自然言語処理・機械学習を用いて、企業に眠っている契約書を資産として活用できるようにしていくサービスを作っているMNTSQの堅山です。 弊社の機械学習チームは、契約書データから様々な情報を抽出し、人が活用できるようにするのがの役割です。例えば、誰が相手の契約か？この条項と同じタイプの条項は他にあるか？などなど文書分類、NERなどなどのタスクを解いています。 弊社は現在3年目に突入したところで、無事に実証実験を終え、企業の皆様に使っていただけるところまでたどり着くことができました。 1年目と2年目を振り返って、プロダクトを作っていくために必要な考え方が違ったなと思ったので、どういう点がポイントだったのかを振り返って行こうと思います。 機械学習プロダクト開発の「1年目」弊社のプロダクトは、すでに収益を生むサービスに対して機械学習を投入するといったシチュエーションではなく、新しいタイプの製品を機械
DXを実現する大企業に必要なアジャイル組織立ち上げの勘所とは──Yamato DX Night #1レポート - TECH PLAY Magazine
現在、DXに取り組む企業が増加し、変化の激しいビジネス環境に対応したシステムを開発するため、アジャイルを実践することが一般化しつつある。だが、特に大企業においてはさまざまな壁に阻まれ、思うようにアジャイルが進まず、悩んでいる企業も多い。 そこで今回は、ヤマトホールディングス執行役員の中林紀彦氏とデンソー デジタルイノベーション室の及部敬雄氏に「アジャイル」をテーマに語り合っていただいた。 アーカイブ動画 登壇者プロフィール 株式会社デンソー デジタルイノベーション室 エンジニア 及部 敬雄氏 AGILE-MONSTER.COM アジャイルコーチ 製造業アジャイル勉強会 オーガナイザー ヤマトホールディングス株式会社 執行役員 データ戦略担当 中林 紀彦氏 経営構造改革に取り組むヤマトグループ 最初に登壇したのは、ヤマトホールディングスの中林氏。ヤマトグループは現在、1年間に約18億個の宅急
開発と保守・運用の分業は個別ミッションの遂行手段にコンフリクトを生じさせやすい - mtx2s’s blog
ソフトウェアエンジニアリング組織の主たる業務機能は、開発、保守、そして運用の3つだろう。これらをどう組織化するか。それが、生産性にもビジネスにも影響する。私は多くのケースにおいて、この3つの機能をすべて持つ、少人数のプロダクトチームをいくつか組織化する。その理由は、過去の記事で何度か書いたように、開発でのアウトプットに対するフィードバックサイクルをまわせるようになるからだ。それが、技術・サービスの両面を向上させる。 しかし本稿のケースは違う。ここで取り上げるのは、保守・運用が、開発とは分離された構造を持つ組織だ。この体制における課題を明らかにし、そのうえで解決策を探ってみたい。 事象は開発と保守・運用の分離が上手く機能していないこと 問題は開発が保守・運用を阻害すること 課題は個別ミッション遂行におけるコンフリクトを解消すること 対策は共通ミッションに立ち戻ること 結論は両チームをあえて密
コンピュータビジョン分野における世界最高峰の国際会議CVPR2022の論文紹介（後編） - NTT Communications Engineers' Blog
目次 目次 はじめに 論文紹介 The Norm Must Go On: Dynamic Unsupervised Domain Adaptation by Normalization OcclusionFusion: Occlusion-aware Motion Estimation for Real-time Dynamic 3D Reconstruction EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-N-Points for Monocular Object Pose Estimation Cascade Transformers for End-to-End Person Search TrackFormer: Multi-Object Tracking With Transformers Global T
政治家や実業家からのオファーを受けて、ネット上から顧客の不利な情報を削除しようとたくらむ企業がどのような活動を行っているのかが、デジタル権利やデータの保護を専門とするNGOのQuriumによって明らかになりました。 Dark Ops Undercovered: Episode I – Eliminalia – Qurium Media Foundation https://www.qurium.org/forensics/dark-ops-undercovered-episode-i-eliminalia/ Exposed documents reveal how the powerful clean up their digital past using a reputation laundering firm - Rest of World https://restofworld.or
新世代CPUアーキテクチャ「Zen 5」完全解説。Ryzen 9000シリーズはどのように進化したのか［西川善司の3DGE］
新世代CPUアーキテクチャ「Zen 5」完全解説。Ryzen 9000シリーズはどのように進化したのか［西川善司の3DGE］ ライター：西川善司 2017年の初登場以来，改良と進化を継続してきたAMDの「Zen」マイクロアーキテクチャ。その最新版となる「Zen 5」を採用するデスクトップPC向けCPU「Ryzen 9000」が，7月31日に発売となる（関連記事）。 当初のラインナップとして発表となったのは，以下に示す4製品だ。 2024年7月31日に発売予定のRyzen 9000シリーズのラインナップ AMDは，2022年に投入した「Zen 4」マイクロアーキテクチャ世代のRyzen 7000シリーズから，デスクトップPC向けCPUは「Socket AM5」（以下，AM5）プラットフォームに移行しているが，今回のRyzen 9000シリーズも，引き続きAM5向けとなっている。なお，AMDは
「開発抽象化レイヤー」とは 「開発抽象化レイヤー」(Development Abstraction Layer)はご存知でしょうか。 これはJoel Spolskyが言い出した言葉で、彼の2006年のエッセイのタイトルにもなっています。このエッセイは大変おもしろいので必読です。ご存じなかった方はいますぐ読むことをおすすめします。 日本語訳もInternet Archiveから読めます。 ちなみに組込み方面では「HAL」という用語があります。これは「Hardware Abstraction Layer」の略です。HALはハードウェアの違いを吸収することで、プログラマにはハードウェアを意識させないよう「抽象化」するためのものです（が、実際には「抽象化の漏れ」が生じやすくて微妙な話が展開されるようなのですが、それはまた別の話になります）。 この「開発抽象化レイヤー」も、実際にはプログラマーが活動
Posted by the TensorFlow Team Earlier this year, we announced TensorFlow 2.0 in alpha at the TensorFlow Dev Summit. Today, we’re delighted to announce that the final release of TensorFlow 2.0 is now available! Learn how to install it here. TensorFlow 2.0 is driven by the community telling us they want an easy-to-use platform that is both flexible and powerful, and which supports deployment to any
中国の巨大IT企業であるテンセントは世界有数のゲーム会社として有名ですが、各国の映画製作会社に出資する映画会社としての側面を持っており、テンセント・ピクチャーズという映画部門も所有しています。そんなテンセントが出資した映画の制作陣に対し、「おっぱいは大きい方がいい」「黒人は出さないでほしい」といった要望を出していたとのうわさを、ゲームライター兼ジャーナリストのアラナ・ピアース氏が語りました。 Alanah Pearce on Tencent vs Microsoft Studios - Twitch https://clips.twitch.tv/InterestingPlausibleKangarooSoonerLater-Sg0V55Hd1FYy2zFv Tencent Allegedly Wanted Bigger Breasts And No Black People In A M
こんにちは、R&Dチームの齋藤（@aznhe21）です。 さて、本日、日本時間2/12(金)、Rust 1.50がリリースされました。 この記事ではRust 1.50での変更点を詳しく紹介します。 2/12はダーウィンの日 *1 *2 ピックアップ Rust財団が誕生 ディレクトリ内容を変更した際のbuild.rsの再実行 boolの値でOptionを返す関数 値域を制限する関数 配列を同じ値で埋める関数 安定化されたAPIのドキュメント bool::then サンプル btree_map::Entry::or_insert_with_key サンプル f32::clamp パニック サンプル f64::clamp パニック サンプル hash_map::Entry::or_insert_with_key サンプル Ord::clamp パニック サンプル RefCell::take パニ
特殊部隊「アメリカ海兵隊特殊作戦コマンド(MARSOC)」が、背中にライフルを搭載した四足歩行無人地上兵器を試験運用していると報じられました。 Rifle-Armed Robot Dogs Now Being Tested By Marine Special Operators (Updated) https://www.twz.com/sea/rifle-armed-robot-dogs-now-being-tested-by-marine-special-operators Robot dogs armed with AI-targeting rifles undergo US Marines Special Ops evaluation | Ars Technica https://arstechnica.com/gadgets/2024/05/robot-dogs-armed-wi
近年、機械学習（ML）やディープラーニング（DL）といったAI関連技術をプロダクトへ応用し、新たな価値を生みだそうという動きが加速しています。その中で、従来の「DevOps」の考え方を、機械学習向けに発展させた「MLOps」という新しい概念が生まれ、注目を浴びています。MLOpsが注目される背景には、どのような課題があるのか。そして、実際に現場でMLOpsに携わる人々は、何を目指し、どんな取り組みを行っているのか。ヤフーとLaunchableで、それぞれMLOpsをリードしている2人のエンジニアに語っていただきました。 機械学習システムの普及を契機に関心が高まる「MLOps」 黒松：ヤフーの黒松です。私は大学時代に、ビッグデータを研究テーマにしており、OSSとして当時注目されていたHadoopなどを扱っていました。卒業後は富士通研究所に入り、基盤研究の一環として、機械学習のための基盤を作り
GitLab has at most eight layers in the company structure (Associate/Intermediate/Senior, Manager, Senior Manager, Director, Senior Director and/or VP, Executives, CEO). You can skip layers but you generally never have someone reporting to the same layer (Example of a VP reporting to a VP). Dual Career Path at GitLab A dual career path is a career path that allows upward mobility for team members w
こんにちは、SREの戸田です。本日は社内で開催したJVM勉強会（運用編）の一部を公開します。 JVM、使っていますか？弊社ではサーバサイドKotlinが活躍しているので、もちろん日常的にJVMが稼働しています。このためサービス運用の一貫で必要になる知識や関連ツールなどをSREないしプロダクトチームに共有することを目的として、この勉強会を開催しました。 図1 勉強会はGoogle Meetでオンライン開催しました パフォーマンス・チューニング サービスを開発していると、この処理をもっと高速化したい！ランニングコストを抑えてユーザ体験の向上に投資したい！というというシーンには多く遭遇しますよね。こうしたユーザが増えてサービスに負荷がかかるようになったことで生じた課題に対して迅速に打ち手が取れることは、とても重要です。 しかし焦ってはいけません。「このコードはめっちゃループしてるし遅そう！」「あ
How Google SRE and Developers Collaborate - IT Revolution
July 12, 2022 How Google SRE and Developers Collaborate This post was adapted from the paper “How Google SRE and Developers Collaborate by Christof Leng, Tracy Ferrell, Alex Bligh, Michal Gefen, Betsy Beyer with help from Salim Virji from the Spring 2022 DevOps Enterprise Journal. Google’s Site Reliability Engineering (SRE) team is a specialist engineering organization focused on designing, buildi
メディアドゥでは、エンジニア有志によって執筆された【Tech Do Book】という合同誌を発行しています。 本日はその中から、Tech Do Book vol.1 【1章 EPUB Generator をつくろう】を紹介します。 はじめに EPUB生成ツールの作り方を通じて、EPUBフォーマットの理解について深めましょう。 スコープ シンプルなテキストベースのEPUBファイル生成ツールの作り方をまとめます。対象とするEPUBのバージョンは3.0です。 なお、コミックのような画像コンテンツを含むEPUBファイルの生成はここでは取り扱いません。 でき上がるもの 書籍ID、出版社、タイトルや目次内容、本文などをPOSTすると、EPUBファイルとしてダウンロードできるようになります。 図：フォームイメージ 必要な知識 HTML基礎 XML基礎 Spring Bootの簡単な使い方 EPUBフォー
前回は BERT についてその概要と使い方を紹介しました。今回は自然言語処理ライブラリである spaCy と spaCy をフロントエンドとする日本語NLPライブラリの GiNZA について紹介します。 1. 始めに 本記事では欧米で有名な自然言語処理ライブラリである spaCy とリクルートと国立国語研究所の共同研究成果である日本語NLPライブラリ GiNZA について紹介します。記事の前半では、spaCy と GiNZA の概要と日本語を処理する際の基本的な機能／操作について説明します。後半では、spaCy で提供される文章分類機能について、前回までに紹介した手法も含めて精度を比較してみます。 2. spaCy と GiNZA の概要 spaCy は Explosion AI 社の開発する Python/Cython で実装されたオープンソースの自然言語処理ライブラリで MIT ライセ
grpc-gateway を実運用で使うための追加実装｜Dentsu Digital Tech Blog
電通デジタルでバックエンドの開発をしている平沼です。 Dentsu Digital Advent Calendar 2020 の 18 日目の記事になります。前回の記事は「Micro Frontends 導入の覚書」でした。 弊社では、社内 / グループ会社向けのデジタル広告運用実績管理システムのバックエンドサービスに gRPC を利用しています。また Web などから HTTP によるアクセスができるように、 gRPC から HTTP に変換して API を提供する grpc-ecosystem/grpc-gateway も利用しています。 grpc-gateway を利用するとき、 README.md 通りの使い方ではサービス運用上困ることがあります。今回はそのうち下記 3 点を取り上げて対応方法を紹介します。 ・grpc-gateway サーバ自身のヘルスチェックをしたい ・認証情報
Rustで自作OSをしているときのデバッグ例 - syscall 命令と仲良くなりたい！前編 - /var/log/hikalium
この記事は自作OS Advent Calendar 2022の17日目の記事です。他の記事も是非お楽しみください！（そして書ける方はぜひ参加してみてください！！） 前回(?)までのあらすじ hikaliumは自作OS上で動くアプリからsyscall命令を使ってシステムコールを呼べるようにしようと頑張っていたが、なぜか発生するトリプルフォルトによりQEMUが再起動してしまい、3時間のデバッグの末力尽きてしまった。一体なぜ例外が発生するのか、その謎を解くため、我々は数日の休息をとったのち、バイナリの森へと旅立った…。 前回（という名の配信アーカイブ）: www.youtube.com 状況を整理しよう バイナリの森は危険だ。無闇に動きまわっては、x86の沼に足をとられて命を落としかねない。まずは我々の向かっていた先と、これまでに得た情報をまとめることにしよう。 どこへ向かっていたのか 我々のひ
こんにちは。プラットフォーム技術戦略室SREチームの津田(@grim0h)です。 昨年の6月以来の投稿になります。 今回は、Cloud IoT OSに対して行なっているProduction Ready活動について紹介します。 ( この記事はInfra Study Meetup #3のLTで話した内容を詳細化したものです。LTの資料はこちらになります。) Cloud IoT OS とは Cloud IoT OS について簡単に紹介します。 Cloud IoT OS とは、あらゆる人に直感的なIoTデバイスの制御、データ解析、AI・クラウドサービス連携できるユーザ体験を提供するAI・IoTプラットフォームです。 マイクロサービスアーキテクチャで構成されており、コンテナ化された各サービスをKubernetesで管理しています。 www.optim.cloud Production Ready と
Google Cloud で生成 AI アプリケーションを作ろう！パート 0：Google Cloud の生成 AI ソリューション
本シリーズの執筆者 Google Cloud で生成 AI アプリケーションを作ろう！ シリーズの記事は、Google Cloud Japan の下記の有志メンバーが共同で執筆しています。 執筆者 下田倫大（Norihiro Shimoda, Google Cloud AI/ML Practice Lead） 中井悦司（Etsuji Nakai, Google Cloud Solutions Architect） 木村拓仁（Takuto Kimura, Google Cloud Customer Engineer） RyuSA レビュアー 牧 允皓（Yoshihiro Maki, Google Cloud AI/ML Specialist） 鈴木かの子（Kanoko Suzuki, Google Cloud Associate Customer Engineer） 吉田望（Nozomu Y
年末で、ちょうどアドベントカレンダーの枠があったので今年一年の活動を振り返っていこうと思う。 この記事はコネヒト Advent Calendar 2019 21日目の記事です。 2019年は結構自分の働き方が変わった一年でもあったので、下記2点を中心に書いていく。 機械学習の世界に足を踏み入れた アウトプット中心の活動ログ 機械学習の世界に足を踏み入れた 組織の大きな変化もあり、今年から業務として機械学習に取り組んでいる。(元々興味はあったのでチャレンジするいい機会に恵まれたというのが正直なところ) ここでは、機械学習関連のものだけに絞って時系列でどんなことをやっていたのかを振り返ろうと思う。 1〜3月 当時のCTOの @tatsushim がPythonによるはじめての機械学習 という本を執筆しており、そのレビュワーとしてこの本を通じて機械学習を学び始めた。 この本は、機械学習の初学者が
GitHub - zellij-org/zellij: A terminal workspace with batteries included
Zellij is a workspace aimed at developers, ops-oriented people and anyone who loves the terminal. Similar programs are sometimes called "Terminal Multiplexers". Zellij is designed around the philosophy that one must not sacrifice simplicity for power, taking pride in its great experience out of the box as well as the advanced features it places at its users' fingertips. Zellij is geared toward beg
『レインボーシックス シージ』から離れてしまったすべてのプレイヤーへ、3000時間を捧げた筆者が紹介するシージ今昔 - AUTOMATON
ホーム コラム 『レインボーシックス シージ』から離れてしまったすべてのプレイヤーへ、3000時間を捧げた筆者が紹介するシージ今昔 筆者と『レインボーシックス シージ』の出会いは、2015年9月、都内でおこなわれた「Xbox One 大感謝祭 2015」だった。よくわからない屋内戦に「難しそうだな」と思ったことをよく覚えている。その年の年末、「そろそろ新しいFPSやるか」なんて言いながら友達と一緒に購入した。その友達は今年結婚した。 当時のFPSといえば、『Battlefield Hardline』や『Call of Duty: Black Ops 3』（どちらも2015年発売）といった、リスポーン有りの比較的カジュアルに楽しむタイトルが多く、PS4/Xbox Oneを購入して初めてのFPSがこの2シリーズだったプレイヤーも多いのではないだろうか。 そこに現れたのが『レインボーシックス シ
TOP COVID19医療翻訳チームからの発信(新型コロナウイルス感染症医療情報 海外論文翻訳他)このサイトについて | COVID19医療翻訳チーム(covid19-jpn.com)
（2021.3.11） 新型コロナワクチンの知識や情報を入手するのに役立つサイトをご紹介する「ワクチンのこと」のページを新設しました。そちらもぜひご覧ください。 【お願い】サイト訪問者の方向けアンケート 本サイトの内容をより良くするために、アンケートにご協力お願いいたします(約1分)。https://docs.google.com/forms/… 一般の方向けの情報（一人一人ができること） このサイトはcovid-19に関する主に医療者向けの情報サイトとして2020年2月下旬に医療者有志が設置しました。 当初より一般の方向けの情報をトップページに掲載していましたが、2020.3.24に 「一般の方へ」のページを新設して、 一般の方向けにできるだけ最新のわかりやすい情報を掲載しています。 WHAT’S NEW ■NEW2021.10.23 翻訳公開 AJPH_1918年インフルエンザパンデ
本記事ではRustでOpentelemetryをはじめることを目標に以下の点について書きます。 OpenTelemetryの概要RustのapplicationにOpenTelemetryを導入する方法前半は公式docを読みながら登場人物を整理し、後半は実際にdocker-compose上でそれらを動かします。 またRustではtracing-opentelemetry crateを利用します。 tracingについては別の記事で基本的な仕組みについて書いたのでopentelemetry固有の処理について述べます。 sample code traceの設定については、別の記事に詳しい説明を書きました。 OpenTelemetryとは最初にOpenTelemetryについての現時点での自分の理解は以下です。 OpenTelemetryとは文脈により以下のいずれかを指す CNFNのprojec
コンパイル時計算でラムダ計算の構文解析器・評価器・型推論器を実現 (Scala 3編) - 貳佰伍拾陸夜日記
またか. またなのか. 何回目だ. ということで, ラムダ計算のインタプリタの実装としては4回目くらい*1, コンパイル時計算でやるものとしても3回目くらいになってしまうけど, ラムダ計算の処理系をまた書いてしまった. 今回の目的は, Scala 3にはmatch typesという機能があり, これだけでチューリング完全なのではないか, というのを検証するため. また, 文字列リテラル型を操作する型レベル関数が3.1.2-RC1にきていて, これを使えば構文解析器だって書ける. 経緯 過去の事例 関数と返り値 パターンマッチと再帰呼出し Scala 3の型レベル言語 match types リテラル型操作 ラムダ計算の実装 評価 印字 構文解析 型推論 (型検査) おわりに 経緯 もともとは, id:xuweiさんが文字列リテラル型でコンパイル時に動作する構文解析器を実装していたのが始まり
ケビン•クロン(26)[1B]は、超人的インパクトでボールを圧し潰すスーパースラッガー。天性の打撃センスを武器に、19年AAA(PCL)は82試合で.331 39HR 105RBI OPS1.226と他の追随を許さぬ打棒を披露。AAA通算11.6AB/HRは過去9年で歴代1位ブラッシュ(11.3)に匹敵する新帝王。近未来の来日を期待する逸材。 pic.twitter.com/bogW4qYcJ5 — NPB外国人選手好きのtweet🦈 (@cpmmaff) December 22, 2019 ケビン・クロンは大型扇風機でも打率.220でもいいから、ホームランを40本くらいは打って欲しいわね。とにかく誠也以外にもホームランを量産できる打者が必要なんじゃあ･･･ — あかぎゆーと (@akagiya) November 16, 2020 ケビンクロン獲得はいいね。 どれだけ誠也に負担かけてた
ATT&CK-like Threat Matrix for CI/CD Pipeline on GitHub: https://github.com/rung/threat-matrix-cicd -------- Place: CODE BLUE 2021 OpenTalks at Tokyo Presenter: Hiroki SUEZAWA (https://www.suezawa.net) Abstract: With the popularization of Dev(Sec)Ops, the CI/CD (Continuous Integration and Delivery) environment is becoming more and more common in modern application development and infrastructure man
AI事業本部MLOps研修公開！MLOps研修で学ぶ最新の機械学習ワークフローとは？ | CyberAgent Developers Blog
AI事業本部MLOps研修とは はじめまして、AI Labでリサーチエンジニアをしている岩崎（@chck）と、AI事業本部 Dynalystでデータサイエンティストをしている長江（@nsakki55）と干飯（@hosimesi）です。 今回は、AI事業本部研修で行われた講義のMLOps回の資料を公開します。 🔳 AI事業本部の事業を担う一員として、「AI事業本部で必要なドメイン知識を身につける・関係を構築する（縦・横・ななめまで）」が研修の目標 サイバーエージェントでは、入社後3週間ほどのエンジニア全体研修を行った後、各事業部に配属されます。AI事業本部では、事業部配属直後に2週間ほどエンジニア研修を行います。この研修では、全社研修とは異なり、AI事業本部に特化したアドテクや機械学習に関連する内容が取り扱われています。 ▼事業部研修全体スケジュール AI事業本部の研修は、以下の3つのパー
カスタマーサポートOpsの仕事SmartHRのカスタマーサポートは、ユーザーさんとの接点としてIntercomを利用しています。 今回募集するカスタマーサポートOpsの仕事の2つの柱のうちの1つは、Intercomで発生し、BigQueryに同期された問い合わせデータを、RedashやLookerを使って分析することです。 たとえば下の画像のように問い合わせ対応終了後に送っているアンケートの結果をIntercomからBigQueryに同期し、Lookerを使って可視化しています。 また、過去の問い合わせのデータを元に、Prophetという時系列解析ライブラリを使って、未来の問い合わせ件数の予測をしたりもしています。 件数予測については、以前カスタマーサポートOpsのメンバーがQiitaに書いた記事もあります。 もう1つの柱は、カスタマーサポートのメンバーがサポートに必要な情報を得たり、問い
先日、Kubernetes Meetup Tokyo #59 で「KEP から眺める Kubernetes」というタイトルで発表しました。発表の後で Kubernetes の upstream のキャッチアップ方法について質問を受けました。その場で回答はしたのですが、ちょうど社内の共有会で似たような話をしたところだったので、加筆修正したものを公開しておきます。 はじめに Kubernetes の upstream を追いかけ始めて 1 年ちょっと経ったので、その経験をまとめます。Kubernetes の upstream やエコシステムを観察しているだけで、コントリビュータではありません。間違っている部分があったらごめんなさい...！ Kubernetes の開発体制や開発者の所属組織の分布、新しい機能を追加する際のプロセスの話を簡単にしてから私のキャッチアップ方法についてまとめています。
Zabbix 5.0はKubernetes監視やZabbix Agent 2など――Zabbixでデータ収集ゲートウェイを構築した事例が登場したZabbix Conference Japan 2019
5.0ではKubernetes監視やコードコントリビューター制度も――CEO基調講演 基調講演には、Zabbix 創設者兼CEO Alexei Vladishev氏が登壇。「Welcome to Zabbix Conference Japan 2019! ～Road to Zabbix 5.0に向けて～」と題し、最新版のZabbix 4.4と、次期LTS（Long-Term Support）であるZabbix 5.0の動向を解説した。 Vladishev氏は、オープンソースソフトウェア（OSS）の動向について振り返りながら「クラウドプロバイダーに対抗するために、OSSが制約のある独自のソリューションに舵を切るケースが出てきています。しかし私はOSSがもたらす自由の理念を信じています。Zabbixはこれからも“ユニバーサル”な真のOSSを追求していきます」と強調した。 ユニバーサルとは、一部
GPT-neoxの学習用にマルチノード並列学習環境を整えた with DeepSpeed - ABEJA Tech Blog
1. はじめに 2. 並列学習環境を調べる 並列学習方法を調べる ネットワーク、コンピューティング周りを調べる 3. インフラ環境を構築する コンパクトプレースメントポリシーの作成 Compute Engine を起動する (Fast Socket と gVNIC を利用する) 4. まずはシングルノードで動かす 5. 次はマルチ環境で動かす w/ Docker リポジトリをクローン ssh/config を作成 authorized_keys を作成 hostfile を作成 Docker を build 6. つまずいたポイント 学習途中に出力したファイルを再利用するのでNFSが必要に NFSのリージョンを間違えて速度が出なかった 大量のGPUの調達はリソースを確保できないかもしれないので要サポート確認 コンパクトプレースメントポリシーは邪魔になりそうだった 7. 結果 8. まとめ
ハッキングしてみたらできちゃった。人工衛星のセキュリティ甘すぎ問題2023.05.18 23:0084,070 Kyle Barr - Gizmodo US ［原文］ （ そうこ ） …怖すぎ。 人工衛星熱が各国で加熱している今日この頃。地球低軌道に衛星を乗っけまくっている気がしますが、そんなスペースデブリよりも気になるのがそのセキュリティ。 ある調査では、人工衛星のセキュリティがザルすぎて簡単にハッキングされてしまう可能性があるという報告が上がっています。 ハッキングテストやってみたらできちゃった4月末に開催された宇宙のサイバーセキュリティを考えるカンファレンスCYSAT。 テック企業のThalesがESAのハッキングチャレンジに参加し、無事ハッキングに成功。2019年に地球低軌道に打ち上げられた小型衛星OPS-SATのコントロールを奪う方法を見つけ出しました。 衛星システムに侵入するこ
An AnandTech Interview with Jim Keller: 'The Laziest Person at Tesla'
Topics Covered AMD, Zen, and Project Skybridge Managing 10000 People at Intel The Future with Tenstorrent Engineers and People Skills Arm vs x86 vs RISC-V Living a Life of Abstraction Thoughts on Moore's Law Engineering the Right Team Idols, Maturity, and the Human Experience Nature vs Nurture Pushing Everyone To Be The Best Security, Ethics, and Group Belief Chips Made by AI, and Beyond Silicon A
初の機械学習プロジェクトを仕事でおこなった。その際に、各プロセスでこういう部分をみたり考えたりした方が良さそうだと思ったことをまとめる。 なお、機械学習プロジェクトの話は「仕事ではじめる機械学習」をはじめとして既に色々なところで議論されている*1。しかし、いくつか読んだがマクロな話が中心だったので、どちらかというとミクロ部分の機械学習モデルを構築する という部分を中心に書く。 なお、経験者から指摘されたり教えられた点を1度機械学習プロジェクトをやっていったんまとめただけなので、今後追加・修正される暫定版なことに注意。 ワークフロー 機械学習プロジェクトのワークフローはざっくりと以下のようになる。 1. 要件を定める やることとしては、 目的 スケジュール 期待値 どの程度の精度ならよいか どのようなアプローチを取るか を決める。 このあたりの話は、前述のように「仕事ではじめる機械学習」など
AWS SSM Default Host Management Configurationの登場でEC2インスタンスにアタッチするポリシーの考え方・運用はどう変わる? | DevelopersIO
2023年2月中旬にAWS Systems Manager Default Host Management Configuration(SSM DHMC)という機能がリリースされました。 本機能を利用すると、EC2のインスタンスプロファイルにSSM系権限を付与することなく、セッションマネージャーなどのSSM管理機能を利用できるようになります。 最新のSSM Agent(バージョン>=3.2.582.0)でしか動作しないため、現時点での一括導入は難しいですが、AMIの更新やSSMエージェントのアップデートなど時間の経過とともに、EC2インスタンスはDHMCでSSM管理するのが主流になるはずです。 SSM DHMCが当たり前な世界になると、EC2インスタンスにアタッチしている権限の運用はどう変わるでしょうか? SSM DHMC登場前 SSM DHMC登場前であれば、次のようなポリシーを用意し、
AWS勉強会レポート「サービスを動かし続ける為に何が必要か」 - Tech Do | メディアドゥの技術ブログ
はじめに 初めまして！6月よりメディアドゥにJoinしたサーバーサイドエンジニアの角田です。 みなさんAWSは使ってますか？ 私はとある社内システムのクラウドリフト案件で絶賛活用中です。 さて、先日AWS社ソリューションアーキテクトの八木さん(@ygtxxxx)協力のもと、同社シニアソリューションアーキテクトの大村幸敬(@yktko)さんに表題の勉強会を開いていただきました。 昨今当社でも新しい部署として立ち上げられたSREの話題が中心ですが、開発サイドの方にも非常に有益な内容でしたので概要をレポートしたいと思います！ 内容 アジェンダは下記の通りです。 各章の内容や所感についてまとめてみましたのでご覧ください！ ※ ⑤参考文献 は割愛 ①運用って何だ このセクションでは、「そもそも運用とは何なのか」をブレイクダウンしてご説明いただきました。 ユーザー視点でシステム運用について分解していく
JDK 21のswitch式でpattern match書いたら10倍以上遅い件 - xuwei-k's blog
switch式の結果javapしたらhttps://t.co/xMc0YEYsrg java.lang.runtime.SwitchBootstraps と tableswitch が使われることに気がついたが、これ巨大なswitch式をJDK 21以降で書いた場合、同等の巨大なmatch式をScalaで書くよりも速度が速い可能性があるのでは？？？ これScalaで活用できるか？というと— Kenji Yoshida (@xuwei_k) September 25, 2023 switch式の結果javapしたら https://docs.oracle.com/en/java/javase/21/docs/api/java.base/java/lang/runtime/SwitchBootstraps.html java.lang.runtime.SwitchBootstraps と ta
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機械学習プロダクト開発の「2年目」とこれから｜Yotaro Katayama
ネット上の悪評を消す会社が虚偽のDMCAと法的通知で顧客に不利な記事を削除する方法が白日の下にさらされる
現代は開発抽象化レイヤーが重層化している、あるいは何を見ても開発抽象化レイヤーに見える
TensorFlow 2.0 is now available!
映画の制作陣に「おっぱいは大きく」「黒人は出さないで」とテンセントが指示したとのウワサ
Rust 1.50を早めに深掘り - OPTiM TECH BLOG
背中にライフルを搭載したロボット犬を海兵隊の特殊部隊が試験運用中
AIシステムが成熟する今「MLOps」が必要とされる理由とは？ MLOpsを推進するために大切なこと
Organizational Structure
JVM勉強会（運用編）を開催しました - 株式会社ヘンリー エンジニアブログ
EPUB Generatorをつくろう - Tech Do | メディアドゥの技術ブログ
はじめての自然言語処理 spaCy/GiNZA を用いた自然言語処理 | オブジェクトの広場
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2019年を振り返る(機械学習の世界に足を踏み入れた) - shnagaiの日記
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マイナーの151ホームランの大砲・ケビンクロン(Kevin Cron)内野手をお値打ち価格で獲得!!
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