GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS integrations (e.g. Slack, Salesforce, Gmail) with Paragon’s ActionKit API. Adfin - The only platform you need to get paid - all payments in one place, in
January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience with neural networks. This implementation is for educational purposes, so it's missing lots of features/improv
【全2回】AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発のすゝめ 2 - RAKSUL TechBlog
はじめに 対象読者 あまり説明しないこと 前提とするバージョン 参考となるレポジトリ 3. アーキテキチャ及びディレクトリ構造 オニオンアーキテクチャを採用 オニオンアーキテクチャとは 誕生の背景 依存関係逆転の原則の活用 採用理由 参考になった記事 ディレクトリ構造 全体の構成 api schema apiとusecaseの間のデータ構造を提供する役割 schemaはパスオペレーション関数のリクエストとレスポンスの構造を提供する役割 usecase domain infrastructure core container_config exception 参考にしたもの まとめ はじめに ラクスルグループのノバセルで新卒2年目のエンジニアをしています田村(tamtam)です。 第1回では、AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発を実現する上で役立つであろ
AWS Security Hub の通知を Amazon Bedrock を使ってアクショナブルにしてみた - カミナシ エンジニアブログ
どうもセキュリティエンジニアの西川です。これがきっと私にとっての今年最後のブログです。今年の AWS re:Invent は自身の登壇があったのでほとんど楽しめませんでした。悔しいのでこうしてブログを帰ってきてからいくつか書いています。カミナシのメンバーの中で私と CTO だけは自腹で AWS re:Invent へ参加していますが、来年の飛行機もすでにとっていたりします。来年ラスベガスでお会いしましょう。 AWS re:Invent の中でもたくさんの Generative AI のセッションがありました。私自身はほとんど参加していなかったのですが、Generative AI の GameDay に出たことをきっかけに Generative AI 意外と難しくないなと思い、Security Hub の通知をアクショナブルに変えてエンジニアの誰しもが対応できるようにしてみようと思ったのが本
Introducing Amazon S3 Object Lambda – Use Your Code to Process Data as It Is Being Retrieved from S3 | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing Amazon S3 Object Lambda – Use Your Code to Process Data as It Is Being Retrieved from S3 March 15, 2023 – You can now use S3 Object Lambda with Amazon CloudFront to tailor content for end users. August 13, 2024 – Added a note clarifying that, when following the walkthrough, you should not mark the Specify Lambda function version option that was added after this post was p
There are lots of posts trying to show how simple it is to get started with Kubernetes. But many of these posts use complicated Kubernetes jargon for that, so even those with some prior server-side knowledge might be bewildered. Let me try something different here. Instead of explaining one unfamiliar matter (how to run a web service in Kubernetes?) with another (you just need a manifest, with thr
SuperwhisperとVSCodeのCopilot Agentを使って、音声から素早くブログを書き上げる - yasuhisa's blog
3行まとめ アウトプットの速度を上げたいが、記事を書くのは時間がかかる SuperwhisperとVSCodeのCopilot Agentを組み合せて、音声からブログを書き上げるワークフローを組んだ 実際に使っているpromptを含め、真似しやすいように詳しく紹介 3行まとめ 背景: アウトプット速度を上げたい & LLMの急速な進化 利用している技術 Superwhisper: 技術用語も認識する書き起しアプリ VSCode Copilot Agent: 自然言語で校正のワークフローを組み込む 実用例: どれくらい早くアウトプットできるようになるか 実際のワークフロー 工夫した点 過去に自分が執筆したテキストの資産を活用する 依存関係の抽出を自動で行なう 複数のAgentにレビューをさせる タイトル案の自動生成 実装を通して得られた学び 自然言語でワークフローを組み立てることの難しさ エ
AWS Cloud Control API, a Uniform API to Access AWS & Third-Party Services | Amazon Web Services
AWS News Blog AWS Cloud Control API, a Uniform API to Access AWS & Third-Party Services Today, I am happy to announce the availability of AWS Cloud Control API a set of common application programming interfaces (APIs) that are designed to make it easy for developers to manage their AWS and third-party services. AWS delivers the broadest and deepest portfolio of cloud services. Builders leverage th
はじめての自然言語処理 Fusion-In-Decoder でクイズに答えるモデルを作る | オブジェクトの広場
今回は Fusion-In-Decoder を使ってクイズに答えるモデルを作ります。以前から Wikipedia 等の外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたいと思っていました。Fusion-In-Decoder の発表は 2020 年なので少し前のモデルですが、T5 ベースで手軽に試せるサイズ感ですので、日本語で試してみましょう。 1. はじめに 今回紹介する Fusion-In-Decoder（以下、FiD ）1 は Meta AI (当時は Facebook AI Research) が発表した Open Domain question Answering タスクを解くテキスト生成モデルです。 じつは、以前から外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたくて2、 Google の RETRO3 の論文を読んでたんです。 なのですが、外部情報のサイズ感が 1000 B
Introducing VPC Lattice – Simplify Networking for Service-to-Service Communication (Preview) | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing VPC Lattice – Simplify Networking for Service-to-Service Communication (Preview) March 31, 2023 – Amazon VPC Lattice is now generally available with new capabilities. Modern applications are built using modular and distributed components. Each component is a service that implements its own subset of functionalities. To make these services communicate with each other, you
Amazon Web Services ブログ コンテナイメージ内でLambda レイヤーと拡張機能を動作させる この記事では、コンテナーイメージとしてパッケージ化され、デプロイされた Lambda 関数で AWS Lambda レイヤーと拡張機能を使用する方法について説明します。 以前はLambda 関数は.zip アーカイブとしてのみパッケージされていました。これにはAWS マネジメントコンソールで作成された関数が含まれます。今はLambda 関数をコンテナイメージとしてパッケージ化およびデプロイすることもできるようになりました。 Docker CLI などの使い慣れたコンテナーツールを Dockerfile を使用してイメージをローカルで構築、テスト、タグ付けすることができます。コンテナイメージを使用したLambda 関数は 10 GBのサイズまで構築することが可能です。構築したイメ
Anthropic Claudeで英訳したテキストをもとにStability AI Stable Diffusion XL(SDXL)で画像を生成するAmazon Bedrockの使用例 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 以前の記事でAmazon Bedrockの参考資料、モデル一覧、価格、使い方、トークンやパラメータの用語説明、Runtime APIの実行例について紹介しました。 Amazon Bedrockの基本情報とRuntime APIの実行例まとめ － 参考資料、モデルの特徴、価格、使用方法、トークンと推論パラメータの説明 今回はAnthropic Claudeで英訳したテキストをもとにStability AI Stable Diffusion XL(SDXL)で画像を生成するAmazon Bedrockの使用例を紹介します。 ※本記事および当執筆者のその他の記事で掲載されているソースコードは自主研究活動の一貫として作成したものであり、動作を保証するものではありません。使用する場合は自己責任でお願い致します。また、予告なく修正することもありますのでご了承ください。 ※本記事執筆にあ
Serverless development and feedback loopsWith Serverless Dagster Cloud you can develop and deploy Dagster code without setting up either a local development environment or any cloud infrastructure. When you commit a change to GitHub, a GitHub Action builds and deploys your code directly to Dagster Cloud, where you can view and interact with your Dagster objects in the UI. With Dagster Cloud, remo
こんにちは、大前です。 AWS Media Blog に最近投稿された以下ブログにある、FFmpeg を Lambda レイヤーとして使用する方法が気になったので、実際にやってみました。 Processing user-generated content using AWS Lambda and FFmpeg Lambda レイヤーってなんぞ？って方は下記ブログを参照ください。 Lambda Layerの基本的な仕組みを確認する #reinvent 動画を扱うワークフローで必要となる機能は、マネージドサービスとして AWS Elemental MediaLive や AWS Elemental MediaConvert 等が提供されています。 一方で、上記では実現できない要件がある場合などは FFmpeg の使用が必要となってくるケースも考えられます。 FFmpeg を Lambda で動
Amazon Inspector Now Scans AWS Lambda Functions for Vulnerabilities | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon Inspector Now Scans AWS Lambda Functions for Vulnerabilities Amazon Inspector is a vulnerability management service that continually scans workloads across Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) instances, container images living in Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR), and, starting today, AWS Lambda functions and Lambda layers. Until today, customers that wanted
日本語埋め込みモデルRuliを使ったBM42 on Elasticsearchと形態素解析器Sudachiによるトークン矯正 - エムスリーテックブログ
こちらはエムスリー Advent Calendar 2024 1日目の記事です。 エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。 今回はQdrantが開発した新しいスコアリングアルゴリズムであるBM42を簡単に紹介し、それをElasticsearch上で構築する方法とその所感をお話しします。さらに形態素解析器のSudachiを使って類似語展開やトークン修正を行ない、BM42の精度を矯正する方法を試したのでその紹介をします。 BM42の紹介に関してはQdrantの記事が最も詳しいですが、このブログでも導入として簡単に紹介します。 qdrant.tech BM25の弱点 BM42とは BM42をElassticsearchで動かす Sudachiによる矯正 モデルによっては意図しないトークンが生成される問題 表記揺れ、シノ
A Lisp Interpreter Implemented in Conway’s Game of Life
Lisp in Life is a Lisp interpreter implemented in Conway’s Game of Life. The entire pattern is viewable on the browser here. To the best of my knowledge, this is the first time a high-level programming language was interpreted in Conway’s Game of Life. Running Lisp on the Game of Life Lisp is a language with a simple and elegant design, having an extensive ability to express sophisticated ideas as
How Nvidia’s CUDA Monopoly In Machine Learning Is Breaking – OpenAI Triton And PyTorch 2.0
How Nvidia’s CUDA Monopoly In Machine Learning Is Breaking – OpenAI Triton And PyTorch 2.0 Over the last decade, the landscape of machine learning software development has undergone significant changes. Many frameworks have come and gone, but most have relied heavily on leveraging Nvidia’s CUDA and performed best on Nvidia GPUs. However, with the arrival of PyTorch 2.0 and OpenAI’s Triton, Nvidia’
[Amazon Bedrock][LangChain] チャット会話履歴をセッション毎に記憶・保存する方法 | DevelopersIO
また、AWSのリージョンは「バージニア北部 (us-east-1)」を使用します。 (東京リージョンでは利用できるモデルが限られるため) 準備 Lambda関数の作成を始める前に、いくつか準備をします。 Bedrockの「モデル」を利用可能にする Bedrockマネジメントコンソールの「モデルアクセス」から、利用したい「モデル」へのアクセスを有効化しておきます。 Lambdaレイヤーの作成 Lambda関数の標準状態ではLangChainのPythonパッケージが含まれていないため、Lambdaレイヤーを使ってパッケージが利用できるようにします。 Lambdaレイヤーの作成と利用の方法は、下記ブログ記事を参考にしてください。 Lambda関数で使用するPythonと同じバージョンのPythonが使用できる環境で、LangChainのパッケージを含むzipファイルを作成します。 $ mkdi
![[Amazon Bedrock][LangChain] チャット会話履歴をセッション毎に記憶・保存する方法 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a80489873e9a00b01923977e61a5ac1f690ceac7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2Flangchain-bedrock-1200x630-1.png)
【祝GA】 Lambda ExtensionsでLambdaのログをGCPのCloud Loggingに送信してみた | DevelopersIO
CX事業本部@大阪の岩田です。先日Lambda ExtensionsがGAされました(東京リージョンはまだですが)。Lambda ExtensionsはLambdaのモニタリング、可観測性、セキュリティ、ガバナンスのための運用ツールをLambdaに統合する機能で、Lambda実行環境のライフサイクルと連動して外部のサードパーティ製品に直接ログやメトリクスを送信するといったことが可能です。 パブリックプレビュー自体は半年以上前から利用できる状態だったのですが、これまでちゃんと触れていなかったので自分の理解を深めるために簡単なExtensionを実装してみようと思い立ちました。何を作るか考えたのですが、今回はLambdaのログをGCPのCloud Loggingに送信するExtensionを作ることにしました。なおLambdaのランタイムにはPython3.8を利用しています。 Lambda
はじめての自然言語処理 文章ベクトル化モデルと ResNet50 で CLIP 風のモデルを作る | オブジェクトの広場
今回は前回の文章ベクトル化モデルを使って CLIP 風のモデルを作ります。CLIP は画像とテキストを同じ多次元ベクトル空間にエンコードするモデルで、テキストによる画像検索や Zero shot での画像分類が可能です。簡素化された（非公式）実装が公開されているので、日本語で動かして見ましょう。 1. はじめに 今回は前回の文章ベクトル化モデルを使って CLIP 風のモデルを作ります。CLIP1 は OpenAI が発表した画像とテキストを同一多次元ベクトル空間にエンコードするモデルで、テキストによる画像検索や Zero shot での画像分類が可能です。 オリジナルの CLIP は (画像,テキスト) の 4 億ペアを使い、バッチサイズ 32,768 でスクラッチから学習したようなので、とても Colab では動かせません。また公式実装2も公開されていますが、こちらは事前学習済みのモデル
The Best GPUs for Deep Learning in 2023 — An In-depth Analysis
Deep learning is a field with intense computational requirements, and your choice of GPU will fundamentally determine your deep learning experience. But what features are important if you want to buy a new GPU? GPU RAM, cores, tensor cores, caches? How to make a cost-efficient choice? This blog post will delve into these questions, tackle common misconceptions, give you an intuitive understanding
Accelerating serverless development with AWS SAM Accelerate | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Accelerating serverless development with AWS SAM Accelerate Building a serverless application changes the way developers think about testing their code. Previously, developers would emulate the complete infrastructure locally and only commit code ready for testing. However, with serverless, local emulation can be more complex. In this post, I show you how to bypass most local emul
日本語埋め込みモデルRuriを使ったBM42 on Elasticsearchと形態素解析器Sudachiによるトークン矯正 - エムスリーテックブログ
こちらはエムスリー Advent Calendar 2024 1日目の記事です。 エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。 今回はQdrantが開発した新しいスコアリングアルゴリズムであるBM42を簡単に紹介し、それをElasticsearch上で構築する方法とその所感をお話しします。さらに形態素解析器のSudachiを使って類似語展開やトークン修正を行ない、BM42の精度を矯正する方法を試したのでその紹介をします。 BM42の紹介に関してはQdrantの記事が最も詳しいですが、このブログでも導入として簡単に紹介します。 qdrant.tech BM25の弱点 BM42とは BM42をElassticsearchで動かす Sudachiによる矯正 モデルによっては意図しないトークンが生成される問題 表記揺れ、シノ
Introducing AWS MCP Servers for code assistants (Part 1) | Amazon Web Services
Artificial Intelligence Introducing AWS MCP Servers for code assistants (Part 1) We’re excited to announce the open source release of AWS MCP Servers for code assistants — a suite of specialized Model Context Protocol (MCP) servers that bring Amazon Web Services (AWS) best practices directly to your development workflow. Our specialized AWS MCP servers combine deep AWS knowledge with agentic AI ca
Terraform Registry に CDK for Terraform のドキュメントが追加されました！ | DevelopersIO
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。 みなさん、 CDK for Terraform 使っていますでしょうか？ 私は最近使い始めました。 ついに、 Terraform Registry が Multi-language provider docs に対応しました。このアップデートにより、 Terraform Registry（Terraform でリソース作る時にいつもみるドキュメント）に CDK for Terraform だったらどう書くのかが追加されました！ まとめ 忙しい人向けの先にまとめです。 CDK の世界でいう L1 コンストラクトのドキュメントが追加 現在は TypeScript, Python の 2 言語のみサポート 現段階では一部リソースのみサポートされている AWS Provider の中の EC2, Lambda
Processing user-generated content using AWS Lambda and FFmpeg | Amazon Web Services
AWS for M&E Blog Processing user-generated content using AWS Lambda and FFmpeg In this post, we introduce a workflow to process media files stored in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) using AWS Lambda that doesn’t require copying files to Lambda’s local storage. Lambda is equipped with temporary storage space of 512 MB, which is often not sufficient for media processing. At the same time,
For almost a complete decade—starting with discovering Haskell in about 2009 and right up until switching to a job where I used primarily Ruby and C++ in about 2019—I would have called myself first and foremost a Haskell programmer. Not necessarily a dogmatic Haskeller! I was—and still am—proudly a polyglot who bounces between languages depending on the needs of the project. However, Haskell was m
こんにちは！最近人間ドックの結果を受けて禁ラーメン生活しましたが2週間で限界がきてる志水です。人類はラーメンから逃げることなんて出来ないんだなと痛感しております。つけ麺ならいいよね？ はじめに さて、ついにAmazon BedrockがGAされましたね！ aws.amazon.com re:Inventでくるのかなー？来年くるのかなー？ともうちょっと先のGAを思ってたので予想外でした。 じゃあBedrockで何か作らねば！と思ったので、以前作ったOtterで書き起こされた文章をChatGPTで要約するスクリプトをBedrockで作り直してみました。 ツールの背景 AWSの大きなイベントであるre:Inventは多くの情報が英語で提供されるため、英語が苦手な方にとってはハードルが高いものとなっています。 私自身も英語が得意ではないため、リアルタイムに英語の会話を文字起こししてくれるOtter
CORS is a necessity for many APIs, but basic configurations can create a huge number of extra requests, slowing down every browser API client, and sending unnecessary traffic to your backend. This can be a problem with a traditional API, but becomes a much larger issue with serverless platforms, where your billing is often directly tied to the number of requests received, so this can easily double
In this post, I will explain the details of how RWKV generates text. For a high level overview of what RWKV is and what is so special about it, check out the other post about RWKV. To explain exactly how RWKV works, I think it is easiest to look at a simple implementation of it. The following ~100 line code (based on RWKV in 150 lines) is a minimal implementation of a relatively small (430m parame
statesunsetinwritingdate6/12/2020🌇 Sunset The sun is setting on these articles, they are still useful, but they are not the future. They are the past, and likely outdated. Read with caution. Writing code and deploying it to AWS Lambda is as easy as baking a cake (depending on the type of cake). Lambda performs the heavy lifting for you, from provisioning to scaling. But where is the magic happeni
Using the AWS Parameter and Secrets Lambda extension to cache parameters and secrets | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Using the AWS Parameter and Secrets Lambda extension to cache parameters and secrets This post is written by Pal Patel, Solutions Architect, and Saud ul Khalid, Sr. Cloud Support Engineer. Serverless applications often rely on AWS Systems Manager Parameter Store or AWS Secrets Manager to store configuration data, encrypted passwords, or connection details for a database or API ser
Tracing Tenant Activity for Multi-Account SaaS with AWS Distro for Open Telemetry | Amazon Web Services
AWS Partner Network (APN) Blog Tracing Tenant Activity for Multi-Account SaaS with AWS Distro for Open Telemetry By Tomo Sakatoku, Principal Partner Solution Architect – AWS By Peter Yang, Sr. Partner Solution Architect – AWS SaaS Factory When developing a multi-tenant software-as-a-service (SaaS) solution, you need to ensure the solution can cater to different tenant profiles and dynamic workload
Using AWS CodePipeline for deploying container images to AWS Lambda Functions | Amazon Web Services
AWS DevOps & Developer Productivity Blog Using AWS CodePipeline for deploying container images to AWS Lambda Functions AWS Lambda launched support for packaging and deploying functions as container images at re:Invent 2020. In the post working with Lambda layers and extensions in container images, we demonstrated packaging Lambda Functions with layers while using container images. This post will t
Using the circuit-breaker pattern with AWS Lambda extensions and Amazon DynamoDB | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Using the circuit-breaker pattern with AWS Lambda extensions and Amazon DynamoDB May 2025: This post was reviewed for accuracy. Modern software systems frequently rely on remote calls to other systems across networks. When failures occur, they can cascade across multiple services causing service disruptions. One technique for mitigating this risk is the circuit breaker pattern, wh
Effectively building AI agents on AWS Serverless | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Effectively building AI agents on AWS Serverless Imagine an AI assistant that doesn’t just respond to prompts – it reasons through goals, acts, and integrates with real-time systems. This is the promise of agentic AI. According to Gartner, by 2028 over 33% of enterprise applications will embed agentic capabilities – up from less than 1% today. While early generative AI efforts foc
Build secure multi-account multi-VPC connectivity for your applications with Amazon VPC Lattice | Amazon Web Services
Networking & Content Delivery Build secure multi-account multi-VPC connectivity for your applications with Amazon VPC Lattice Introduction In this blog post, we will discuss how you can use Amazon VPC Lattice to connect your services securely, and monitor communication flows, in a simple and consistent way across instances, containers, and serverless, in a multi-account and multi-Virtual Private C
Raising code quality for Python applications using Amazon CodeGuru | Amazon Web Services
AWS DevOps & Developer Productivity Blog Raising code quality for Python applications using Amazon CodeGuru We are pleased to announce the launch of Python support for Amazon CodeGuru, a service for automated code reviews and application performance recommendations. CodeGuru is powered by program analysis and machine learning, and trained on best practices and hard-learned lessons across millions
Node isn’t the fastest framework out here. It’s not the slowest either, v8 is doing wonders to its speed, but nevertheless, if we setup an unfair battle between Node and say Rust; Node will lose. If you are interested to compare this approach to WebAssembly, I’ve written a new article on WASM in comparison to native modules. What is Rust? Rust is a multi-paradigm, high-level, general-purpose progr
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GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody
How Kubernetes Reinvented Virtual Machines (in a good sense)
コンテナイメージ内でLambda レイヤーと拡張機能を動作させる | Amazon Web Services
Dagster Cloud: 5X Faster Deployments
FFmpeg をカスタムレイヤーとして Lambda 上で動かしてみた | DevelopersIO
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Amazon Bedrockで英語の会話を要約してみた - NRIネットコムBlog
Cache your CORS, for performance & profit
How the RWKV language model works
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Supercharge Your NodeJS With Rust - Dmitry Kudryavtsev