![4EFLOPSのAI性能を発揮するNVIDIA A100搭載スパコン「Perlmutter」](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6872320b9a68aa381c00cbd6ee0c110646fe7d09/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpc.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fpcw%2Flist%2F1327%2F587%2F01.jpg)
はじめに こんにちは。メディアプラットフォーム本部 WEAR部 WEAR-SREの長尾です。 WEARは2013年にリリースされ、現在8年目のサービスです。そして、2004年にリリースされた当時のZOZOTOWNと同じアーキテクチャを採用しているため、比較的古いシステム構成で稼働しています。本記事では、そのWEARのWebアプリケーション刷新とクラウド移行で実践している、Fastlyを活用したパスベースルーティングによる段階移行の取り組みを紹介します。 WEARをリプレイスする理由 WEARのWebアプリケーションは、データセンターでオンプレミス(以下、オンプレ)上で稼働しています。また、DBはSQL Serverを利用しています。長年このアーキテクチャで成長を続けてきましたが、今後さらに成長を加速させていくためには以下の3点を実現する必要があります。その実現に向け、2年前からリプレイスに
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はてなブログで技術に関するブログを書いている方に、“ブログを書き続けること”について教えてもらう企画「エンジニアのブログ探訪」。第6回は、3つのブログを使い分けているはてな社員・papix(id:papix)です。 技術や仕事について書くブログ、日常や趣味についてブログに加え、とにかく何でも書くという“雑多なブログ”を続けているid:papixにどういった理由で使い分けているのか、どういうモチベーションで更新をするのかなどを尋ねたところ、それぞれのブログが果たす役割・効能が見えてきました。 ブログを書くことによって自分の知識を“丸ごと記録”(dump)するというid:papixに、ブログの使い分け方や書く内容について聞きました。 ※取材はメールインタビューで実施しました ──ブログを始めたきっかけについて教えてください。 大学生の頃、研究室でPerlというプログラミング言語と出会い、そのコ
米ハーバード大学がオンラインで無料公開している、PythonやJavaScriptのプログラミング学習とコンピューターサイエンスの入門講座の日本語訳ページ「CS50.jp」が無償公開されました。2022年8月31日に2022年度最新版の日本語化が完了しました。講義動画の日本語字幕の翻訳化を順次すすめています。学生向けですが、年代にかかわらず、コロナ禍で学習環境やキャリアに悩んでいる誰もが学ぶことができます。 ハーバード大学のCS50xとは ハーバード大学のCS50xとは、日本語翻訳ページ「CS50.jp」によると、コンピューターサイエンスとプログラミング技術を紹介するオンラインコースです。この講義がオンライン上で無償公開されており、世界で282万人が履修登録しています。 edX - CS50s Introduction to Computer Science 学べる内容はPythonのプロ
Attentionは不要!?Google BrainによるTransformer型モデルに対抗できるgMLPを詳細解説! 2021.05.26 AI論文 学術研究, 画像処理, 自然言語処理 はじめに Google Brainが全結合層を基本としたニューラルネットワークがTransformerと同程度の精度を出すことができることを研究で明らかにしました。この結果、NLP(自然言語処理)だけではなく、最近ではCV(画像処理)の分野でもデファクトスタンダードになりつつあったTransformerをベースとしたモデル構成に再考が求められることになります。 なお、今回利用した図はすべて下記論文(「Pay Attention to MLPs」)から引用しております。 ●Transformer系の解説記事 Facebookチームが開発した画像分類にTransformerを利用した効率モデルDeiTを紹
本稿は2021年5月31日最新状況に合わせて改訂しました。2020年3月17日に公開した初稿では、Colab Proも紹介していましたが、カットしました。後日、Colab Proの解説記事を公開する予定です。 本稿ではGoogle Colab(以下、Colab)を使う際に役立つTipsをスクリーンキャプチャ中心で紹介する。このTipsは、「Making the most of Colab (TF Dev Summit '20)」(図1、「Colabを最大限に活用する」)というセッション動画の前半に含まれている内容そのままである。スクリーンキャプチャーは全てこのセッション動画から引用したものである。
2021/02/17 に、サイバーエージェント社内向けに開催した Rust ハンズオンの資料です。第1回は、Rust の概観を掴んでもらうことを目的にプレゼンテーションを行いました。
2021-05-29 先日、同僚に「機械学習プロジェクトに興味があるんだけど、おすすめの資料があったら教えてほしい」と言われたので、Blog 記事に現時点でのおすすめの資料としてまとめておいたら、数年後見返したら面白そうだと思ったので記事として公開しておく。 おすすめの資料プロジェクトマネジメントや考え方、思想How Google does Machine Learningこれは機械学習を実応用する人たちにはぜひ見てほしいビデオ講義。前半が、機械学習プロジェクトの計画や、優先順位、よくあるアンチパターンについて GCP で機械学習について多く関わってきたエンジニアが解説してくれていて、非常に勉強になる。 感想記事リーン・スタートアップ ムダのない起業プロセスでイノベーションを生みだす顧客が求めるものを作ろう。機械学習にこだわったらまずだめなので… (詳しくは後述の Rules of ML
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