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  ジャイアントパンダに注意 - Next.js のビルド改善 (株式会社GiXo様)

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  • zenn.dev/mizchi
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  • 2024/09/02

  最近になって Frontend Ops の傭兵として活動を始めました。 Frontend Ops 実践のモデルケースとして、 株式会社GiXo様で Next.js 仕事に取り組ませいただきました。今回、その内容を公開する許可を頂けたので、事例として公開させていただきます。 依頼主 株式会社GiXo様 以下、敬称略 相談内容 フロントエンド関連のリポジトリで、Next.js のビルドが遅くなってしまった。 重いことに起因して Vercel CI で OOM で確率的に落ちるようになった。CIが信用できなくなり、とりあえず再ビルドするクセがついてしまって、生産性が落ちている。 モノレポ内にとくに重いアプリケーションが一つあり、これを調査・解決してほしい。 仮ゴール: VercelCI 上のビルド時間を半分OOM が発生しないようにしたい 調査フェーズ リポジトリの閲覧権を頂き、プロジェクト構成

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  「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」開発における、大規模モデル学習ノウハウの解説

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  • zenn.dev/elyza
  • テクノロジー
  • 2024/09/03

  はじめに こんにちは。ELYZAの研究開発チームのSam (@SamPassaglia)、佐々木 (@hikomimo)です。 今年の3月に我々は、日本語に特化した700億パラメータの大規模言語モデル「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」を開発し、日本語タスクにおいてグローバルモデルに比肩する性能を達成することに成功しました。 この際の知見は、今年6月にリリースした「Llama-3-ELYZA-JP」にも活かされています。 700億ものパラメータを持つ大規模言語モデルを開発することは国内でも前例が少なく、開発を通して多くの学びがあった一方で、思わぬ対応に迫られる場面も少なくありませんでした。 本記事では国内における大規模言語モデル開発のコミュニティに貢献するべく、「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」の開発の過程で得られた知見を紹介いたします。 取り組み