GitHubで扱うPersonal access tokenの利用方法をセキュアにする - 10X Product Blog
こんにちは、セキュリティチームの@sota1235です。 セキュリティチームでは昨年の夏頃からGitHub上のセキュリティリスクを洗い出し、順に対応や改善を行っています。 そのうちの1つとして、昨年の秋ごろからGitHubのPersonal Access Tokenの取り扱いの改善を行ってきました。 具体的には以下の取り組みを行いました。 CI等で利用されているPersonal Access Tokenの利用廃止 OrganizationにおけるPersonal Access Token(classic)の利用禁止設定 今回はこの2つの取り組みについて、どのような課題設定を行い、どんな手順で完了したのかをお話しします。 以下のような課題感、疑問をお持ちの方に対する1つの回答になりうると思うので該当する方はぜひご一読ください🙏 GitHubにおけるPersonal Access Token
AI・機械学習チームブログリレー 7日目担当の高田です。 AI・機械学習チームでは、開発するプロダクトの数が多く、スピード感を持って開発を進めることが求められます。 そのような環境の中では、高速にプロダクトを生むためのあるあるのアーキテクチャであったり、どのプロダクトでも使っているぞというライブラリが存在します。 それらのノウハウを活かして、日曜大工で作った趣味開発のプロダクトを紹介していきたいと思います。 AI・機械学習チームのあるある アーキテクチャ編 ライブラリ編 趣味プロダクトもスピードが大事 YouTubeライブ開始通知 ポイ活案件検知 ANAトクたびマイル通知 まとめ We're hiring! AI・機械学習チームのあるある アーキテクチャ編 例えばm3.com会員向けのコンテンツ配信設定など、ビジネスサイドでデータの入力を運用するプロダクトがあります。そういったプロダクトで
『パルワールド』ネットワーク担当者がワンオペで180万人以上さばいて対処したサーバー代7000万円の真相。今後はサーバーの最適化を行って、もっと大人数で遊べるようにしたり、クロスプレイも実現したい | ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com
グーグル・クラウド・ジャパンは2024年8月1日と2日、神奈川県のパシフィコ横浜ノースにてGoogle Cloud Next Tokyo '24を開催した。これはGoogle Cloudから提供されているサービスについて、基調講演やセッションなどさまざまなプログラムが用意されているIT技術者向けのカンファレンスだ。いま話題の生成AIを始め、各製品のアップデート情報やサービスの利用方法などのセッションが2日間にわたって行われた。
Run your AI inference applications on Cloud Run with NVIDIA GPUs Developers love Cloud Run for its simplicity, fast autoscaling, scale-to-zero capabilities, and pay-per-use pricing. Those same benefits come into play for real-time inference apps serving open gen AI models. That's why today, we’re adding support for NVIDIA L4 GPUs to Cloud Run, in preview. This opens the door to many new use cases
論文紹介：Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model
Google Cloud Functions is now Cloud Run functions | Google Cloud Blog
Join us for Gemini at WorkLearn how Gemini can help your business at our digital event Register Cloud Functions and its familiar event-driven programming model is now Cloud Run functions, complete with the fine-grained control and scalability that developers love about the serverless platform. With Cloud Run functions, we’ve created a unified serverless platform for all your workloads, so you don’
Terraform ベースの UI により Google Cloud Marketplace での VM デプロイを簡素化 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2024 年 8 月 3 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 多くの組織が、クラウド移行とモダナイゼーションのための Infrastructure-as-Code ツールとして Terraform を使用しています。以前のブログ投稿では、Google Cloud Marketplace からの VM インスタンスのデプロイに Terraform を使用することで、組織に合ったエンタープライズ グレードのクラウド ソリューションを容易に発見、調達、デプロイできることをお伝えしました。本日は、Google Cloud Marketplace のユーザー インターフェース（UI）から、Terraform スクリプトを使用して数回のクリックで VM をデプロイする手順をご紹介します。 では、詳しく見ていきましょう。 Marketplace
Google Cloud、サーバレスの「Cloud Functions」をコンテナサーバレスの「Cloud Run」に統合、「Cloud Run functions」に
Google Cloud、サーバレスの「Cloud Functions」をコンテナサーバレスの「Cloud Run」に統合、「Cloud Run functions」に Google Cloudは、「Cloud Functions」を「Cloud Run」に統合し、「Cloud Run functions」にすることを発表しました。 これにより、これまでCloud Functionsでは利用できなかったGPU機能などのCloud Runの機能がCloud Run functionsで利用可能になります。 There's a new deployment option for Cloud Run: the function. A.k.a Cloud Functions and its event-driven programming model is now Cloud Run functi
VertexAIのAutoMLを使ってみて、LightGBMと比較してみた | ブログ一覧 | DATUM STUDIO株式会社
DATUM STUDIOの泉岡です。 VertexAIに搭載されているAutoMLを用いることにより、データサイエンスやプログラミングの知識が不要で、操作さえわかってしまえば誰でも簡単に予測モデルを構築することが出来ます。 本記事では、実際にAutoMLを用いた場合と手動で実装した予測モデルの比較を紹介します。 今回はHotel booking demandのデータを用いてホテルのキャンセル予測を実施します。 AutoMLによる学習と予測ここでは実際のUIを見ながらAutoMLを実行させます。 VertexAI ダッシュボード画面まず左上のナビゲーションメニューから「Vertex AI」→「ダッシュボード」の順で押下します。 Vertex AIのダッシュボード画面に遷移します。 学習データの準備データは以下3つの方法で準備することが可能です。 1.BiqQueryからビューもしくはテーブル
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AI・機械学習チームで学んだ開発技法で趣味の通知系ツールを量産した - エムスリーテックブログ
Host your LLMs on Cloud Run | Google Cloud Blog
Dataform を使った GAS によるデータ運用からの脱却
https://x.com/xtakabon/status/1825883803371581495