをコンテナ化するときに、supervisorとcronで動かしているスケジューラやキューワーカをどうしようか迷っていました。 一応、1コンテナで複数プロセスを実行する方法としては、Laravel Sailではsupervisorを使用していたり[1]、公式ドキュメントにはsupervisorの使い方が書いていたり[2]するものの、公式ドキュメントのベストプラクティスには以下の記載があります。 Each container should have only one concern. Decoupling applications into multiple containers makes it easier to scale horizontally and reuse containers. -- 各コンテナはただ１つだけの用途を持つべき
最近スマホ（Google Pixel）を買い替えました 私はスマートフォンは結構長くGoogle Pixelを使っています。 2021年からつい最近まで丸３年間Pixel5を使っていました。 バッテリーの持ちも悪くなってきてPixelの新しい機種も出て途中機種変更したかったんですがあえて行いませんでした。 なぜなら、Pixel5まで『Googleフォト無制限（※）の特典』がついていたからです。 あるタイミングで一斉にGoogleフォトが有料化されたのですが、このときGoogle Pixelユーザは5まで限定で無制限が継続されていました。（※画質の制限はあり） ただバッテリーが１日持たなくなってきていてどうやっても不便なので、結局買い換えました。 Google Pixel 8 に買い換えました ついでにPixelウォッチも買ってしまいました。 ほしいけどそんなに使うこともないかもと購入に葛藤
{ "compilerOptions": { /* Language and Environment */ "target": "es2016", /* Set the JavaScript language version for emitted JavaScript and include compatible library declarations. */ /* Modules */ "module": "commonjs", /* Specify what module code is generated. */ "rootDir": "./src", /* Specify the root folder within your source files. */ "types": ["node"], /* Specify type package names to be incl
コンテナによるローカル開発環境 その2(Dev Containers編) - NIFTY engineering
この記事は、ニフティグループ Advent Calendar 2023 18日目の記事です。 こんにちは。会員システムグループでエンジニアをしている山田です。 前回はDocker Composeを利用し、コンテナ上でアプリケーションを実行する環境を整えました。今回はコーディングまでを含めた開発環境を整えていきます。 コンテナ環境の課題 コンテナという独立した環境を用意したので、コーディング作業もコンテナ内で行いたいところです。LinterやFormatterなどのツールもコンテナ内で完結させることにより、統一された開発環境をチームメンバー全員に提供できます。 一方でコンテナ環境は基本的にCUI環境です。GUIアプリケーションを利用する方法がなくはないですが、ローカルPC側・コンテナ側とも設定が煩雑になるため、基本的にCUIアプリケーションを利用することになります。こうなるとVSCodeなど
初めに PS/SLの佐々木です。 PS/SLではweb3の新しい取り組みとしてHyperledger Fabricというコンソーシアム型ブロックチェーンを用いたPoC開発を進めています。 Hyperledger Fabricのキャッチアップをしていく中でローカル環境での開発のやりずらさを感じました。 具体的にはchaincodeをGitでバージョン管理するための方法やチーム開発時の環境構築、すべてがスクリプト化されていてコマンドの挙動検証がしずらいといったことがありました。 そこで今回Hyperledger Fabricのネットワークは用意されているtest-networkを使用し、Chaincodeとクライアントアプリケーションのレイヤーは別のリポジトリに切り出して、ビジネスロジックの実装に集中できる環境を作成したので紹介します。 リポジトリ 以下のことは紹介しません。 peerコマンド
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【Docker】コンテナをcommitして更新内容をDockerimageにしてみる
書籍『C#ユーザーのためのWebアプリ開発パターン』の詰まりポイント #１ - Qiita
AutoMLOpsを使って機械学習CI/CDパイプラインを組んでみた | 株式会社AI Shift
サーバーレスVOICEVOX：Cloud Runのサイドカー構成で実現する高性能音声合成
Keycloak を活用した OIDC 開発環境の構築と SpringBoot 連携手順 - Qiita
ベース・イメージの作成 — Docker-docs-ja 24.0 ドキュメント
N番煎じですがローカルLLM(ollama)とRAG(Dify)を試してみた｜桑名市スマートシティ推進課
一歩先を行く競合と差をつける！クラウドネイティブの力 | はじめてのIT化、DXならアカリンク
スペシャル対談 マイクロソフト ✕ サイオス | SIOS Tech. Lab
Amazon Cognitoのエミュレータ「Magnito」使ってみた | iret.media
Dify をローカルのDockerで立ち上げる手順の紹介
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【ダイアグラム作成を簡単に】テキストで図を描くPlantUMLの紹介 | 中庸の徳たるや、其れ至れるかな。
プロダクションでOllamaを使う場合のインストールメモ - Qiita
Mozilla Location Service の後継サービス検討 - 楽天モバイル 電測Wiki
Dockerfileを複数に分けてdocker-compose.ymlからまとめて起動する方法
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