ローカルで動く大規模言語モデル(Rinna-3.6B)を使ってあなただけのAIパートナーを作ろう - Qiita
はじめに はじめまして。株式会社ずんだもんのアルバイトエンジニアのinadaです。 今日は誰でも作れるずんだもんと題してローカルPCにずんだもんAIを作ります。この記事はそのチュートリアル記事です。 (誰でもと書いてますが、RTX 3060(12G)搭載以上のPC推奨です。CPUマシンでも出来る部分はありますが非推奨です。RTX 3060(12G)のグラボは5万ぐらいで買えるので持ってなければ買っちゃいましょう。) 対象読者/記事の範囲 ローカルPCで動かせる大規模言語モデルを、学習用のデータの用意から、学習、動かすところまで一通りどんなものか、お試ししてみたい人。 自分だけの世界にただ一人だけのうちの子、またはパートナー(うちの嫁)を作り育てたい。そんな沼にはまりたい、興味がある人。 AIの仕組みや用語は当記事では解説しません。AIの用語(モデル, loss, epoch, checkp
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ストックマークのプロダクト開発・運用では、Node.jsを利用してAWS Lambda を月間1.6億秒利用しています。本記事ではそこから分かった知見を紹介します。
はじめに こんにちは、Latte72 です。 慶應義塾大学公認サークル Computer Society で低レイヤーを扱うシステム班の班長を務めることになったので、後輩たちに低レイヤー技術（特に自作言語やコンパイラ・インタプリタの実装）について興味を持ってもらうにはどうしたらいいかと考えながらこの記事を書いています。 この記事は私のサークルに入会した新入生や、プログラミング言語がどのようにして動いているのかに興味がある人、低レイヤーにあまり詳しくないけど自作言語や自作コンパイラに興味がある人たちに向けたものです。 プログラミングに関する事前知識がなくても読めるように、多くの補足をつけています。 既にプログラミングに精通している方にとっては説明が不適切に感じる部分があるかもしれません。温かい目でご覧いただき、コメント欄にてご指摘いただければありがたいです。 当初は１つの記事として公開しよう
構成図 as Code - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 内容 draw.ioを使用してネットワーク構成図を書いていますが、構成管理が結構手間になります。IaCを導入して、gitベースでインフラの構成管理が出来ても構成図だけは手動で管理となってしまうため、IaCの様に構成図もコードで管理出来ればと思っています。今回は特別何かのツールを入れるわけではなく、drow.ioにインポート用のXMLファイルを作成するプログラムを作成します。構成変更が発生した際はプログラム修正を行うと、新しいXMLファイルが作成されるため、こちらをインポートすることで構成図に反映する流れとなります。 構成 オンプレミスで
ここ最近、何やらデータベースの相談をされることが何やら多くなってきたmasamikiです。 今、とあるプロダクトの開発をしようと、要件まとめたり設計したりたりしてるのですが、この仕組みをやるためには…version管理いるなぁ…gitが欲しいなぁ……となってます。 そして、調べてみたところ、2年も前のものですがこんな記事を見つけました。 「DoltとDoltHubが我々の結論だ」とおっしゃってます。 Doltとは Doltは、Gitリポジトリと同じように、フォーク、クローン作成、ブランチ、マージ、プッシュ、プルできる最初で唯一のSQLデータベースです。（← by Google翻訳） おぉ、まさしく、そのままんま、これだ。 他にも、GitRows とかも使えそうかな…と思ってみていたものの、どうやら今の要件にあうのあはDoltっぽそう。 上記事だと、他にもdata.world（Microso
{ "plpgsqlLanguageServer.database": "データベース名", "plpgsqlLanguageServer.user": "ユーザ名", "plpgsqlLanguageServer.password": "パスワード", "plpgsqlLanguageServer.definitionFiles": [ // glob をサポート。 "**/*.sql", "**/*.psql", "**/*.pgsql" ], // Language Server が対応するファイルの拡張子はデフォルトで ['*.pgsql', '*.psql'] です。 // （ SQLite など他の RDS と競合させないためです。） // '*.sql' のファイルも対応させたい場合は、下記の設定を追加してください。 "files.associations": { "*.sq
# Constraints problem += 47.7*AA+ 55.8*AB+ 66.6*AC+ 48.4*AD+ 52.4*AE+ 36.4*AF+ 31*AG+ 27.1*AH+ 57.5*AI+ 38.9*AJ+ 36.8*AK+ 35.5*AL+ 57.5*AM+ 9.5*AN+ 38.1*AO+ 27.3*AP+ 27.2*AQ+ 31.4*AR+ 30.8*AS+ 39.2*AT+ 37.7*AU+ 37*AV+ 47.3*AW+ 30.3*AX+ 0*AY+ 92.9*AZ+ 40.2*BA+ 41.8*BB+ 35.8*BC+ 26.4*BD+ 29.1*BE+ 52.7*BF+ 30.2*BG+ 34.3*BH+ 41.9*BI+ 42.4*BJ+ 42.4*BK+ 31.2*BL+ 0.1*BM+ 62.8*BN+ 76*BO+ 44.1*BP+ 31*BQ+ 3
$ sudo apt-get update Ign:1 http://archive.ubuntu.com/ubuntu jammy InRelease Ign:2 http://security.ubuntu.com/ubuntu jammy-security InRelease Ign:3 http://archive.ubuntu.com/ubuntu jammy-updates InRelease Ign:2 http://security.ubuntu.com/ubuntu jammy-security InRelease Ign:4 http://archive.ubuntu.com/ubuntu jammy-backports InRelease Ign:2 http://security.ubuntu.com/ubuntu jammy-security InRelease
0.THE FRUGAL ARCHITECT (倹約的なアーキテクト) 2023年11月下旬に開催された re:Invent 2023 のキーノートにおいて、Amazon CTO のワーナー・ヴォゲルス氏が「THE FRUGAL ARCHITECT (倹約的なアーキテクト)」という考え方をお話されました。 とても刺さる内容となっており、今後私なりの解釈を整理して記事化してみたいと考えています。 1. はじめに 近年、様々な企業や組織でAWSの利用が広まってきましたが、AWS活用をしていく中で適切なコスト管理は欠かせません。 適切なコスト管理ができていないと、予想外の箇所でコストが発生し、それに気づかないまま無駄な費用が 長期間にわたって発生し続ける恐れ があります。そのため現時点でどのくらいの費用がかかっているのかを正確に把握し、それを分析して最適化する必要があります。 2.主要なポイント
Python×株式投資：都度DLはやめた─yfinanceで爆速テクニカル分析を回したい - Qiita
yfinaceデータを用いた軽量データセット（個人用）の構築 はじめに これまでテクニカルスクリーニングのバックテストを行う中で、 処理速度の遅さに課題を感じていました。 特に、複数銘柄に対してループ処理を行う際、 毎回 yfinance を通じて株価データを取得していたため、 同じ銘柄でも都度ダウンロードが発生し、非効率でした。 →今のスクリーニング系の問題について書いたのがこちらの記事です。よければ参考に。 例えば以下のようなコードが問題でした。 # ----------------------------- # スクリーニング条件別ループ # ----------------------------- summary = [] for cond in screening_conditions: result = [] chart_dir = お好きなディレクトリ os.makedir
2024.11.05「追記１：問題編」を追加しました！ 2024.11.06「追記２：回答編」を追加しました！ 2024.11.06 [補足]を追加しました！ 前提 LaravelはWordPressからステップアップしたい人に丁度フィットしたような作りになっており、オンプレ前提であり、MVC構成の簡単なSSR（サーバーサイドレンダリング）を推しています。 WordPressの次のステップと捉えると納得できますし、小さなアプリを簡単に作るには丁度良いと思います。 しかし、これで大きなサービスを作ろうとすると途端に崩壊します。 基本的にドキュメント通りに作成すると画面とインターフェースが密結合し、サービスとしてのインターフェースが固まらない状態になります。 結果的に私が関わったプロジェクトは全て密結合で触れない状態に陥っていました… たぶん日本中、いや世界中がこうなってると思います。 決して
プロンプトインジェクション対策｜ChatGPT APIのLINEボットを一ヶ月運用して戦った記録 - Qiita
ChatGPTのチャットボットを安全に運用する方法 プロンプトインジェクションは、不適切な文字列や悪意のあるコードを含むプロンプトがChatGPTに送信されることで発生するセキュリティ上の懸念です。 2023/04/11現在、LINEボットとして公開されている多くのサービスでプロンプトインジェクション対策がなされていないようです。この記事では、プロンプトインジェクション対策の背景や具体的なプロンプトの例を紹介し、ChatGPT APIを安全に利用する方法を説明します。 背景 ChatGPT APIは、OpenAIが開発した大規模な言語モデルで、自然言語処理のタスクを実行するために利用されます。しかし、APIを利用する際にはセキュリティ上の問題が生じることがあります。プロンプトインジェクションはその一例で、攻撃者が意図的に悪意のあるプロンプトを送信することで、システムやユーザーに悪影響を与え
OCRはもう不要？視覚的特徴とテキストを高精度に捉える！次世代マルチモーダルAIモデル『MPLUG-DOCOWL2』登場！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 株式会社ulusageの技術ブログ生成AIです！今回は、PDF解析とドキュメントインテリジェンスの最先端技術 「MPLUG-DOCOWL2」 について、解説していきます。このモデルは、高解像度のマルチページドキュメントを効率的かつ正確に解析する技術として注目されています。特に、従来のOCR（光学文字認識）ベースの解析手法が抱える課題を解決し、従来のOCR技術を必要とせず、新しい水準の性能と効率を実現しました。 この記事では、技術的な背景、MPLUG-DOCOWL2の構造と革新性、他の技術との比較、そして具体的なデモンストレーションを交え
はじめに テキストからダイアグラムの図が生成できるMermaidでAWS構成図をつくる方法を紹介します。 また、MermaidはGithubやQiitaなどのWebサービスやVSCodeやIntelliJなどのツール、コマンドやWebシステムでも使用できますので、良ければ下記の記事もご確認ください。 本手法でも使用しているflowchartでAWSの画像やアイコンを使う方法を記載したので、良ければこちらもご確認ください。 Mermaidのことはなんとなくわかったけど、AWSの構成図や配置図が描けないか考えていた人にも参考になれば幸いです。 AWSの構成図をつくる ・どんな感じの図ができるのか AWSの構成図を描くときにはAWS公式から提供されている[AWS Architecture Icons]というAWSのダイアグラムを書く際のアイコンセットを利用する機会が多いと思いますが、Mermai
【JavaScript】Idle Detection APIとかいう悪用以外の使い道がないAPI - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2024/09/10にIdle Detection APIというAPIが更新されていました。 ステータスはDraft Community Group Reportです。 これはコミュニティによる提案であり、W3Cによる正式な勧告ではありません。 個人や団体レベルでも、とりあえずRFCを作ってみたり検討したりできる段階ということです。 以下はこの提案を管理しているGitHubから、このRFCの意義を解説したReadmeの紹介です。 User Idle Detection API このAPIでは、開発者はユーザがアイドル状態になったとき(キ
なぜ、サービスクォータを意識しないといけないのか？ 結論から言うと、サービスクォータを意識していないと、システムの信頼性・可用性が低下してしまう可能性があるためです。 例えば、Aさんが API Gateway - Lambda - DynamoDB を用いてサーバーレスなAPIサービスを作ったとしましょう。 Aさんは「Lambdaは自動でスケーリングしてくれるから利用者が増えても大丈夫」と考えています。 このAPIサービスは好評を博し、順調に利用者が増えていきました。 すると、ある日突然、このAPIでエラーが頻発するようになりました。 なぜでしょう？ 原因は、利用者増加に伴い、Lambdaの同時実行数が増え、同時実行数が「1,000」を超えた＝Lambdaのサービスクォータに引っ掛かってしまったためでした。 つまり、Aさんはサービスクォータを意識していなかったため、このAPIサービスの信頼
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ここ数年の流れについて 技術的側面 Webフロントエンド（ほぼTypeScript＆React界隈）において、オブジェクト指向（厳密に言うとクラスの利用）から脱却する流れがあります。原因は以下の2点。 クラスの継承の問題点が（IT業界全体に）広く定着したこと JS/TSの進化、Reactの進化、関数型言語の考え方などの影響により、クラスを用いてデータと関数群を紐づけるメリットが薄くなったこと 現状、設計レベル（実務的にはどの関数を纏めてモジュール化するのか、モジュール同士をどう繋ぎ合わせるのか、フォルダ割りどうするのか等）のノウハウがま
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、とまだです。 Claude Code でコードを書いていて、「セキュリティ的に大丈夫かな？」とか「もっとパフォーマンス改善できないかな？」と悩んだことはありませんか？ 最近話題の SuperClaude というフレームワークを使ってみたところ、コード品質の改善がとても楽になったので紹介します。 （追記：実践編はこちら） 忙しい人のために要約 SuperClaude は Claude Code を拡張する無料のオープンソースツール 専門家ペルソナが自動的に登場して最適な支援をしてくれる 16個の高品質なカスタムコマンドがすぐに
技術記事を書かないプログラマへ向けた記事
はじめに 今回の記事では効率的に技術記事を書くための具体的なテクニックは取り扱わない。技術記事を書くことのメリットや技術記事を書く上で重要なマインドセットを中心に徹底解説する。 要旨：プログラマーは積極的に技術記事を書くべき 私たちプログラマーは積極的に技術記事を書くべきだ。TwitterでもQiitaでもこのZennでも構わない。とにかく何でもいいので、自分の学びや気づきを記録してそれを公開する習慣をつけよう。自分で学んで得られた知識や気付き、新しい価値観をまとめる作業は自分にしかできない。 記事を書くべき理由 記事を書くべき理由はざっくり以下の通り。 知識が定着するから 説明する能力が上がるから プログラマーとしての人となり(興味のある技術やプログラミングに対する価値観、説明する能力など)を知られるから それぞれ順番に解説する。 知識が定着するから 知識を定着させるための最高の手段は、
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは！！@Sicut_studyです！ 前回の作成しました記事が トレンド1位 になりました🎉🎉 これもいつも見ていただいている皆様のおかげです。ありがとうございます。 今回は仕事を始めてからよく言われる どうしてそんなにモチベーション高く勉強できるのか という事に関して自分なりに考えてみたので大全としてまとめていきます！！ この記事の対象者 勉強に対するモチベーションがわかない 何かをやりきることが難しい もっと成長をしたい モチベーション大全 本記事でモチベーションを高めるものとして紹介するのは以下です。 よくあ
｢これはHEAD^^｣ ｢これはHEAD^2｣ ｢これはHEAD~2｣｢HEAD@{2}､reflog用｣｢全部いっしょじゃないですか｣｢違う!!もっとよく見ろ!!｣ - Qiita
｢これはHEAD^^｣ ｢これはHEAD^2｣ ｢これはHEAD~2｣｢HEAD@{2}､reflog用｣｢全部いっしょじゃないですか｣｢違う!!もっとよく見ろ!!｣Git 画像略 TL;DR(Too Long; Didn't Read) ~nは単純なコミットの親をたどる(ブランチの分岐がある場合は現在のブランチのみで辿れるコミット) ^nはマージコミット向けで^2は｢そのコミットの2番目の親(取り込んだブランチの前回のコミット)｣ だからHEAD^n(n > 2)は存在しない 2024/06/04追記： OctopusなMergeだと３つ以上のブランチからマージできるので^nも存在する......があまり見かけることはない HEAD^^は｢HEAD^の親｣､HEAD^2は｢HEADのもう一人の親｣みたいな......｡タラちゃんがHEADだと波平がHEAD^^でマスオがHEAD^2です(
はじめに 2023年1月23日に法務省より、不動産登記において作成される登記所備付地図データがＧ空間情報センターを通じて無償で一般公開されました。 出典：https://www.moj.go.jp/MINJI/minji05_00494.html 登記所備付地図データが公開されることで、生活関連・公共サービス関連情報との連携や、都市計画・まちづくり、災害対応などの様々な分野で、地図データがオープンデータとして広く利用され、新たな経済効果や社会生活への好影響をもたらすことが期待されているようです。 いままでは登記所備付地図データのような土地の境界、形状を示すデータについてはオープンデータとしてあまり公開はされていなかったと思うので、普段GISを活用されている方にとっては嬉しいニュースだったのではないでしょうか。 この登記所備付地図データをQGISなどのGISで表示するには、デジタル庁が公開し
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. Intro 1.1 タイトルの答え それは，最初から"How"(どうやってこの問題を解決すべきか)だけを考えているからです． 最初に問うべきなのは"Why"(なぜこの問題が起きたか)です． このタイトルの問いも，なぜ？から始まっています．「どうやって自分でエラーを解決するか」だけを考えていると，問題の根本的な原因が分からないため，ずっと自分でエラーを解決することはできません． 1.2 Keyword 最初に自分に問いかけるべき言葉 〇 Why(なぜ？): なぜこの問題が起きたか ✕ How(どうやって？): どうやってこの問題を解
![[研究室向け]なぜ君はソースコードのエラーを自分で解決できないのか？ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f6cf59b4d46fe7123cbae8a39bf581dfc76c547d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYxMjk0ODY0JTJGNjhjYjZhOGEwNThjYWRkNTIyNWU4Mjk0MGRlM2MyMGVlOWM0YzkyZCUyRmxhcmdlLnBuZyUzRjE2NDkyMjYyMzQ_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmJnPUZGRkZGRiZmbT1wbmczMiZzPTRkYzY3YmMzMDRjN2U2MWM5OTBhMDk0YTlmY2NlZjA5%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D19580850c551db58b5df5a2adb6e8bc0%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBrb2tpMjAyMiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTQwOGEzZDcxMmY5NzE0YzNjNDRlOWUyM2Y3YzkzYmU0%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dc3666730fd52f4f4f9b717eb56c6911f)
しくじりエンジニア！私みたいになるな！ - Qiita 人間であれば誰しも「しくじったこと」が一度はあると思います。 あなたがエンジニアとして「しくじったこと」で思い浮かぶものは、どんな内容でしょう? を思い浮かべてのポエムです...。もちろん具体的な誰かの顔をイメージする記事ではないですが、社会人も 20 年そこそこになると「余計なこといっちゃったなー」とか、「うわあああ！ (頭の中で後悔)」とか、後になって胸にチクっとくる場面を、(割と)(これでも)(幾度となく) 経験しています。 Unsplash 本番サーバー60台のホスト名を全部 cat にしてしまった話 #Linux - Qiita とか、WHERE 句を付けずに DELETE 文を流すとかも記憶のどっかにあるけど、言うて対システムの失敗は「(せいぜい数週間) 頑張れば」どうにかリカバリできることの方が多いのではと感じます。 一
【個人開発】最新のNext.js+NextAuth.js+prisma+microCMSでECサイト作ってみた【フルスタックアプリケーション】 - Qiita
はじめに 皆さんこんにちは、mamiなのだ！ 今回はバックエンドは作らずにNextAuth.jsやprisma、microCMSなどを利用してNext.jsでECサイトを作成してみたので、その方法や手順などを公開しつつ、認証周りや大型開発案件でも採用されるstorybookなどについても解説していこうと思うのだ！ フロントを勉強し始めた初学者さんや、フロントがメインではないバックエンドエンジニアの方に向けて、丁寧に解説を挟みながら書いていくので「へ〜フロントってこんな感じのことやってるんだ〜」と思ってくれたら嬉しいのだ！ ちなみにこの記事は丁寧に解説しすぎて死ぬほど長くなってしまったので、気になる部分だけ読んでみても良いのだ！ フロントガチ初心者の方は読んでるだけでも勉強になると思うので、暇な時にのんびり読むことをお勧めするのだ！ 対象読者 フロントを勉強し始めた初学者さん フロントがメイ
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はじめに 最近、プロジェクトで運用回りの設計を行う機会があったので、その際に学習したことをまとめました。AWSのLambdaなどを使っている方でロギングに興味があるけど、まだ良く理解できていないという方のためになれば幸いです。ここではサーバレス環境でのロギングの基本について解説しています。 また、監視に関した記事も投稿していますので、そちらも興味がございましたら一読下さい。 ログ戦略 マイクロサービスの場合、ログ戦略がとても重要になってきます。 マイクロサービスは複数のサービスから構成されているため、ログ戦略を間違えると調査が困難になり得るからです。ただし、AWSの場合は何でもかんでもログを出力するのは間違いです。標準的なログ出力機能を備えているサービスも多いため、重複が多くなりコスト増につながります。つまり、適切なログのみを出力する必要があります。 Lambdaのログ戦略 開発環境と本番
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WSL2でpingは通るのにcurlやwget, aptが通らないときに `netsh winsock reset` で復旧した記録 - Qiita
はじめに あるときにWSLからのaptに失敗する事象が発生したため、復旧対応を行った際の記録となります。 本投稿は作業記録からchatGPT5で草案を生成し、投稿主が微修正をしたものとなります。 WSL2上で ping google.co.jp は成功する しかし curl http://google.co.jp や wget、apt update は応答せず固まる Windows本体側からは問題なくHTTP/HTTPS通信できる WSLの再起動では改善せず 調査内容 Firewallの影響確認 目的：TCP/HTTP通信がWindows Defenderやセキュリティソフトにブロックされていないか切り分ける。 結果：無効化しても変化なし。 MTU調整 目的：パケットサイズ不一致や断片化によるTCP不通を切り分ける。 実施：
これにより、柔軟なクエリとアグリゲーションが可能になります。 強み 1. Kubernetes / マイクロサービスへの最適化 ネイティブ統合: Kubernetes環境では、PodやServiceの自動検出が可能 動的環境対応: コンテナの追加・削除に自動で対応 高カーディナリティ: 大量のラベルを持つメトリクスを効率的に処理 2. 強力なクエリ言語（PromQL） PromQL（Prometheus Query Language）により、複雑な集計・分析が可能： 3. 豊富なExporterエコシステム 公式Exporter: Node Exporter、Blackbox Exporter、HAProxy Exporter等 サードパーティ: MySQL、PostgreSQL、Redis、Nginxなど、あらゆるミドルウェアに対応 カスタムExporter: 独自アプリケーションのメト
これは何 自分の所属しているグループではスクラムを導入しているのですが、ある時メンバー間で業務を調整するためのコミュニケーションをもっと取っていきたいよねという話になりました。 具体的には、「重いレビューと重いタスクが重なってしまって余裕がない」、「ミーティングが多くて時間が足りない」、「体調不良で思うように働けない」などなどの個別の事情をもっと共有しあってチームで調整したいよねという内容です。 元々グループで毎日朝会を実施していて、そこに「困ったこと」を書くセクションを設けてはいました。 しかし、ちょっとした困りごとは「頑張ればなんとかなるし..」「わざわざ共有するほどでもないかな」といった感じで共有されづらい状況でした。 そんな時に以前『カイゼン・ジャーニー』で読んだ「ファイブフィンガー」を思い出し、チームに導入してみたら、些細な困り事が共有されるようになりました。 ファイブフィンガー
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[入門] PythonでuvとPEP 723を使うと開発体験が10倍向上する理由 - Qiita
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この記事はNuco Advent Calendar 2023の12日目の記事です。 はじめに 技術は目まぐるしく変化・進歩していて、トレンドに追いつくには、まず信頼できる情報源が必要です。 このリンク集では、エンジニア向けのコンテンツを種類別に紹介します。業界の最新ニュース、学術論文、実践的な動画解説、そして専門家のコミュニティなど多様なリソースをまとめました。 知識共有コミュニティ Qiita 言わずもがな、国内最大級のコミュニティサービスです。言語・分野ごとのタグがあり、どのエンジニアにとっても使いやすいサイトになっています。 Zenn 「知識を共有するエンジニアに対価を」というコンセプトとしている、情報共有コミュニティです。 ブログ記事だけでなく、あるテーマについて一冊の本として有料で公開することもでき、質の高いものがユーザーから評価されています。 note 文章や画像、音声、動画な
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はじめに 23年6月19日にAzure OpenAIに独自データを追加できる機能「Add your data」がパブリックプレビューで発表されました。GPTは自分が知らない情報に関して、答えることができないですが、この機能を使うことで独自のデータとGPTモデルを簡単に連携させることができ、GPTが知らない独自のデータを参照して回答を生成できるようになります。また、回答のソースを独自データに限定することもできるので、ChatGPTの活用の幅が大きく広がります。 一通り使ってみたので、具体的な利用方法を解説していきます(公式ドキュメントにも詳しく記載されています)。 (23年9月追記) Add your dataにベクトル検索の機能が追加されました。詳細はこちらのブログで丁寧に解説されていますので、ご参照ください。 独自データの追加 使えるモデルはチャット形式のモデル「gpt-3.5-turb
この記事で学べること この記事を読むことで、以下のスキルが身につきます。 Pythonコードのボトルネックを特定する方法 NumPyを使ったベクトル化処理の実装 非同期処理による並列化テクニック メモリ効率を最適化する実践的な方法 JITコンパイラ（Numba）の効果的な使い方 それでは、実際のコードと測定結果を見ながら、Pythonの高速化テクニックを学んでいきましょう。 なぜPythonは遅いのか？そして、どう高速化するのか？ Pythonが遅い理由を理解していますか？ 普段Pythonを使っている皆さんは、なぜPythonが遅いと言われるのか、その根本的な理由を理解しているでしょうか。Pythonの実行速度が遅い主な理由は以下の通りです。 動的型付け1 - 実行時に型チェックが行われる インタープリタ実行 - コードが逐次解釈される GIL（Global Interpreter Lo
![[入門] Pythonを10倍高速化する実践テクニック集 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1223e2c62accaa91ab48ca0f6a6d840ccab65401/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Ftech-festa-ogp-background-4b5015b2c518c7e6b9062a7c9f5f5e90.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYzNTIxNTczJTJGZTBmMGU4NmM4MTg2ZGUzN2NmMGFlNWMxYmIzMzFjNzM5NDIyNjNhOSUyRnhfbGFyZ2UucG5nJTNGMTc1MjIyNTQyMz9peGxpYj1yYi00LjAuMCZhcj0xJTNBMSZmaXQ9Y3JvcCZtYXNrPWVsbGlwc2UmYmc9RkZGRkZGJmZtPXBuZzMyJnM9NjhmYzIyNjMwMzllNGU0NzQyOTE3MGMyZTdjYjExOTY%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dcc1a59e5a96046a7f38619543aa5f4c8%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCJUU1JTg1JUE1JUU5JTk2JTgwJTVEJTIwUHl0aG9uJUUzJTgyJTkyMTAlRTUlODAlOEQlRTklQUIlOTglRTklODAlOUYlRTUlOEMlOTYlRTMlODElOTklRTMlODIlOEIlRTUlQUUlOUYlRTglQjclQjUlRTMlODMlODYlRTMlODIlQUYlRTMlODMlOEIlRTMlODMlODMlRTMlODIlQUYlRTklOUIlODYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyM0ZGRkZGRiZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtcGFkPTAmcz02YmI3OTI2OTJmMWZkYzYwY2U3YzQ2M2UwZjU3MzEyMw%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBTaGlnZW1vcmlNYXNhdG8mdHh0LWNvbG9yPSUyM0ZGRkZGRiZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz1kODJmMzE4ZjlkN2I5OGFjYjY0Y2YwOGYwNDBlMDE3YQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D34e4fc5f16bea46bf911014fcb5094c8)
はじめに お客様に提案をしているときの会話です。 お客様：「詳細設計書は作りますか」 私：「昔ながらの詳細設計（ロジックを日本語で書くもの）は作りません。クラス図とか、シーケンス図は複雑であれば作りますが、今回のシステムはそこまで必要なものはないものなので、割愛しようと思っています。」 お客様：「保守をお願いするかどうか未定なので、場合によっては引継ぎのために作ってもらうかもしれません」 私：「・・・・」 といった感じで、私がこの業界に入った30年前は、確かにプログラムを作る前に、詳細設計書と呼ばれるプログラムを日本語で書いていました。 最近、詳細設計と呼ばれるものを作った記憶がなく、無駄なものは作りたくないなぁという思いから、コードから自動生成できないかなと思って、いろいろ試してみました。 Doxygenって いろいろ調べてみると、Doxygen にたどり着きました。 色々な言語に対応し
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? なぜこの記事を書くのか 皆さん、データ解析を行う際にどのようなライブラリを用いているでしょうか。 おそらく大半の人はpandasを使っているのではないでしょうか。 私もpandas使ってます。簡単だよね(´・ω・｀) しかし、業務でバカクソでけえデータを読み込もうとしたときに、読み込み時間がとんでもなくかかったり、メモリ不足でそもそも読み込めもしないことが起きていました。 読み込みにメモリ食われすぎて他の作業ができずに待機した挙句、燃え尽きたかのようにノーパソのファンが止まると同時にメモリ不足のエラーが出たときには切れ散らかします。 （
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