今時のアプリ開発において、コンテナは避けて通れないものになっています。そして数多くあるコンテナ実行環境の中でも、デファクトスタンダードと言えるのがDockerです。そんなDockerのイメージですが、皆さんは正しくビルドできていますか? そのコンテナは無駄に太っていませんか? 効率よく最短時間でビルドできていますか? セキュリティは大丈夫ですか? 今回はDockerfileの書き方をテーマに、「今さら聞けない」Docker入門をお届けします。
![今さら聞けないDocker入門 〜 Dockerfileのベストプラクティス編](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ab354940c5553888980c6688bececac4331eeb60/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fefffc79767ef4a40904ac9295e6e32a2%2Fslide_0.jpg%3F29895319)
Do your best work with Gemini for Workspace Gemini for Workspace helps you work smarter, not harder, increasing productivity and saving time so you can focus on higher-impact work. This guide explores different ways to quickly jump in and gain mastery of the basics to help you accomplish your day-to-day tasks. Explore foundational skills for writing effective prompts organized by role and use case
from langchain_aws import BedrockLLM from langchain_aws import ChatBedrock prompt="質問:日本における味噌汁の作り方を詳しく日本語で説明してください。" # AI21 Labs # Jurassic-2 Mid llm = BedrockLLM(model_id="ai21.j2-mid-v1",model_kwargs={"maxTokens":1000}) answer = llm.invoke(prompt) print("Jurassic-2 Mid: " + answer + "\n") # Jurassic-2 Ultra llm = BedrockLLM(model_id="ai21.j2-ultra-v1",model_kwargs={"maxTokens":1000}) answer = l
A practical guide to constructing and retrieving information from knowledge graphs in RAG applications with Neo4j and LangChainEditor's Note: the following is a guest blog post from Tomaz Bratanic, who focuses on Graph ML and GenAI research at Neo4j. Neo4j is a graph database and analytics company which helps organizations find hidden relationships and patterns across billions of data connections
[アップデート] Knowledge bases for Amazon Bedrock が東京リージョンでサポートされました Knowledge bases for Amazon Bedrock が東京リージョンでサポートされました。東京リージョンの現状のおさらいと、リージョン(モデル)を使い分けて回答を生成してみました。 こんにちは! AWS 事業本部コンサルティング部のたかくに(@takakuni_)です。 ついに、 Knowledge bases for Amazon Bedrock が東京リージョンでサポートされました。 ドキュメントにも Knowlege base の列に Yes と記載されていますね。 Supported AWS Regions - Amazon Bedrock そこで今回は、東京リージョンでナレッジベースを作成してみたいと思います。 東京リージョンをおさらいす
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