【AWS / Linux】Dockerイメージを使ってPalworldのマルチプレイ用サーバーを爆速で起動する | DevelopersIO
Palworldのマルチプレイ用サーバーを起動するときに、とあるDockerイメージを使うとめっちゃいい感じに運用できるよというお話です こんにちは、芦沢です。 皆さんはPalworldやっていますか？ ソロプレイも楽しいのですが、やっぱり専用サーバーを建てて大人数でプレイしたくなりますよね。 専用サーバーを構築する選択肢はたくさんありますが、やはりAWSをお仕事にさせてもらってる立場としてはAWSで構築してみたくなるもの。 マルチプレイ用のサーバーをAWSのWindowsサーバーで構築するブログは既にDevelopersIOに投稿されています。 AWSのLinuxサーバーでも試してみたいなと思い、こちらのブログを参考に構築してみました。 こちらのブログはよくまとまっていて、構築の進め方がとてもわかりやすく書かれています。ぜひご一読ください。 しかしながら、個人的にAWS環境上にリソースを
Terraformで構築する機械学習ワークロード（Batch on Fargate編） | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回も「Terraformで構築する機械学習ワークロード」ということで、前回の記事ではLambdaを使いましたが、今回はその処理をBatch on Fargateに載せてみたいと思います。 前回記事は以下です。 構成イメージ 構成としては以下のようなものを作成していきます。 前回との違いとしては、まずLambdaの代わりにBatch on Fargateを使う点です。 Fargateのタスク(ジョブ)上のコンテナイメージで物体検出モデルの一つであるYOLOXを動かしていきます。 また、それ以外にもBatchを使用する場合は、S3イベントとBatchの間にEventBridgeが必要となります。 動作環境 Docker、Terraformはインストール済みとします。 Terraformを実行する際の
2023年のオープンソース活動の振り返り記事です。 2023年のオープンソース活動の振り返り記事を書きました！ - textlint/secretlint: 継続的にアップデート - jsprimer: 第二版の改訂出した、Open Collectiveやっていきたい - Notionに色々集約するツール書いてた "今年のオープンソース活動振り返り @ 2023 | Web Scratch"https://t.co/iwUCQfFWiu pic.twitter.com/7qgDjitpQm — azu (@azu_re) December 31, 2023 今までの振り返りの一覧です。 今年のオープンソース活動振り返り @ 2022 | Web Scratch 今年のオープンソース活動振り返り @ 2021 | Web Scratch 今年のオープンソース活動振り返り @ 2020 | W
お久しぶりです、インフラのいわなちゃんさん(@xcir)です。 弊社は複数のCDNを利用していますが、Akamaiを主に利用しており多数の配信設定(プロパティ)を運用しています。 これまでは新規プロパティはAkamai Control Center(ACC/旧LUNA)で作成していましたが、 今回多数のプロパティを作る必要があり既存も含めてTerraformで運用を行えるようにしたので共有します。 既存プロパティをterrafromでapplyするまで まずは運用は考えずに既存のプロパティのexport/編集/terraform apply/Activateという一連の動作を試してみましょう。 akamai/shellを実行する Akamaiを外部ツールから叩く際にはAPIクレデンシャルが必要なのでこちらを参考に発行して~/.edgercに配置してください。 次にAkamaiの操作環境をど
はじめに はじめまして。初めてブログ執筆をさせていただきます伊藤です。 今回は、新型のArduinoであるArduino Uno R4とロボット開発用のミドルウェアであるROS 2を、マイコン用のROS 2であるmicro-ROSを使用して接続し、サーボモーターを制御してみました。Arduino Uno R3は性能不足からmicro-ROSには対応していませんでしたが、性能が向上したArduino Uno R4はmicro-ROSに対応できるのかを検証してみます。 Arduino Uno R4にはWiFi非搭載モデルのArduino Uno R4 MinimaとWiFi搭載モデルのArduino Uno R4 WiFiの2モデルがあります。今回はまずArduino Uno R4 Minimaでサンプルコードを動かし、Arduino Uno R4 WiFiでサーボモータを制御してみます。 下
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Evolutionary Model Merging For All 1. 進化的モデルマージ「Sakana.ai」は約1か月前、「進化的モデルマージ」に関する論文を発表し、大きな話題を呼びました。 「進化的モデルマージ」を使用すると、マージで特定のコンピテンシーや資質をターゲットにすることができます。これがないと、モデルマージは手動の探索プロセスになります。数十回のマージを試し、それらを手動で評価し、マージパラメータが最終モデルの性能にどのように関連するか頭の中で考え出そうとすることになります。「進化的モデルマージ」を使用すると、どのような性質を持たせたいかを指定でき、最適化がそれを処理します。 「mergekit」では、この「進化的モデルマージ」を利用できます。 2. ハードウェア要件7Bモデル の場合は 24GB のVRAMで十分で
Rethinking Serverless with FLAME Author Name Chris McCord @chris_mccord @chris_mccord Imagine if you could auto scale simply by wrapping any existing app code in a function and have that block of code run in a temporary copy of your app. The pursuit of elastic, auto-scaling applications has taken us to silly places. Serverless/FaaS had a couple things going for it. Elastic Scale™ is hard. It’s eve
Competitiveness is a vice of mine. When I heard that a friend got Linux to boot off of NFS, I had to one-up her. I had to prove that I could create something harder, something better, faster, stronger. Like all good projects, this began with an Idea. My mind reached out and grabbed wispy tendrils from the æther, forcing the disparate concepts to coalesce. The Mass gained weight in my hands, and a
はじめに 開発業務で必須級の知識であるUnixコマンド。 全て覚えるのはなかなか難しいですが、正式名称や命名の由来を知っておくことでその意味を簡単に思い出すことができます。 本記事では様々なUnixコマンドの正式名称や由来を紹介します。各コマンドの内容についてもまとめましたので復習やUnixコマンドの勉強としてもご活用いただけるかと思います。 本記事の最後に、紹介したUnixコマンドと正式名称・コマンドの内容を表形式で一覧にまとめましたので、振り返りの際にご活用ください。 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 Unixコマンドの正式名称 ディレクトリ基本操作 ls 正式名称・由来：list | list seg
macOS Sonomaのかな漢字変換で表示される吹き出しを消す方法｜TechRacho by BPS株式会社
macOS Sonomaに入ってきた、かな漢字変換のモードを切り替えたときにカーソル直下にモードを吹き出し（バルーンというかツールチップというか）で表示する機能がありますよね。 吹き出しはすぐ消えますし、人によって好みはあるとは思いますが、個人的には下の行が一瞬見えなくなるのが邪魔でした。 システム設定UIではこの吹き出しを無効にする方法がないので、あやうく諦めるところでしたが、最近になって、この吹き出しを無効にする方法をAppleのフォーラムで知りました。 参考: Disable macOS Sonoma Text Insertion Point (Cursor) / Caps-lock Indicator - Stack Overflow ただしこの方法では管理パスワードの必要なsudoを使っているので、実行するときはシステムを壊さないよう十分ご注意ください。 Macの「ターミナル」を
ゼロからはじめるOpenShift Virtualization（1）OpenShiftのインストール - 赤帽エンジニアブログ
Red Hatでソリューションアーキテクトをしている田中司恩(@tnk4on)です。 この連載はvSphere環境上にOpenShift Container Platform（以下、OpenShift）およびOpenShift Virtualizationの環境構築を解説するシリーズです。 可能な限り最小構成での検証環境の構築を目指し、1台のESXi上にOpenShiftをインストールしてネスト仮想環境でOpenShift Virtualizationを実行する方法を解説します。 また環境の構築後はvSphere上の仮想マシンを移行ツール（Migration Toolkit for Virtualization）を使ってOpenShift Virtualization上へ移行することもできます。 初回の本記事ではOpenShiftのインストールについて解説します。 今後の連載予定は下記の通
みなさんこんにちは！ 2023年は「Cloud Run を触って覚える」をテーマとした一人アドベントカレンダーを一人で開催したいと思います。Cloud Run のさまざまな機能や、Cloud Run でよく使う構成などを実際の使い方と一緒にご紹介したいと思います。 初日は、私自身がデモなどでよく使う Next.js を Cloud Run にデプロイする方法を紹介します。 Cloud Run の概要は技術評論社さまのブログ「gihyo.jp」に寄稿した記事で解説していますのでこちらもぜひご覧ください。 Next.js アプリの作成 まずは Cloud Run でホスティングする Next.js のサンプルアプリを作ります。 Dockerfile 付きのサンプルアプリは Next.js 公式として公開されているので、コンテナ化した Next.js アプリは簡単に作ることができます。 FROM
Terraform で Step Functions プロジェクトを記述するためのベストプラクティス | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Terraform で Step Functions プロジェクトを記述するためのベストプラクティス Terraform は、HashiCorp が提供する、もっとも人気のある infrastructure-as-code (IaC) プラットフォームの 1 つです。AWS Step Functions は、開発者が AWS のサービスを利用して分散アプリケーションを構築したり、プロセスを自動化したり、マイクロサービスをオーケストレーションしたり、データと機械学習 (ML) のパイプラインを作成できるよう支援するビジュアルワークフローサービスです。 このブログでは、Terraform を利用してワークフロー (Step Functions ステートマシン) をデプロイするユーザーのためのベストプラクティスを紹介します。AWS Step Fun
なぜ、クラウドに構築するのか？今回はOSS版のDifyをGoogleCloud上、つまりクラウドサービス上に構築します。しかし、DifyにはOSS版のだけでなくクラウド版も提供されています。 ではなぜ、わざわざOSS版のをクラウドに構築するのでしょうか？ OSS版をクラウド上に構築することのメリットしては一般的なクラウドサービスが受けるメリットだけでなく、自分が作ったワークフローやナレッジとして格納したデータを自身の管理下のクラウド上にて管理できるため、より柔軟に周辺環境（認証機能など）の拡張することがしやすくなります。 自分たちがやりたいことに対してDifyを柔軟に利用できるようにするために今回はDifyをGoogleCloudに構築することを試していきます。 実行環境クラウド ・ Google Cloud : Google Compute Engine（GCE） ローカル ・Widow
"�[31m"?! ANSI Terminal security in 2023 and finding 10 CVEs This paper reflects work done in late 2022 and 2023 to audit for vulnerabilities in terminal emulators, with a focus on open source software. The results of this work were 10 CVEs against terminal emulators that could result in Remote Code Execution (RCE), in addition various other bugs and hardening opportunities were found. The exact c
概要 Docker DesktopでのDevContainerを使った環境構築は楽でサイコーなんだけど、Docker Desktopの有償化云々の件を考えると、Desktop使わずに済ませたいなーと思っていたところ、こちらの記事でRemote-SSHからできるようになっていたと知り、これだ！！ということで試してみた。 Visual Studio Codeで使えるリモート環境のdevcontainerが意外と便利そうだったのでまとめ ただ、必要なことはすべて参照元にあるので、こちらの記事では最低限DevContainerやりたいときどうする？だけ書く。あと感想。 やること Linuxサーバを用意してssh接続できるようにする Dockerをインストール VSCodeからRemote-SSH接続 DevContainer起動 開発が捗る 内容 Linuxサーバを構築する ここは割愛。ssh接続
Amazon Web Services ブログ Projen と AWS CDK のはじめ方 現代のクラウドコンピューティングにおいて、Infrastrcture as Code (IaC) は、クラウドリソースのデプロイと管理に不可欠な要素となっています。AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) は、開発者が馴染みのあるプログラミング言語を使用してクラウドリソースを定義できるようにする、人気のオープンソースフレームワークです。関連するオープンソースツールである Projen は、複雑なソフトウェア設定の管理を簡素化する強力なプロジェクト生成ツールです。この記事では、Projen と AWS CDK を使用するための基本的な使い方について学び、Projen を使用することのメリットや課題について議論します。 Projen とは 高品質でモダンなソフトウェアを構
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 Quaryというエンジニア向けのBIツールが気になったので使ってみました。 GitHub - quarylabs/quary: Open-source BI for engineers VSCodeの拡張機能やCLIが準備されており、以下のことができます。 データベースへの接続 dbtに類似した機能 sqlファイルとしてmodelを記述可能、schemaもyamlファイルで記述可能 schemaはGUIで操作もでき、リネージも表示可能 また簡単なグラフなどもyamlファイルで管理可能 対応ソースはBigQueryやSnowflakeなどとなっていますので、今回はBigQueryで試してみようと思います。 BigQuery側の準備 前準備として、以下のページにある ml-latest-small.z
【Udemyメモ】 もう絶対に忘れない Linux コマンド【Linux 100本ノック+名前の由来+丁寧な解説】 - Qiita
もう絶対に忘れない Linux コマンド【Linux 100本ノック+名前の由来+丁寧な解説】 というUdemyの講座があって、約2年前にキャッチアップ、学びなおしがてらやっていたメモをここにまとめます。 セクション名、まとめという形で転記します。 基礎的すぎて多くの記事などで言語化すらされていないことまで網羅されているので良かったです。 section2:シェルの基本 【シェルとは】 シェル・・・殻の意味 linuxカーネルを操作するためのインターフェース linuxカーネルとシェルを分離しておくと次のようなメリットがある ・シェルを自分好みに取り換えることができる ・異なるOSもシェルで操作できる ・シェルにエラーが起きても、linuxカーネルへの影響が少ない。 UNIXの思想「１つのプログラムには１つのことをうまくやらせる」 bash・・・シェルの種類の一つ。最も主流で、linuxの
セキュリティ監視に関心がある方へ向けて、OSSの通信監視・分析ツールであるArkime（発音 /ɑːrkɪˈmi/ アーキミ-）の環境構築手順を紹介します。パッとArkimeを試してみたい方には使える内容かと思います。 Arkimeの雰囲気を知らない方へOT環境を題材にOT IDSがわりに使った雰囲気も書きました。 はじめに サイバーディフェンス研究所の安井です。長年制御システムを開発してきた経験から制御システムセキュリティ向上に取り組んでいます。 OT IDSは、運用している環境に影響を与えたく無いという組織への現実解であり、この種のツールに触れる方が増えればなぁと常々思っています。が、現実には様々な事情で手が出ない方が多い気もしています。昨年公開したOTネットワークセキュリティ監視の資産管理と振る舞い検知が手軽に試せた - 元有償のパッシブ型監視ツールを適用した模擬制御システムを攻撃
Red Hatでソリューションアーキテクトをしている田中司恩(@tnk4on)です。 Podman v5.1.0がリリースされました！ github.com リリースノートの先頭にあるRosettaのサポートは私がPull Requestを書いて機能を実装したものです。 github.com 本記事ではこの「PodmanのRosettaのサポート」について紹介します。 （※本文の初出は執筆中のPodman Advanced Pod-02からの先出しで、そこから内容を抜粋したものとなります。） -目次- Rosettaとは Podmanにおけるエミュレーションの利用 PodmanにおけるRosettaサポートの概要 実行方法 動作確認 Rosettaの無効化 Rosettaのアンインストール 既知の問題 まとめ 参考：Sysbenchの結果 Rosettaとは AppleのRosettaは、
Bucket full of secrets – Terraform exfiltration | Mercari Engineering
Background At Mercari, we utilize many microservices developed across multiple different teams. Each team has ownership over not only their code, but also the infrastructure necessary to run their services. To allow developers to take ownership of their infrastructure we use HashiCorp Terraform to define the infrastructure as code. Developers can use Terraform native resources or custom modules pr
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
連載「3分プロトタイピング」 Streamlitを用いたAIチャットアプリ(この記事です) RAGを使ってAIチャットアプリケーションに知識を与える ベクトルデータベース超入門 大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)を用いたアプリケーションを作る際、まずはChatGPTのようなチャットUIを再現して、独自コードであったり、独自データを組み合わせたいことは多いと思います。 ただ、チャットUIを0から作るのは結構時間がかかります。そこで、この記事ではStreamlitというフレームワークを使ってよくあるAIとチャットするアプリケーションの雛形を3分*1で用意したいと思います。 Streamlitとは Streamlitは、PythonでWebアプリケーションを簡単に作成できるフレームワークです。GUIの作成が簡単で、コード量も少なくて済むため、AIとチャットする
今回は、Ubuntu Serverの完全自動インストール方法を紹介します。 PXEブートを利用した完全自動インストール サーバーの自動インストール自体は第615回で紹介済みですが、ごく僅かではあるものの、対話での入力が必要な箇所が存在していたり、イメージファイルを書き込んだUSBスティックをインストール先のマシンに挿しておく必要があるため、完全な自動化には至っていませんでした。複数台のマシンに対するインストールや、サーバールームなどの日常作業を行っている場所とは離れた場所に設置されたマシンに対するインストールでは対話作業の手間が大きくなるため、せっかく自動インストールを導入した恩恵が得られなくなってしまいます。そのため、このような環境下で自動化の恩恵を十分に受けるためには、インストール作業を完全自動で行わせる必要が出てきます。 完全自動インストールは、自動インストールサーバーと、インストー
Dockerコンテナを活用したテストツール【Testcontainers】 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに Testcontainersとは Testcontainersのメリット ハンズオン 環境設定 goプロジェクトの作成 必要なパッケージのインストール テストコードの作成 コンテナリクエストの設定 コンテナの起動 コンテナのホストとポートの取得 結果の確認 まとめ はじめに こんにちは！ エンジニア２年目のTKDSです！ 前回はDaggerを紹介しました。 今回もコンテナ技術を活用して、テストを容易にするツールについて紹介します。 今回取り上げるのは、統合テストやエンドツーエンドテストのためにDockerコンテナを利用するライブラリ、Testcontainersです。 Testcontainersとは Testcontainersはさまざまなプログラミング言語（Java、Go、Python、Node.jsなど）向けに提供されており、Daggerと同様にテスト用のコンテナを簡単に作
S3 Express One Zoneと標準S3の性能をAWSCLIで比較してみた | DevelopersIO
re:Invent2023 で発表された、S3の新しいストレージクラス、「Amazon S3 Express One Zone」。 その性能傾向を確認するため、CLIで総容量4GB、1.2万オブジェクトの転送を実施して、従来(S3スタンダード)と比較する機会がありましたので紹介させて頂きます。 準備 AWS東京リージョンに検証用のEC2と、S3を用意しました。 EC2 Instance type: c7gd.large AMI: al2023-ami-2023.2.20231113.0-kernel-6.1-arm64 IAM Role: PowerUserAccess 相当付与 AZ: ap-northeast-1a (apne1-az4) awscli CLIは最新バージョンに更新しました。 sudo dnf remove awscli -y curl "https://awscli.
AWS Lambda Web AdapterでServerless Next.jsを実現する - Activ8 Tech Blog
こんにちは、フロントエンドエンジニアの堀江（@nandemo_3_）です。 2023年6月22、23日にAWS Dev Day 2023が開催されましたが、 「モダンフロントエンド デザインパターン〜優れたUXを実現するには〜」というフロントエンドの最新動向に関するセッションがありました。 speakerdeck.com そこで、Serverless Next.jsとそれをAWSで実現するインフラストラクチャーが紹介されており、 今回は、それを具体的に実現する方法をまとめました。 はじめに まず、今回Serverless Next.jsを実現するために、AWS Lambda Web Adapterを使います。 Lambdaは、主にAPIなどのサーバサイド処理をサーバレスで実現するために使われますが、 AWS Lambda Web Adapterを用いることで、Lambda関数をWebアプリ
Exploring the internals of Linux v0.01August 12, 2023 Linux kernel is often mentioned as a overwhelmingly large open source software. As of this writing, the latest version is v6.5-rc5, which consists of 36M lines of code. Needless to say, Linux is a fruit of hard work of many contributors over the decades. However, the first version of Linux, v0.01 was pretty small. It consisted of only 10,239 li
はじめに 今回は、Google App Engine に Next.js アプリケーションをデプロイした際に遭遇した課題と、それぞれの対応について紹介します。 npx create-next-app コマンドの実行後にデプロイした際に、以下の課題に遭遇しました。 next/image を利用している画像へのリクエスト時に App Engine 上で書き込みエラーが発生する App Engine のイメージサイズが400MB弱程度と大きい App Engine のパフォーマンス改善のためのウォームアップリクエストの構成方法が分からない 1. next/image を利用している画像へのリクエスト時に App Engine 上で書き込みエラーが発生する next/image を利用することで、WebP 対応や画質の調整、画像のサイズに応じた配信など簡単に実現することができます。詳しくは、Nex
YOLOv8でナンバープレートを検出してAI-OCRで読み取ってみました。 〜ファインチューニングに使用したデータは、撮影した写真ではなく、Pythonで生成した画像（30,000枚・192,000アノテーション）です〜 | DevelopersIO
5 AI-OCR AI-OCRとしては、MicrosoftのComputer Visionで提供されている、Read APIを使用させて頂きました。 参考: Computer Vision 3.2 GA Read API を呼び出す 最初は、ナンバープレート画像を、そのままOCRにかけてみたのですが、下段左の平仮名１文字のところの認識が難しいようでした。これは、このように「ひらがな」１文字だけが配置されることに、モデルが対応しきれていないような気がしました。 対策として、画像を3つの部分に分割し、それぞれでOCRにかけるようにしてみました。また、認識精度が上がるように、業務用（緑バックの白文字、及び、黒バックの黄色文字）は、ネガポジ反転し、最終的にグレースケール変換することにしました。 AI-OCRで処理しているコードと、それを使っている、全体のコードです。 ocr.py import t
最近、一部のローカルLLM勢のあいだでChatVectorで遊ぶのが流行っている。 ChatVectorとは何か？というとこちらの論文で発表された技術だ。 [2310.04799] Chat Vector: A Simple Approach to Equip LLMs with Instruction Following and Model Alignment in New Languages (arxiv.org) こちらの解説記事が分かりやすい。 Chat Vectorを使って日本語LLMをチャットモデルに改造する – Qiita 要するに、ChatVectorとは指示チューニングでチャット能力を獲得したモデルのウエイトから、ベースになったモデルのウエイトを差し引いた差分の事である。 そしてChatVectorを別のモデルのウエイトに加算すれば、そのモデルにチャット能力を付与する事が
GitHub PagesのSourceにGitHub Actions(beta)を指定し、AsciiDocとSwaggerUIを公開する構成 | DevelopersIO
※ リポジトリのページから「Settings」->「Source」設定確認可能 Source指定にDeploy From a branchと比較し、GitHub Actions(beta)を利用するメリットには以下があります。 ホスティングのために用意しているブランチやビルド成果物が不要になり、認知負荷を下げられる ビルド資材をコミットする作業がなくなる ビルド資材の容量が大きい場合、pullやcheckoutにかかる時間を削減できる(モノレポの場合コードに対するCIにも影響する) 設定方法 前提 今回は以下をホスティングする想定にします。 Swagger UI AsciiDoc with PlantUML 何らかのHTTP REST APIの仕様書を作る想定です。 リポジトリテンプレート リポジトリテンプレートは公開しています。用途に応じてカスタマイズして頂けたらと思います。 ファイル/
STORES 予約 でエンジニアリングマネージャーをしている Natsume です。 STORES 予約 は10年モノの45万行、380テーブルある大きなモノリスの Rails アプリケーションです。 業種にとらわれない汎用的な予約システムであり、それらに対応するように複雑なコードベースになっています。また、ここ 1~2 年はプロダクト間連携を進めており、各基盤やアプリケーションともつなげていく開発を進めています。今後も新規プロダクトとの連携や機能開発を進めるには、少しでも認知負荷を上げずに開発しやすい状態を保ち続けるか、が重要だと感じました。 その課題感の中で、今回はモジュラモノリスを選択し導入をしましたので、そちらのお話をしたいと思います！ 現状の課題感 私が入社した3年前から STORES 予約 の開発メンバーは3倍になり比較的新しいメンバーが多く、また古くからいるエンジニアも少数な
【RubyKaigi 2024 参加レポート】Namespaceを実際に触ってみた - Timee Product Team Blog
こんにちは、タイミーの @masarakki です。 先日、5月15日から3日間開催された「RubyKaigi2024」に参加しました。 本記事で取り上げるのは、そのRubyKaigi2024の最後のセッションであるmatzのキーノートで、「これが入ったらRuby 4.0」とまで言われた @tagomoris 氏のNamespace機能。 セッション終了後、目の前に本人が座っていたので「責任重大だねwww」と煽りに行こうとしたところ、感極まって帽子を目深に被りなおしている瞬間だったのでそっとしておきました。 というわけで、セッションの内容 は他にいくらでも記事があると思うので、実際に手を動かしてみようと思います。 参考: https://gist.github.com/tagomoris/4392f1091f658294bd4d473d8ff631cb 作業ブランチが Namespace
3分プロトタイピング: RAGを使ってAIチャットアプリケーションに知識を与える - ROUTE06 Tech Blog
連載「3分プロトタイピング」 Streamlitを用いたAIチャットアプリ RAGを使ってAIチャットアプリケーションに知識を与える(この記事です) ベクトルデータベース超入門 前回の投稿でStreamlitを使ったAIとチャットするアプリケーションの雛形を作成しました。 tech.route06.co.jp あのアプリケーションにくまモンについて聞いてみるとこんな回答が返ってきます。 くまモンについて教えてください それっぽいけど違いますね。今回は、このように特定のキャラクターや事象について正しい情報をAIに返してもらう方法を紹介します。説明が長くなるので3分を超えてしまいますが、コードは3分で書けるようになっていますので、早速やってみましょう。 AIに知識を教える3つの方法 まず、AIにキャラクターなどの「知識」教える3つの方法について紹介します。 プロンプトエンジニアリング Retr
Snowpark Pythonを使ったクライアントアプリケーション用のローカル開発環境の準備をしてみた | DevelopersIO
Snowpark Pythonを使うクライアントアプリケーションのためのローカル開発環境を用意してみました。Python環境準備に加え、Snowflakeのユーザーの準備などいくつかポイントがあったのでご紹介します。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの鈴木です。 Snowpark Pythonを使うクライアントアプリケーション開発用に、ローカル環境で開発環境を用意したので、試した内容をご紹介します。 この記事の内容 以下のガイドを参考に、Snowpark Pythonのクライアントアプリケーションを開発するため、ローカル環境で開発環境を用意してみました。 標準的な内容を紹介されていますが、PythonバージョンやインストールするPythonライブラリも確認できたため、クライアントアプリケーションを実行するためのコンテナを準備するような際にも参考になると思います。また、クライアン
Russ Cox 28 August 2023 One of the key benefits of open-source software is that anyone can read the source code and inspect what it does. And yet most software, even open-source software, is downloaded in the form of compiled binaries, which are much more difficult to inspect. If an attacker wanted to run a supply chain attack on an open-source project, the least visible way would be to replace th
Rustはさまざまな用途で利用されていますが、最近は、AI/機械学習分野でも利用されるようになってきました。そこで、今回は簡単な機械学習のアルゴリズムであるk近傍法を使ってアヤメの分類に挑戦してみましょう。 「アヤメの分類」データを使ってk近傍法で分類してみよう アヤメの分類に挑戦しよう 今回は「アヤメの分類」に挑戦します。これは、機械学習の中でも、教師あり学習の分類問題に分類されるものです。と言っても、機械学習にあまり詳しくない人からすると、「教師あり学習」とか「分類問題」とは何だろうと思うことでしょう。しかし、それほど難しいものではありません。 「アヤメの分類」データセットは、機械学習のベンチマークに使われる有名なものです。これは、名前の通り、アヤメの品種を分類したデータセットです。 そもそも、アヤメには多くの品種がありますが、品種を見分けるとき、花弁の幅や長さ、がく片(花の外側にある
Ubuntu Weekly Recipe 第806回Ubuntu 24.04 LTSの開発版をVisionFive 2のM.2 NVMeストレージにインストールする 「VisionFive 2」はStarFive Technology製のRISC-Vシングルボードコンピューター（SBC）です。今回はこのVisionFive 2のM.2 NVMeストレージにUbuntuの最新開発版である24.04（noble）をインストールしてみましょう。 2種類存在するUbuntuインストーラー VisionFive 2については、これまでにも次の回で紹介してきました。 第752回：「RISC-VのシングルボードコンピューターであるVisionFive 2を使ってみる」 第753回：「VisionFive 2でriscv64なUbuntuを動かす」 これらの記事が公開された2023年3月時点では、Ubun
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今年のオープンソース活動振り返り @ 2023
TerraformでAkamai配信設定を作ってみる | GREE Engineering
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mergekit-evolve による 進化的モデルマージ｜npaka
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"�[31m"?! ANSI Terminal security in 2023 and finding 10 CVEs
VSCodeのRemote-SSHからDevContainerを起動するやつをやってみた
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低予算で始めるArkimeによるOT IDS運用 - 実践ガイド
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第787回 PXEでサーバーの完全自動インストールを行う | gihyo.jp
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Google App EngineへのNext.jsアプリケーションデプロイで気付いた課題と対策
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STORES 予約 をモジュラモノリス化しました！ - STORES Product Blog
Perfectly Reproducible, Verified Go Toolchains - The Go Programming Language
Rustで有名アルゴリズムに挑戦(16) Rustで機械学習に挑戦 - k近傍法でアヤメの分類をしよう
第806回 Ubuntu 24.04 LTSの開発版をVisionFive 2のM.2 NVMeストレージにインストールする | gihyo.jp