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はじめに こんにちは、AI事業本部の伊藤(@tsutsun17)です。先日、ラスベガスで開催されたAWS re:invent 2022に現地参加してきました。 AI事業本部では例年、エンジニア数人が現地参加して熱量と学びを得ることができる環境がありました。直近2年は世の情勢もあり現地参加を控えていましたが、今年は現地参加できました。今回は、参加したセッションの中で特に面白かったセッションの一部について、考察や開発しているプロダクトのお話も含めながらご紹介したいと思います。 セッションの概要 まずは、セッションの概要についてご紹介します。 Building next-gen applications with event-driven architectures Event-driven architectures can solve many difficult problems in m
スタートアップの技術情報交換の場を提供することを目的として設立された「Microsoft Startup Tech Community」。「Microsoft Startup Tech Meetup #0 kick off」は、「Microsoft Build 2023」をテーマに開催されました。ここで登壇したのは、株式会社メルカリの大嶋悠司氏。生成系AI/LLM に関する注目アップデートについて発表しました。全2回。前半は、キーノートについて。 LLM・Copilot・Plugin・AI Orchestrationというワードが飛び交っていた「Microsoft Build 2023」 大嶋悠司氏:では、「生成系AI/LLMに関する注目アップデート ~Build 2023編~」というタイトルでメルカリの大嶋が発表いたします。 私は、メルカリの生成系AIとLLMの専任のチームでテックリード
1from prefect import flow, task 2 3 4@task(log_prints=True) 5def say_hello(name: str): 6 print(f"Hello {name}!") 7 8 9@flow 10def hello_universe(names: list[str]): 11 for name in names: 12 say_hello(name) 13 14 15if __name__ == "__main__": 16 # create your first deployment to automate your flow 17 hello_universe.serve(name="your-first-deployment")
🔍 LLM orchestration framework to build customizable, production-ready LLM applications. Connect components (models, vector DBs, file converters) to pipelines or agents that can interact with your data. With advanced retrieval methods, it's best suited for building RAG, question answering, semantic search or conversational agent chatbots.
AWS Compute Blog Simplifying application orchestration with AWS Step Functions and AWS SAM Modern software applications consist of multiple components distributed across many services. AWS Step Functions lets you define serverless workflows to orchestrate these services so you can build and update your apps quickly. Step Functions manages its own state and retries when there are errors, enabling y
スタートアップの技術情報交換の場を提供することを目的として設立された「Microsoft Startup Tech Community」。「Microsoft Startup Tech Meetup #0 kick off」は、「Microsoft Build 2023」をテーマに開催されました。ここで登壇したのは、株式会社メルカリの大嶋悠司氏。生成系AI/LLM に関する注目アップデートについて発表しました。全2回。後半は、キーノート以外のセッションを紹介。前回はこちら。 GPTのトレーニングパイプラインが整理された「State of GPT」 大嶋悠司氏(以下、大嶋):「Keynotesだけじゃない! 深掘りセッションズ」ということで、キーノートで全体の地図を与えられたわけです。じゃあその地図の中で、それぞれどこにどういう話をしているかという深掘りセッションズをいくつか紹介できればなと
Karmada (Kubernetes Armada) is a Kubernetes management system that enables you to run your cloud-native applications across multiple Kubernetes clusters and clouds, with no changes to your applications. By speaking Kubernetes-native APIs and providing advanced scheduling capabilities, Karmada enables truly open, multi-cloud Kubernetes. Karmada aims to provide turnkey automation for multi-cluster a
アライアンス事業部 エンジニアグループ モダンデータスタック(MDS)チームの しんや です。 データ分析に於いて、「データオーケストレーション(Data orchestration)」という分野、カテゴリが存在します。端的に言うと「サイロ化されたデータを複数のストレージから一元化されたリポジトリに移動させ、そこで結合、クリーニング、エンリッチ化し、アクティブ化(ビジネス・インテリジェンス・ツールでのレポート作成など)するプロセス」(端的じゃなかった...) という定義となるのですが、2024年03月05日(火)に開催された『Data Engineering Study #23』にてこの「データオーケストレーション(Data orchestration)」を特集するということでイベントに参加(オンライン視聴)しました。 当エントリでは、その参加(視聴)内容についてざっくりではありますがレポ
An Operator extends Kubernetes to automate the management of the entire life cycle of a particular application. Operators serve as a packaging mechanism for distributing applications on Kubernetes, and they monitor, maintain, recover, and upgrade the software they deploy. This book’s realistic examples show you how Operators work and how to build them with the Operator Framework and SDK. Learn how
CircleCI and Vamp are joining forces We are proud to announce that CircleCI has acquired Vamp, the first cloud-native release orchestration platform. This paves the way for CircleCI customers to have first-class release orchestration and continuous validation, all natively within the CircleCI platform. At CircleCI, our goal is to instill confidence that the software you’re producing is ready to pu
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
All-in-one embeddings database txtai is an all-in-one embeddings database for semantic search, LLM orchestration and language model workflows. Embeddings databases are a union of vector indexes (sparse and dense), graph networks and relational databases. This enables vector search with SQL, topic modeling, retrieval augmented generation and more. Embeddings databases can stand on their own and/or
If you look at the features listed by Kubernetes (K8s) and compare it to languages that run on the Erlang VM, such as Erlang and Elixir, the impression is that they share many keywords, such as “self-healing”, “horizontal scaling”, “distribution”, etc. This sharing often leads to confusion. Do they provide distinct behaviors? Do they overlap? For instance, is there any purpose to Elixir’s fault to
ユースケースによっては、オーケストレーションが IT ワークフローの特定のタイプ、およびそのワークフローを管理するツールを指すことがよくあります。Kubernetes はコンテナ・オーケストレーション・ツールであり、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイおよびスケーリングを自動化します。Jenkins は開発パイプラインをオーケストレーションします。コードのビルド、テスト、リポジトリへのプッシュのワークフローを実行します。複数のサードパーティシステムにまたがってタスクを調整できる包括的なオーケストレーション・ソリューションによって、この両方のプロセスをさらに大きな自動化ワークフローに組み込むことができます。 オーケストレーション・ソリューションは、これらの外部ツールをより高いレベルのワークフローに組み込むことができ、必要なシステムすべてと通信して IT プロセスを全面的に自動化します。
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