待望の CloudShell で Docker が使えるようになりました。今回は簡単に全体像まとめて、コンテナイメージをビルドしてみました。 こんにちは! AWS 事業本部コンサルティング部のたかくに（@takakuni_） です。 タイトルの通りで CloudShell で docker コマンドが使えるようになってました。 今まではどうだったか 今まで、 CloudShell では Docker がサポートされておらず、コンテナイメージのビルド等が CloudShell 上で行えませんでした。 過去の Stack Overflow を確認するに、インストールはできるが、デーモンの起動ができなかったようです。 [cloudshell-user@ip-10-0-73-203 ~]$ docker images Cannot connect to the Docker daemon at u
![[待望] CloudShell で Docker が利用可能になりました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0a0e7b3291eb56e38287dd9b8dd2b32df9a92dd2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Faws-cloudshell.png)
LLM開発のための環境構築
はじめに 株式会社Elithの大森一祥です。AIテックカンパニーの一員として、お客様の課題をAIを駆使して解決しています。 大規模言語モデル(LLM)が人間と匹敵する性能を発揮することもあり、弊社には多岐にわたるプロジェクトの依頼が寄せられています。最近は、情報漏洩のリスクを回避するため、独自のLLMの開発を希望されることが多いです。このような案件では、一般に公開されたモデル(ローカルLLM)を利用します。 ローカルLLMを活用して課題を解決する方法として、以下の4つが挙げられます。 プロンプトエンジニアリング：LLMに特定の出力を生成させるための入力文の工夫する手法 RAG：外部の文章データベースから、質問に類似した文章を取り出しLLMの入力として用いる手法 インストラクションチューニング：ユーザの指示に沿った出力を生成することを目的としたチューニング手法 継続事前学習：LLMモデルに対
先日、LINE(現LINEヤフー)のNLP Foundation Devチームから日本語言語モデルが公開されました。(以降LINE LLMと表記します) 36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました Instruction Tuningにより対話性能を向上させた3.6B日本語言語モデルを公開します でも「NVIDIAのGPUがないと動かないんでしょ」と、試していない人も多いんではないでしょうか。 そこでこのブログでは、MacでLINE LLMを動かす手順をまとめたいと思います。 Windowsや他のLLMでもほぼ同じ手順で動かせるはずです。 次のような手順で進めます。 pythonインストール ライブラリインストール 1.7Bのサンプルコードを動かす チャットインタフェースで1.7Bを動かす CTranslateによる3.6B llama.cppによる3.6B Pythonインストール
Rust+WebAssemblyを使ったWebアプリでの高速画像処理入門 - アダコテック技術ブログ
要約 背景 WebAssembly (WASM) とは？ Rust言語とは？ サンプルアプリ概要 LBP特徴量計算をRustで実装 フロントエンド環境構築 バックエンド環境構築 スキーマ定義 Rust実装 WASMバイナリの生成 TypeScript実装 実行結果 まとめ メンバー募集しています！ おまけ こんにちは！美味しいタコスを食べることを専門としているプロダクト開発部エンジニアの井上です。 要約 WebAssembly（WASM）、Rustは近年注目されている技術であり、これを利用することでWebアプリケーション上で高速な画像処理を実現できるよ。 我々も画像前処理を行っていたWindowsデスクトップアプリケーションを、WebAssembly+Rustを使用してWebアプリケーションに置き換えたよ。 Rust言語で実装した画像処理をWASMにコンパイル、そしてWebアプリケーション
普段使うツールをRustで作る場合、コマンドラインベースのものが多いと思います。それでも、Rustを使ってデスクトップアプリを作ることもできます。今回は、実績のあるGUIツールキットの「Tcl/Tk」をラップしたクレートを使って簡単なGUIを作成してみましょう。 Rustで単位変換ツールを作ったところ GUIツールキット「Tcl/Tk」のインストール Rustのライブラリを集約したcrates.ioを見ると、多くのGUIライブラリが存在します。Rustはさまざまな環境で動作することを想定していることもあり、「これこそGUIの定番」というものはありません。多くの選択肢があり、用途に応じて使い分けるのが正しい作法です。 WebブラウザベースのTauri、ゲーム開発と相性の良いegui、GTK+を利用するGTK-rs、Tcl/Tkをラップしたライブラリのtcl/tkなど、いろいろなクレートがあり
はじめに GMO NIKKOの吉岡です。 みなさん、生成AIは活用してますか？ ChatGPTに始まり、Claude3やGeminiなど、実用的なAIがどんどん出てきてますね。 自分も使ってはきましたが、課金が気になってしまいます。 これではサービスに組み込むことは難しいですよね。 そのためローカルで動くLLMを追ってきましたが、今年に入って実用的な日本語を返すことができるモデルがいくつか出てきているので、サーバー構成からインストール方法、LLMの起動まで紹介しようと思います。 ローカルLLMを動かす上で一番重要なのはGPUのVRAMです。 LLMは7B、13B、70Bモデルが多いですが、量子化しない場合、必要なVRAM容量は動かすモデルの大体2倍なので、13Bモデルでは26GのVRAMが必要です。 NVIDIAのGPUを使ったCUDAが前提になっているのですが、一般向けでは24Gモデルが
[初心者向け]AWS LambdaでOpenAI API のFunction Callingを試してみた | DevelopersIO
はじめに OpenAI API のFunction Callingを触ったことがなかったため、AWS Lambdaを使いを試してみました。 Function Callingとは、ユーザーから受け取った入力から、事前に定義した呼び出すべき関数を判断して、関数の入力形式通りにJSON形式で出力する機能です。 メリットとしては、指定した型に沿ってJSON形式で出力してくれるため、外部ツールとの連携が容易な点です。 Function Callingでない場合、指定した型に沿ってJSON形式で出力するように、プロンプトを工夫する必要があったり、ユーザーの入力によっては、指定していない型で出力される可能性があります。。 ちなみに、Function Callingの動きや仕組みは、下記の記事が分かりやすかったのでご参考ください。 OpenAIアカウントAPIキーの発行 OpenAIアカウント作成後、AP
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世界的なパンデミックと前後して発生した「半導体不足」もようやく出口が見えてきました。まだまだ足りない状態でありますが、「全然ない」という状況は脱しつつあるようです。これは教育向けからホビー用途・IoT・産業用に至るまで幅広く使われるようになったRaspberry Piについても同じで、一時期ほとんど手に入らない状態ではありました。しかしながら最近は、モデルによっては普通にもしくは運が良ければ購入できる状態になっています。 今回はリリース後もなかなか入手できない状態が続いていた、Raspberry Pi Zero 2 WにUbuntuをインストールしてみましょう。 図1 高性能でフットプリントが小さいRaspberry Pi Zero 2 W Wi-Fi/BTに対応しUbuntuも使えるRaspberry Pi Zero 2 W Raspberry Piには様々なモデルが存在します。そのう
ChatGPT と Whisper で発音練習アプリを作ってみた - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2023 の15日目の記事です。 この記事では、ChatGPT と 音声認識モデルの Whisper を用いた発音練習アプリケーションをご紹介します。 ChatGPT に読み上げる文章を考えてもらい、その文章の読み上げた音声を Whisper で文字起こしします。 正確に発音できていれば、正確に文字起こしできる、という考えから、 原稿と文字起こし結果を比較すれば発音練習に使えるのではないかと考えました。 実際に使ってみた結果、発音のどこが悪かったのかといったフィードバックはもらえませんが、 自分の発話した音声に対して評価がつくだけでも、結構楽しく練習できると感じました。 音声認識を活用したアプリケーションは、一般に音声認識精度がネックになると思いますが、 このアプリケーションは音声認識精度が100%ではないことを逆手に
2019年に公開されるやいなや「危険すぎる」と話題になったOpenAIの「GPT-2」を、ゼロから作成したレポートが公開されました。作成にかかった時間は、1時間14ドル(約2200円)のクラウドコンピューティングサービスで1時間半だったため、総コストは約20ドル(約3100円)に収まっています。 Reproducing GPT-2 (124M) in llm.c in 90 minutes for $20 · karpathy/llm.c · Discussion #481 · GitHub https://github.com/karpathy/llm.c/discussions/481 # Reproduce GPT-2 (124M) in llm.c in 90 minutes for $20 ✨ The GPT-2 (124M) is the smallest model in t
「500年後に日本人が佐藤だけになる」という試算の問題と改善 - ill-identified diary
この記事の要約 はじめに 問題点の要約 (追記) 先行研究について GARCH(っぽい)モデルによるシミュレーション シミュレーション前の理論分析 選択的夫婦別姓との比較 (追記) ゴルトン゠ワトソン分枝過程について 使用するデータ シミュレーションの技術的な補足 乱数生成について GARCHモデルの結果 シミュレーションの追試 より複雑なシミュレーションについて 男女別 世代重複 創作苗字 三親等の婚姻禁止ルール より高度な人口学的モデル 結論 2024/4/22: 先行研究とゴルトン゠ワトソン分枝過程の解説の追記 2024/4/23: 多数の言い回しのおかしい箇所の校正 2024/4/24: グラフ上の記載ミスとグラフ描画コードを修正 この記事の要約 先日報道された「500年後に日本人が佐藤だけになる」という試算の内容に違和感を覚えた. 資料を確認してみると, 大きな問題のある方法で試
SREエンジニアが目指すGKE共通デプロイ基盤の完成形 - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
こんにちは。開発部門 開発部 Data AI Strategyセクション データ基盤 Unitの小野です。 2020年8月に入社してから早3年。SREエンジニアとして、日々業務改善に励んでいます。 ここ一年ほど、DAOという組織改善プロジェクトを推進していく中で、Google Kubernetes Engine (GKE)を使ったGKE共通デプロイ基盤の整備も進めてきました。 ※ DAOについての詳細はSREエンジニアが組織改善プロジェクトを立ち上げてみたを参照ください SREエンジニアの責務の一つは、プロダクトのリリースサイクルを極限まで短くし、次々と新しいサービスを世の中にリリースすることです。ChatGPTのような誰でも簡単に扱えるAIモデルが誕生したことで、プロダクト開発競争は今後ますます激しくなっていくと予想しており、SREエンジニアの責務の重要性をヒシヒシと感じています。 そう
「rss2bsky」はRSSフィードを元にBlueskyへ自動投稿してくれるツールとのこと。実際に試して使い勝手を確かめてみました。 nesges/rss2bsky: Post items of a RSS-Feed to Bluesky. Also contains a simple script to post a single skeet to Bluesky. Written in PHP - Codeberg.org https://codeberg.org/nesges/rss2bsky rss2bskyを動かすためにはBlueskyのアカウントの他に「SQLite3・CURL・SimpleXML・GD・マルチバイト文字をサポートしたPHP」「SimplePie」が必要です。今回はUbuntuで動作させるため、下記のコマンドを入力して必要なツールをインストールしました。 sud
マイクロサービス構成における NestJS での gRPC クライアントの運用戦略 - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
はじめに はじめまして、バックエンドセクションの yukimochi です。 現在、N予備校ではバックエンドのアプリケーションの移行計画が進んでいます。 その一環で、一部のマイクロサービス間通信についても REST API + OpenAPI の現状から gRPC へと移行することになりました。 私の参画しているプロジェクトである教材入稿ツールでは TypeScript + NestJS を採用しており、結合している他マイクロサービスとの通信でgRPCを利用する際の gRPC クライアントと、そのスキーマ定義を担う proto の運用戦略、実現方法について記します。 proto ファイルと型定義パッケージの取り回しについて考える スキーマ定義である proto をどこに保存するか スキーマ定義である proto をどこに保存しておくかは、 proto のバージョン管理の観点で重要です。今回
記事の趣旨 本記事では、Rust製の高速データフレームであるPolarsのRuby版を利用して、データサイエンティスト協会の提供する「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をやってみることを目的にしています。 Polarsについては、下記の公式サイトを参照してください。 Ruby版のPolarsは、polars-dfというgem名で開発されています。 Rubyを使用したデータサイエンスライブラリをばりばり開発されているankane（Andrew Kane）さんによるgemです。 深層学習やデータフレーム、LightGBM、ベイズ推定など幅広い用途のRuby用データサイエンスライブラリを開発されているすごい方です。 また、本記事では「データサイエンティスト協会スキル定義委員」の「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」を利用しています。 実際のデータサイエンスの
使用するもの VSCode おなじみのIDEです。VSCodeには、サーバーとして起動するオプションが用意されていますので、今回はその仕組を利用します。 pinggy プライベートネットワーク内のポートを一時的にパブリック公開するプロキシーをサービスとして提供しています。無料で利用することも可能です。 手順 AWS CloudShell( https://ap-northeast-1.console.aws.amazon.com/cloudshell/home )にアクセスします VSCodeをインストールします curl -L "https://code.visualstudio.com/sha/download?build=stable&os=cli-alpine-x64" -o vscode_cli_alpine_x64_cli.tar.gz tar zxvf vscode_cli_
生成AI と Wikipedia記事 で 子供向けお仕事提案bot を作ってみよう(Azure OpenAI + RAG) - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
NTT コノキューに出向中の澤山です。 今年の7月にドコモから、コノキューにやってきました。 この記事は、NTTドコモ アドベントカレンダー2023 21日目の記事です。 この記事では、Wikipedia記事 と Azure OpenAI API、既存のモデルの3つを用い、RAG(Retrieval-Augmented Generation)のためのデータ作成と、RAGを活用した子ども向けお仕事提案botを作ります。 (記事の情報は2023/11月のものです。) 生成AI / ChatGPT の大流行 子供のための、生成AI活用方法、ってある？ 子供向けお仕事提案チャットボットを作ってみる 全体像 ステップ1 Wikipedia + Azure OpenAI service でお仕事情報をまとめよう Wikipedia 記事からのお仕事情報・概要の抽出 お仕事情報・概要に基づく、情報の整理
最近のWebサイトを表示する際は、サーバー証明書とTLSを利用したセキュアな接続が大半になってきました。これはセキュリティ意識の向上もさることながら、Let's Encryptに代表される「サーバー証明書の更新の自動化」もその一助となっていることでしょう。今回はこのLet's Encryptっぽいサービスをローカルネットワーク内部に構築してみましょう。 図1 step-caを使えば、自己署名証明書であってもLet's Encryptと同じ方法で自動更新できる Let's EncryptとACMEプロトコル Let's Encryptは無償でサーバー証明書を発行し、自動的に更新処理を行える認証局です。インターネットに関わる名だたる企業・団体の多くが参加することで、300万サイト以上という非常に多くの利用者を抱えているにも関わらず、10年以上に渡って無償でオープンな組織運営を続けています。 L
GitHub Actions に Arm64 ランナーが来たので Docker のマルチプラットフォームイメージをビルドしてみる
GitHub Actions に Arm64 ランナーが来たので Docker のマルチプラットフォームイメージをビルドしてみる 2024/06/03 に GitHub Actions に Arm64 ランナーが追加されました。 現在はパブリックベータで、Team と Enterprise Cloud プランでのみ利用可能です。料金は x64 の同性能のランナーより 37% 安く、電力効率が高いため二酸化炭素排出量削減にもつながるとのことです。 この記事では、新しく追加された Arm64 ランナーを使って Docker のマルチプラットフォームイメージをビルドしてみます。 マルチプラットフォームイメージとは？ マルチプラットフォームイメージとは、複数の異なる CPU アーキテクチャ（場合によっては異なる OS）のイメージを 1 つのイメージとして扱えるようにまとめたものです。マルチプラット
Amazon Bedrockがリリース！ Lambdaから画像を10枚生成してS3に置くまでの流れをやってみた | DevelopersIO
こんにちは、AWS事業本部の荒平(@0Air)です。 待望のAmazon Bedrockが2023年9月末にリリースされました。 色々触ってみる中で、画像生成はやっぱり複数枚をワンクリックで同時にできたらいいな〜と思ったので、Lambdaでスクリプトを動かして、生成した画像をS3に保管するまでの流れを試してみました。 構成図 作ってみた構成です。まずはシンプルに。 LambdaからBedrockにプロンプトを提供し、生成した画像をS3バケットへ保存します。 やってみた ★ この手順は、Stability AIの「Stable Diffusion XL」モデルがアカウントで有効になっていることが前提です。 1. Lambda関数の準備 まずは、動作環境の準備が必要です。以下記事の通り、Python 3.11の組み込みboto3のバージョンは、執筆時点でBedrock非対応バージョンのため、レ
【機械学習】機械学習を用いたin silico screening【AI創薬】~第1章 公共データベース（ChMBL)からの機械学習の学習データを収集~ - LabCode
AI創薬とは？ AI創薬は、人工知能（AI）技術を利用して新しい薬物を発見、開発するプロセスです。AIは大量のデータを高速に処理し、薬物の候補を予測したり、薬物相互作用を評価したりします。また、AIは薬物の効果や安全性をシミュレートすることも可能で、臨床試験の前の段階でリスクを評価することができます。これにより、薬物開発のコストと時間を大幅に削減することが期待されています。AI創薬は、薬物開発の新しいパラダイムとして注目を集め、製薬企業や研究機関で積極的に研究、導入が進められています。また、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス、機械学習、ディープラーニングなどの技術が組み合わされ、薬物開発のプロセスを革新しています。さらに、AI創薬は個人化医療の推進にも寄与し、患者にとって最適な治療法を提供する可能性を秘めています。 今回はAI創薬の中でも、in silico screeeni
こんにちは！ 虎の穴ラボのA.Mです。 この記事は夏の連載企画の15日目の記事です。 前回はm.mさんによる「画像ファイルをまとめてWebPに変換しよう！」が投稿されました。 次回は原さんによる「もしも転生してWebアプリエンジニアになったら？インフラエンジニアの新たな挑戦」が投稿されます。こちらもぜひご覧ください。 本記事では、Go言語で実装されている2DゲームエンジンであるEbitengineを使用して、何か作ってみたいと思います。 はじめに 以前の記事で、Go言語で作ったゲームを紹介しました。 toranoana-lab.hatenablog.com toranoana-lab.hatenablog.com このゲームに対して、以下の2つを実現したいと考えていました。 BGMやSEなどの音を追加したい 手軽に遊べるようにしたい（フォントやターミナルのサイズに依存しているのを解消したい
データバージョンの管理とは？ データバージョンの管理とは、バイナリデータのバージョンを管理することを指します。データバージョンの管理は、Git 等でのコードのバージョン管理をバイナリデータに拡張しています。実験の再現性を高められるメリットがあります。 DVC とは？ データのバージョンを管理する機能をもつオープンソースソフトウェアです。データのハッシュをテキストファイルで保持し git でバージョン管理します。また、yaml ファイルで実行パイプラインを定義して監視対象データが更新された際にハッシュを更新することで、新しいハッシュ値を含んだデータをバージョン管理します。更新されたデータファイルはキャッシュディレクトリに保存され、必要なタイミングで自動的に復元されます。 データのリモートリポジトリを定義することで、データ一式を簡単なコマンド操作で S3 等へ push / pull すること
AWS Lambda でOpenAI の Whisper API を 認識精度の改善も含めて試してみた | DevelopersIO
はじめに AWS LambdaでOpenAIのWhisper APIを試してみました。 OpenAIには音声データから文字起こししてくれる「Whisper」という音声認識モデルがあり、WhisperをAPIの形で呼び出すWhisper APIが存在します。日本語ももちろん対応してます。 今回は、AWS LambdaがS3バケットに保存された音声データを元にWhisper APIで文字起こしして、精度を確認してみたいと思います。 OpenAIアカウントAPIキーの発行 OpenAIアカウント作成後、APIキーの発行をします。 APIキーの発行は、アカウントの View API keys をクリックします。 Create new secret key をクリックすると、API keyが発行されますので、コピーしておきます。 S3バケット 拡張子がwavの音声ファイルをS3バケットに保存しました
【Unit4 ブログリレー 1日目】 Viteは"ヴィート"と読みます♫ もう覚えましたね♫*1 こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループの山田(@Satoki_1226)です。 本日より、Unit4でもブログリレーを行うこととなりました。Unit4は医療系ポータルサイト m3.com の開発・運営を担当するチームです。Unit4エンジニアがリレー形式でテックブログを執筆し、どんなメンバーがいるのか・どのような開発をしているのかなど、ご紹介できればと思います。 トップバッターである私からは、m3ラウンジというサービスのVite移行時に得られた知見をもとに、 Vite/Vitestへの移行によって感じた「速さ」 移行時の手順とポイント をお伝えできればと思います。Viteが気になっている方や、Vite移行の進め方に困っている方にとって少しでも参考になれば幸いです。なお掲載しているサンプ
Linux上でPhotoshop 2024を動かしてみた
Adobeの画像編集ソフト「Photoshop」の対応OSはWindowsとmacOSのみであり、Linux環境には対応していません。Linux上でPhotoshop 2024を実行する方法がネットフォーラムの KC Forumsに投稿されていたので、実際にできるのか試してみました。 How to run Adobe Photoshop 2024 on Wine (Linux) - KC Forums https://forum.mattkc.com/viewtopic.php?t=336 まず、LinuxでWindowsの実行ファイルを動作させるためのソフトウェア「Wine」をインストールします。Wineのインストールページにアクセスし、ディストリビューションを選択。今回はUbuntu 22.04で実行するので「Ubuntu」をクリックしました。 ページに記載されている通りにコマンドを実
pnpm workspace+TypeScriptなmonorepoで、 Cloud Functions for Firebaseを開発していたときに、 unjs/unbuildでビルドしてみたときの備忘録(*´ω｀*) 少ない設定でビルドができて便利(*´ω｀*) unbuildとは unjs/unbuild: 📦 A unified JavaScript build system 「A unified JavaScript build system」らしい。 Viteがフロントエンド用のビルドに対し、 unbuildはライブラリなどによさそうな印象 少ない設定でESM/commonjs+型定義を生成できる package.jsonからビルド設定を自動で取得 package.jsonの設定やdependenciesの過不足を自動チェック ビルドする方法は2つあり、rollupとmkdi
PlaywrightをGitHubActions実行したときの初期処理についての試行錯誤 | フューチャー技術ブログ
Playwright連載5日目です。 近年PlaywrightやCypressを用いたE2Eテスト（エンドツーエンドテスト）が行われるようになってきました。 E2Eテストとはソフトウェアやシステムの全体的な動作や機能をテストする手法で、ユーザーが実際に行う操作を模倣したテストを行い、アプリケーションが予想通りに機能するかどうかを確認していきます。 具体的な操作手順をテストケースとして作成し、予期される結果との整合性を確認していくわけです。バグの早期発見のためにも、E2Eテストの自動化を行い、さらにはCIに組み込み定期的に実行していきたい。そしていざ組み込んでみると、CIの実行時間が気になってきます。 テスト自体の実行時間も短縮を行っていきたいですが、テストが始まるまでのイニシャライズ、初期処理の時間もそこそこ掛かってしまうもの。 今回はどのように設定していけば処理時間が短くなるか。試行錯誤
この記事は、Scala Advent Calendar 2023の5日目の記事です。 qiita.com 大遅刻してしまいましたが、Scalaは遅延評価できるのでモーマンタイですね。 この記事では、Scalaをクラウドネイティブな環境で使う例の紹介として、ScalaをJavaScriptコードにトランスパイルしてAWS Lambdaで動作させる方法を紹介します。 愉快な遠足の始まりだ!!! Scalaプラットフォームの発展 Scalaはクラウドネイティブ時代に乗り遅れている？(いえいえ) 想定環境 Scala.jsで快適にLambda関数を書いてみよう 最低限のScala.jsを実装する 設定 トランスパイル Scala.jsコードをLambda関数の呼び出し規約に合わせる 規約を実装する Lambda関数を作成する イベントなどの入力 ここまでのまとめ Scala.jsでライブラリを利用
Ubuntu Weekly Recipe 第780回MITライセンスでマルチプラットフォームに対応したゲームエンジン「Godot Engine」を使って、Ubuntuでゲーム開発 最近、ゲームエンジンのライセンスやプランの話が活発です。そこで今回はMITライセンスで提供されており、Windows/macOS/Linuxなどで動き、様々なプラットフォームのゲームを生成可能なゲームエンジン「Godot Engine」について紹介しましょう。 図1 少しチュートリアルを実施するだけで、ランダムに登場する敵からひたすら逃げるだけのゲームが作れる ゲームエンジンとGodot 昨今のゲームの大半は、なにがしかの「ゲームエンジン」を利用して作られています。これはゲーム開発において、共用できるような処理や仕組み・リソースなどを活用することで、できるだけ開発を効率化することが主な目的です。今では初心者が
Introducing humanfs (formerly fsx): A modern filesystem API for JavaScript - Human Who Codes
The JavaScript APIs we have today are so much better than those we had even a decade ago. Consider the transition for XMLHttpRequest to fetch(): the developer experience is dramatically better, allowing us to write more succinct, functional code that accomplishes the same thing. The introduction of promises for asynchronous programming allowed this change, along with a series of other changes that
【llama.cpp】誰でもできるgguf変換
tinyLlamaとかを使うときに4bit量子化したいときが誰しも一度はあると思うので、備忘録を描いておく。 llama.cppを導入し、convert.pyを実行、最後にquantize.exeを実行すればOKです。 cmakeの導入 これを参考にcmakeを使えるようにしてみてください llama.cppの導入 llama.cppをクローン git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp makeをする。自分はcmakeでやった mkdir build cd build cmake .. cmake --build . --Release cd .. モデルの変換 モデルのダウンロードをする。今回は「yuiseki/tinyllama-ja-wikipedia-1.5T-v0.1」を用いる。 cd models
Using Git offline
Some companies use an isolated network or even the complete lack of a network as a security measure to protect from unauthorized access. Working on these systems can be a struggle but it is still possible, and perhaps even more important, to use a proper version control tool like Git. By design Git works quite happily with no remote repository. You can branch, stage, and commit files just like nor
GitHub - jkool702/forkrun: runs multiple inputs through a script/function in parallel using bash coprocs
forkrun is an extremely fast pure-bash function that leverages bash coprocs to efficiently run several commands simultaniously in parallel (i.e., it's a "loop parallelizer"). forkrun is used in much the same way that xargs or parallel are, but is faster (see the hyperfine_benchmark subdirectory for benchmarks) while still being full-featured and only requires having a fairly recent bash version (4
今回はWaylandコンポジターでありタイル型ウィンドウマネージャーであるSwayを採用したUbuntu Sway RemixにFcitx5をインストールし、動作させる方法を紹介します。 SwayとUbuntu Sway Remix Swayはウィンドウマネージャーです。Waylandコンポジターであり、GNOMEのようにXセッションとの切り替えができるわけではありません。つまりは常にWaylandセッションを使用することになります。そしてタイル型ウィンドウマネージャーとして有名なi3を置き換えられるとのことで、強力なタイルサポートがあります。 Ubuntu Sway RemixはそんなSwayを採用したリミックス（非公式派生版）です。インストール「は」簡単に行なえます。 今回はUbuntu Sway RemixにFcitx5をインストールし、日本語入力環境を整えます。Waylandの最前
こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループのコンシューマチームでアーキテクトをしている園田です。 本日はコンシューマチームのブログリレー 1 日目です。 2023/11/20 (日本時間だと本日) に AWS の Amplify Hosting で Next.js/Nuxt.js 以外の SSR サポートが発表されました。 aws.amazon.com aws.amazon.com さっそく Astro の node アダプターを使った SSR な Web サイトを Amplify Hosting できるかやってみました。 現在公式でサポートされているのは Nuxt のみですが、以下のドキュメントに他の SSR フレームワークにも適用できるようにディレクトリ構成などの仕様が記載されています。 docs.aws.amazon.com このドキュメントを参考に Astro SSR を構築し
Maestro - Introduction
2024-01-02T15:00:00+00:00 Maestro is a Unix-like kernel and operating system written from scratch in Rust Thanks to the internet, I can learn how most things I am interested in work. However, something stayed a mystery to me for a long time: computers. Computers are amongst the most complex tools that humanity has ever built. They are a marvel of engineering that we take for granted because we use
Passkeys を完全に理解するために Rails で実装してみた with Remix - STORES Product Blog
この記事は STORES Advent Calendar 2023 22日目の記事です。 こんにちは STORES 予約開発チームでエンジニアリングマネージャーをしています Natsume です。 昨今 Passkeys が各サービスで導入されており、勢いを感じています。 個人では 1Password のパスワードマネージャーを使っており、1Password が Passkeys 対応してから試しています。 Passkeys でのログインは ID/PW/OTP の autofill などに比べて 1step 省略される程度ですが、ログイン体験が良いと思っており、導入されていたらどんどん切り替えています。 ほどんどのサービスでは ID/PW との併用となっているケースが多く、セキュリティ面でのメリットを享受できるのはまだ先になりそうです。 個人的に Passkeys の実際の挙動や導入する時
[アップデート] Mountpoint for Amazon S3 が GA されました。 | DevelopersIO
αリリースとなっていた高スループットが求められる環境向けの AWS 製 S3 マウントツール「Mountpoint for Amazon S3」が一般公開されました。 こんにちは、AWS事業本部の平木です！ 少し前より、αリリースとして公開されていた Mountpoint for Amazon S3 が GA (一般公開)されたため執筆しました。 αリリース分のブログは下記をご覧ください。 Mountpoint for Amazon S3 とは Mountpoint for Amazon S3 は、Linux アプリケーションが直接 Amazon S3 バケットへのファイルベースでの接続を可能にするオープンソースのファイルクライアントです。 これにより、大規模な読み込み負荷のあるアプリケーション(例えばデータレイク、機械学習トレーニング、画像レンダリング、自動運転車シミュレーション、ETL
![[アップデート] Mountpoint for Amazon S3 が GA されました。 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/26ddcbeeebba3c0b350413c7b63ddf812112d927/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F08%2Famazon-s3.png)
皆さん、こんにちは！ @hoshinotsuyoshi です。今回は、私が開発した便利なツールについて紹介したいと思います。このツールは、GitHubのCODEOWNERSファイルの変更を正確に報告し、プルリクエストのレビューを効率的に進めるのに役立ちます。 背景 プロジェクトの管理では、CODEOWNERSファイルを使用して、特定のファイルやディレクトリに対する所有者（コードの保有者）を指定することがあります。 しかし、このファイルの解釈・パースは複雑怪奇で、このファイルの内容が変更された場合、具体的にどのファイルが影響を受けるのかを把握するのは簡単ではありません。 同僚のmh4gfさんの記事 GitHubのCODEOWNERSで一部サブディレクトリだけ別のオーナーを指定する も御覧ください。 サブディレクトリだけ別のオーナーを指定するときにこんな書き方をしないといけないんです。 どうで
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[待望] CloudShell で Docker が利用可能になりました | DevelopersIO
LINE LLMをMacで動かす - きしだのHatena
Rustで有名アルゴリズムに挑戦(20) RustとTcl/TkでGUIアプリを作ろう
【Phi-3-Medium】GPU2台構成でローカルLLMを動かす【Ubuntu24】
第777回 Raspberry Pi Zero 2 WにUbuntuサーバーをインストール | gihyo.jp
OpenAIの共同設立者が「GPT-2」をわずか90分の時間と3100円の費用で再現するレポートを公開
BlueskyへRSSフィードの内容を自動投稿できる「rss2bsky」の使い方
RubyのPolarsでデータサイエンティスト協会の100本ノックやってみた — 1 ~ 15問
AWS CloudShell上でVSCodeを動かすという発明 - Qiita
第775回 step-caで自前のLet's Encrypt/ACMEサーバーをUbuntu上に構築する | gihyo.jp
【Go言語】はじめてのEbitengine【ゲームエンジン】 - 虎の穴開発室ブログ
実験の再現性を高めるデータバージョン管理（DVC）の紹介 - techtekt
ViteとVitestで開発のリズムを上げる - エムスリーテックブログ
unjs/unbuildに入門してみた - くらげになりたい。
AWS Lambda FunctionをScala.jsで書いて爆速Scalaを満喫しよう - Lambdaカクテル
第780回 MITライセンスでマルチプラットフォームに対応したゲームエンジン「Godot Engine」を使って、Ubuntuでゲーム開発 | gihyo.jp
第794回 Ubuntu Sway Remixで日本語入力を整える | gihyo.jp
世界最速で Astro SSR を Amplify Hosting で動かしてみた - エムスリーテックブログ
GitHub ActionsでCODEOWNERSファイルの変更を詳細に報告するツール