TensorFlowのGPU環境をGCPでさくっと作る方法 - Qiita
TensorFlowのためのGPU環境をGCPのGoogle Compute Engine (GCE)で構築するには、 GPUの割り当て申請（初回のみ。所要時間は約5分） CUDAやcuDNNをインストール（NVIDIAのサイトからダウンロードしたりインストールしたりなんだりでスゲー時間かかって面倒） TensorFlowをインストール（所要時間は約5分） って手順が必要。しかし最近、Cloud DatalabのGPUインスタンスが利用可能になったおかげで、この手順がぐんと簡単になった。 GPUの割り当て申請（初回のみ。所要時間は約5分） Cloud Datalabインスタンスを作成（コマンド一発、待ち時間は15分ほど） これでOK。DatalabインスタンスにはTensorFlowだけじゃなくて、scikit-learnとかpandas、matplotlib等の定番ツールも入ってるので、
RasPiとディープラーニングで我が家のトイレ問題を解決する - Qiita
おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（動画）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、RasPiやカメラ、周辺デバイスが2万円弱、画像認識のモデル作成に使ったクラウドの料金が数10
RasPiでKeras/TensorFlowを動かす - Qiita
RasPiでKeras/TensorFlowを動かすまでの試行錯誤をメモしておく。使った環境は以下の通り。 RaspberryPi 3 Model B Raspbian August 2017 16GB SD card（いろいろツールを入れたので8GBでは足りなくなった） まずはTensorFlowを入れる TensorFlow公式RasPiサンプルはビルドおそい 最初にTensorFlow公式のRasPiサンプルを試したのだけど、C++のコードをゼロからビルドするので、非力なRasPiでは何時間待っても終わらない...ってグチをつぶやいたら、TensorFlowチームのPete Wardenが絶妙のタイミングでブログ記事Cross-compiling TensorFlow for the Raspberry Piを書いていて、リンクをシェアしてくれた。この記事では、あらかじめビルド済みの
TensorFlowとMLサービスの2016年の布教活動報告 - Qiita
これはTensorFlow Advent Calendar 2016の記事です。 といっても、皆さんみたいにTFで面白いもん作ってみた、みたいなネタがない（TF力が足りない）ので、TensorFlowとMLサービスのエバンジェリストとしての2016年の布教活動をまとめたいと思います。 ちなみに私は2012年〜2014年はGCPのソリューションアーキテクトとしていろんなソリューションを作るのがお仕事でしたが、2015年からはデベロッパー・アドボケイトとして布教活動とコミュニティ支援活動を担当しており、もうすぐ2年（Googleに入って6年）になります。 2016年に参加したイベント 2016年は国内外合わせておよそ120件のイベントでお話させていただいたのですが、そのほとんどがTensorFlowとCloud ML、そしてVision APIやSpeech API等のML APIの紹介でした
そろそろプログラマーもFPGAを触ってみよう！ - Qiita
これはbuilderscon tokyo 2016の発表スライドです。 自己紹介 @kazunori_279 クラウドのデベロッパー・アドボケイト エバンジェリストみたいなお仕事 コミュニティ支援：GCPUG、bq_sushi、TensorFlow User Group etc 趣味のFPGA 2013年くらいからいじり始め FPGAエクストリーム・コンピューティング主宰：合計8回 これまでに書いたFPGA記事 はてなブックマークでバズった記事たち マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか: 952 users ハード素人が32bit CPUをFPGAで自作して動かすまで読んだ本のまとめ: 576 users 文字通り「ネットワークがコンピューター」な金融HFTでのFPGAの使われ方: 517 users JP Morgan Chaseがデリバティブ専用スパコンをFPGAで
Distributed TensorFlowの話 - Qiita
Hadoop Conference Japan 2016 もともとは2月8日に開催されるHadoop Conference Japan 2016のセッションとしてこの話を応募したのですが、あえなく落選しました……（;_;) しかし、ありがたいことに復活戦のLightning Talkの投票では5位に選んでいただき、ランチタイムA会場でお話することになりました。ありがとうございます！ 今回のスライドはここで公開しています。 とはいえ、5分のLTではこの内容をしっかりと伝えられる自信がないので、以下でスライド内容の詳しい解説をしたいと思います。また、2/13にGoogle東京オフィスで開かれるRejected HCJ 2016では、以下の内容をゆっくり普通のセッションとして発表する予定ですので、ご興味ある方はぜひどうぞ。 引用元 今回の元ネタはこちら。より詳しく知りたい方はこちらをごらんくださ
Cloud Vision APIの凄さを伝えるべくRasPi botとビデオを作った話
（この記事はGoogle Cloud Platform Advent Calendar 2015の12月3日分の記事です） Cloud Vision APIと私 Googleに入ってからまもなく5年、Google Cloud Platformのデベロッパーアドボケイト（エバンジェリストみたいな役割）の仕事に就いてから1年が経ちました。仕事の半分はアジア地域向けの開発者コミュニティ支援で、残り半分はGCPの新製品ローンチの支援をグローバル向けに行っています。 特にここ半年は、TensorFlowをはじめ、GCPの機械学習系プロダクトのローンチ支援にフォーカスしています。TensorFlowはその序章で、公開前からAlphaカスタマー向けのスライドを作ったり説明やデモしたりしていました。 そうしたGCPの新しい機械学習系サービスのひとつが、Cloud Vision APIです。これはGoogl
YAPC Asia 2015「Google Cloud Platformの謎テクノロジーを掘り下げる」のまとめ - Qiita
YAPC::Asia Tokyo 2015、ロゴのとおりに熱いイベントでした...今年で最後なのはほんとに惜しいです。最初にして最後の参加となった私は、「Google Cloud Platformの謎テクノロジーを掘り下げる」というタイトルでトークをさせていただきました。 スライドはここに上げてありますが、これだけ見ても意味不明と思われるので、話した内容の要約をまとめブログ代わりに書こうかな、と思ったらかなり長文となってしまいました。基本ポジショントークですが、しかしGoogleに入る前からGoogleクラウドに対して持ち続けている気持ちでもあるし、ここはイケてないなーと思った部分は素直にそう書くようにしました。 しかし謎は謎のまま... Twitter上の反応まとめを見ますと、「謎が謎のまま終わった」とのご指摘も多く、これはほんとに私の不徳の致すところです、申し訳ありません……。スライド
GCEのライブマイグレーションのすごさをまとめてみた #gcpja - Qiita
Google Cloud Platform (GCP)の英語ブログに、Google Compute Engine (GCE)のライブマイグレーション機能について解説記事がポストされた。個人的にもいくつかの大規模な案件でこの機能の能力に触れて、GoogleまじGoogleだなと思わされたし、GCPチームで実際に作った人たちと会うととても誇らしげに説明してくれる。熱いのだ。そこで、上記ブログ記事＋個人の経験をもとに簡単にまとめてみたい。 なお、以下の内容は個人の感想です！ Heartbleedバグの時もVM再起動なし GCEでは2013年12月より、ライブマイグレーションを利用したTransparent Maintenance（自動メンテナンス）という運用を開始している。これはつまり、VMを動かしたまま同一ゾーン内の別のサーバーへ移動することで、ハードウェアやホストOSのメンテナンスを勝手にや
インテルが求める「FPGAアプリケーションエンジニア」とはこんな人 - Qiita
なんとインテルが、FPGAアプリケーション エンジニアなる職種で求人を始めてた。 From Jobs at Intel この募集要項がいろいろ味わい深いので、まとめてみた。 目的：次世代のクラウドをFPGAでつくる The DCG/CPG (Data Center Group/Cloud Platform Group) team develops technologies that accelerate cloud computing. We are looking for FPGA Application Engineers to help us deliver the next generation cloud computing platforms. 目的はずばり、「次世代クラウドプラットフォームの構築」。単なる組み込みデバイスの開発じゃなくて、データセンター／クラウドプラットフォー
マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか - Qiita
ドワンゴがニコ動の画像配信向けにFPGAエンジニアを募集したり、マイクロソフトはBingをFPGA実装したり、Baiduもディープラーニングの高速化にFPGAを導入したりと、なんだか世の中急にハードウェアくさくなってきた。IoTとは違う意味で。 金融分野ではすでにCPUでは遅すぎてFPGAによるナノ秒単位の株取引が行われているって記事を書いたのは2年前だけど、ここ数年はIntelのCPUのクロックもあまり上がらなくなってきたし、Fusion-ioやNetezzaといった大手御用達のハイエンド鬼速ストレージも、フタを開ければ中身はすでにFPGAに移行済み。IBMが最近出したData Engine for NoSQLという製品ではPOWER8プロセッサにFPGAを直付けしてRedisを高速化したり。いよいよデータセンターにも、先の見えないCPUに代わってFPGAやGPUを導入する波が押し寄せつ
Google、FluentdをKubernetesとCompute Engineの標準ログコレクタに採用 - Qiita
Google、FluentdをKubernetesとCompute Engineの標準ログコレクタに採用Fluentdgooglecomputeenginekubernetesgooglecloud まずはFluentdコミュニティの皆さん、おめでとうございます！！！ Googleを中心に開発されているオープンソースのDockerジョブスケジューラKubernetes (k8s)、それにGoogle Cloud Platformのログ収集サービスGoogle Cloud LoggingのGoogle Compute Engine用ログコレクタとして、Fluentdが標準採用されました。もうひとつおまけに、fluent-plugin-bigqueryをフィーチャしたソリューションページも、あと1か月くらいでcloud.google.comにて公開される見込みです（これは私がいま仕上げ中）。
cloudBitとIFTTTで「おとうさんいまどこメーター」を作る - Qiita
うちの息子（９）はいっつも「おとうさんいつ帰ってくるの？」と聞くそうだ。そんな息子のニーズに応え、おとうさんいまどこメーターを日曜工作で作ってみた（最初は天気予報メーターにしようと思ったけど息子にいらんと却下された）。 スマホのWiFiとGPSの位置情報をIFTTTで拾ってcloudBitでサーボを動かす簡単なしくみ。電子工作の経験は不要で、こーいうのを子どもでも誰でも30分くらいで作れてしまう。cloudBit is AWESOMEである。 以下、このメーターの作り方を簡単にまとめ。 littleBitsって？ まずはlittleBitsを知らない人のために簡単に紹介しておこう。littleBitsは子供が遊びながら電子工作を学べるおもちゃで、ボタンやLED、モーター、光センサーといったいろんな電子部品のモジュールを組み合わせて回路を組める。電子工作っても、難易度はパズドラより低い。モジ
Docker、IBM、Microsoft、RedHatがGoogleのコンテナ管理フレームワークKubernetesにこぞって開発参加する理由 - Qiita
Docker、IBM、Microsoft、RedHatがGoogleのコンテナ管理フレームワークKubernetesにこぞって開発参加する理由GoogleAppEngineDockergooglecomputeenginekubernetesgooglecloud Kubernetes is 何 先週末、Docker、IBM、Microsoft、RedHatがGoogleのコンテナ管理フレームワークKubernetesに開発参加を表明して話題になったが、この連携がどんな意味を持つのかすぐにピンときた方はどの程度いるだろうか。その前に、Kubernetesって何？ Dockerとどう関係するの？ 読み方すら分からないんだけど……って反応が多いと思う。 Googleのソフトウェアエンジニアで、Kubernetesの開発者であるBrendan BurnsによるGoogle I/O 2014のセッ
Google Compute Engineのココがイケてるイケてない - Qiita
仕事柄、GoogleのIaaSであるGoogle Compute Engine (GCE)を使ったり、またはガッツリ使っている人の話を聞いたりすることが多いので、これまで感じたり耳にしたりしたGCEの良い所・そうでもない所をまとめておく。 まずは、あんまりイケてない点。 ここがイケてない！ データセンターが東京ではなさそう Googleは今年4月にアジア地域にGoogle Cloud Platform (GCP)のデータセンターを開設しており、ここが日本からは最寄りのDCということになる。実際、ゾーンとして「asia-east1-a」等を指定して作成したインスタンスを作成し、pingを打ってみると、おおよそ40msくらいの距離にあることが分かる。東京ではなさそうだ。なので、この遅延がユーザー・エクスペリエンスに影響するようなシビアなリアルタイム性の要求される用途には向いていない。 GCEの
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
Snapchatを支える技術：768台のRedisをGoogleクラウドで構築 #gcpja - Qiita
GoogleのSVP、Urs Hoelzleが「いま世界でもっとも人気のあるスマートフォンアプリ」と評し、Facebookによる3000億円の買収提案をスルーしたとされるSnapchat。その共同設立者でCTOのBobby Murphyが、3/25に開催されたGoogle Cloud Platform Liveに登場し、“Snapchatを支える技術”としてのGoogle Cloud Platform (GCP)の使い所や開発体制をかなり具体的に説明していたので、補足と解説を交えながらざっと意訳してみた。 SnapchatのCTO, Bobby Murphyと、GoogleのSVP, Urs Hoelzle From Google Cloud Platform Live SnapchatがGoogle App Engineを選んだ理由 "それまでいくつかの小さなプロジェクトでGoogle
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