Contents Command Line Interface Guidelines An open-source guide to help you write better command-line programs, taking traditional UNIX principles and updating them for the modern day. Authors Aanand Prasad Engineer at Squarespace, co-creator of Docker Compose. @aanandprasad Ben Firshman Co-creator Replicate, co-creator of Docker Compose. @bfirsh Carl Tashian Offroad Engineer at Smallstep, first e
日本株3700社以上を分析。yfinance x「わが投資術」株式スクリーニングアプリを作った話（バイブコーディング）
いきなりですが。 海外旅行したり働き始めたりすると、日本の良さが身に染みたと感じた人は多いんじゃないでしょうか？ なんかとりあえず外で働いてみたいと思っていましたが、今はいつ戻るかと考える日々です。（とにかく温泉に入りたい） また色々と各国を回る中で、日本企業ってアジア圏や他の国にもかなり進出してるんだなぁと実感しました。（そりゃそう） そんなこんなで日本株に興味を持ち 昨年にわが投資術を購入して実践し始めました。（まだ初めて一年目なので成績はわかりません。。。が、マイナスは無し） 自分でバフェットコードや Claude mcp-yfinance などを利用しながらスクリーニングしてみましたが、毎回決算が出るたびに手動とチャット相手にあるのも何かなぁ。と思いまして。 じゃあ自動収集とスクリーニング用のアプリ作ってみよう(vibe coding) そんなノリから、日本株全銘柄を自動収集・簡易
本文の内容は、2024年11月25日に Alejandro Villanueva が投稿したブログ(https://sysdig.com/blog/26-aws-security-best-practices/)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 セキュリティは、 AWS Foundational セキュリティベストプラクティスの基本的な柱です。セキュリティリスクを最小限に抑え、環境を保護するには、サービス別にまとめられた AWS セキュリティベストプラクティスに従うことが不可欠です。この構造化されたアプローチは、潜在的な脆弱性に積極的に対処し、堅牢で安全なクラウドアーキテクチャーを維持するのに役立ちます。 AWS IAM（1） IAMポリシーでは、フルの ” * ” 管理者権限を許可すべきではない （２） IAMユーザーにはIAMポリシーを添付してはならない （３） I
プログラミングの勉強方法で最も効果がない方法は「写経」です。コードを記憶しても無駄です。実際のプログラミングでは記憶にないコードを作り出さなければいけないからです 「写経」はタイピング速度の向上やキーワードを覚える効果はあるかもしれませんが、肝心のプログラミングには役に立ちません — Koichi Nakashima (@ko1nksm) September 3, 2024 こういうエントリを見かけたので。 僕は1990年代からプログラミングを人に教える仕事をしています。最初は中学の時に技術家庭科の授業を先生から任されて同級生にプログラミングを教えることから始まりました。その後、色々な方法を試しましたが、結論としてプログラミング初心者は写経した方が結局は上達が速いと今は考えています。 それが特に強く感じられたのは2015年頃から色々な人にAI関連のプログラミングを教え始めた頃です。 AI関
MCPでLLMに行動させる - Terraformを例とした tfmcp の紹介 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに こんにちは！今回は、私が最近開発した tfmcp というツールを紹介します。これは Terraform を LLM（大規模言語モデル）から操作できるようにするツールで、Model Context Protocol (MCP) を活用しています。 github.com このブログが良ければ読者になったり、GitHub リポジトリにStarをいただけると開発の励みになります。nwiizoをフォロワーしてくれるのもありがたいです。より良いツール開発のためのフィードバックもお待ちしています！ MCP とは何か？ 記事を始める前に、まず MCP (Model Context Protocol) について簡単に説明しましょう。MCP についてより詳しい情報は、公式ドキュメント modelcontextprotocol.io や Anthropic の Model Context Protoc
関数名、メソッド名、変数名でよく使う英単語のまとめ
プログラミングをしていると関数名、メソッド名、変数名をどうするか悩みます。 ロジックより命名に時間を費やすこともざらにあります。翻訳したり、一般的な命名規則なのかいつも検索して大変です。 よく使うサイトの内容をコピってメモしておく 関数名とメソッド名の違いについて よく使う英単語のまえに、いつもごっちゃにして使っているけど、定義はこんな感じ 「関数」と「メソッド」の違い 似ているところ どちらも何か（引数）を入れると処理をして何か（戻り値）を返してくれます。 違うところ やってること自体は大差ありません。概念としては違います。 メソッドはオブジェクト指向で登場する用語で、オブジェクトの動作を定義したものです。 まずオブジェクトありきなのですね。一方の関数は、オブジェクト云々は関係ありません。 個人的な使い分け Java で登場する関数は「メソッド」です。C 言語で登場する関数は「関数」と呼
防衛省サイバーコンテスト 2025 writeup - st98 の日記帳 - コピー
2/2に12時間というちょうどよい競技時間で開催された。21時終了だったけれども、11時45分ぐらいに最速で全完して1位🎉 第1回以来4年ぶりの優勝だ。昨年大会の第4回ではヒントの閲覧数で優勝を逃してしまって悔しい思いをしたので、雪辱を果たすことができ嬉しい。開始直後からずっと1位を独走できており、450名以上のプレイヤーがいる中で圧勝だったのも嬉しい。 昨年度や一昨年度はバルクが作問を担当していたが、今回はAGESTが担当していた。これまでの問題と比較すると全体的に易化したように思うが、解くにあたって発想の大きな飛躍を必要とするいわゆる「エスパー要素」のある問題はごく一部を除いて存在しておらず*1、よかったと思う。また、昨年度・一昨年度に引き続きwriteupは公開可能というのもよかった。 戦略というほどの戦略は立てていなかったけれども、とりあえずWebを見た後は全カテゴリを上から見て
オススメのRust製無料プロキシツール「Caido」の紹介 - blog of morioka12
1. 始めに こんにちは、morioka12 です。 本稿では、最近注目を浴びているオススメの Rust 製の無料プロキシツール「Caido」について紹介します。 本稿で触れるプロキシツールは、Web アプリやスマホアプリの通信を傍受して、リクエストの内容を確認したり書き換えたりするツールを指します。 1. 始めに 想定読者 2. Caido の概要 アドバイザー 主な特徴 ディスクトップアプリと CLI HTTPQL DNS の書き換え ブラウザでレスポンスの表示 SDK・Plugin Caido と Burp Suite の違い Caido の使い始め方 3. Caido の主な機能 Sitemap Intercept HTTP History Match & Replace Replay Automate Workflows Search Findings その他 Built-in
Last week, I built a tiny Linux system from scratch, and booted it on my laptop! Here’s what it looked like: Let me tell you how I got there. I wanted to learn more about how the Linux kernel works, and what’s involved in booting it. So I set myself the goal to cobble together the bare neccessities required to boot into a working shell. In the end, I had a tiny Linux system with a size of 2.5 MB,
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
Nikkei Advent Calendar 2023の 14 日目は IDE がやっていきます。いま Web チーム内の基盤改善を専門とするチームで活動しています。自分が入社するより前に作られてメンテナンスがあまりされていなかったシステムを、現代でも戦えるようにするお仕事をしています。メンテナンスを放置することはセキュリティ的によくないので、メンテナンスを専業で行っています。最近の自分の仕事は、今日紹介する rnikkei と呼ばれるマイクロサービス群の Node.js バージョンを、v12 から v18(一部は v20) まで引き上げることです。この rnikkei は当初「爆速の日経」と呼ばれていた頃に設計・実装されたサービスです。今日はそのような過去に作られたサービスにもう一度スポットライトを当ててみようと思います。 see: https://marketing.itmedia.c
Developers are increasingly relying on AI coding assistants to accelerate our daily workflows. These tools can autocomplete functions, suggest bug fixes, and even generate entire modules or MVPs. Yet, as many of us have learned, the quality of the AI’s output depends largely on the quality of the prompt you provide. In other words, prompt engineering has become an essential skill. A poorly phrased
AI関連、競合は現れども、性能的にやはりOpenAI一強なのかなぁというところに現れたAnthropic Claude 3は、確かに明らかに性能がいい、GPT-4を凌駕している……！というわけで大いに気に入った（ついでに最近のOpenAIのムーブが気に入らない）ので、C#で使い倒していきたい！そこで、まずはSDKがないので非公式SDKを作りました。こないだまでプレビュー版を流していたのですが、今回v1.0.0として出します。ライブラリ名は、Claudeだから、Claudiaです！.NET全般で使えるのと、Unity(Runtime/Editor双方)でも動作確認をしているので、アイディア次第で色々活用できると思います。 GitHub - Cysharp/Claudia 今回のSDKを作るにあたっての設計指針の一番目は、公式のPython SDKやTypeScript SDKと限りなく似せる
Fish 4.0: The Fish Of Theseus
About two years ago, our head maintainer @ridiculousfish opened what quickly became our most-read pull request: #9512 - Rewrite it in Rust Truth be told, we did not quite expect that to be as popular as it was. It was written as a bit of an in-joke for the fish developers first, and not really as a press release to be shared far and wide. We didn’t post it anywhere, but other people did, and we go
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Realtime API 1. Realtime API「Realtime API」は、低遅延なマルチモーダル会話エクスペリエンスを構築するためのAPIです。現在、入出力の両方でテキスト・音声がサポートされており、Function Calling を利用することもできます。 特徴は次のとおりです。 ・ネイティブな音声合成 低遅延でニュアンスに富んだ出力が得られる ・自然で操作可能な音声 自然な抑揚を持ち、笑ったり、ささやいたり、トーンの指示に従うことができる ・同時マルチモーダル出力 テキストはモデレーションに役立ち、オーディオにより安定した再生が保証される 2. クイックスタート「Realtime API」は、「WebSocket」を介して通信するステートフルなイベントベースAPIです。 機能を紹介するデモアプリ「openai-real
どうも @metalunk です． コスパ，大事ですよね？コストをある値以下に抑えたとき，どれだけパフォーマンスを発揮できるか，という話です． 10X で最初の機械学習プロダクトを作るにあたり，コスパを意識して MLOps 基盤を作ったので，それの紹介をします． Stailer における ML の重要性 レジ前推薦 作りたかったもの アーキテクチャ Training pipeline の選択 Python function-based component vs Own container component Serving 用データストア CI (Continuous Integration) CD (Continuous Delivery) Monitoring リポジトリ構成 認証 Vertex ML Metadata stailer-suggest-batch の移行 組織の話 未来
NETGEAR社製ルーターにおける認証不要の任意コード実行の技術的解説(PSV-2022-0044) - GMO Flatt Security Blog
※本記事は先立って公開された英語版記事を翻訳し、日本語圏の読者向けに一部改変したものです。 画像出典: https://www.netgear.com/business/wifi/access-points/wac124/ はじめに こんにちは、株式会社Flatt Securityのstypr(@stereotype32)です。 一昨年、日本のOSS製品で発見された0day脆弱性に関する技術解説をブログに書きました。 それ以来、私は様々な製品に多くの脆弱性を発見してきました。残念ながら私が見つけたバグのほとんどはすぐに修正されなかったので、今日まで私が見つけた、技術的に興味深い脆弱性の情報を共有する機会がありませんでした。 本記事では、NETGEAR社のWAC124(AC2000)ルーターにおいて、様々な脆弱性を発見し、いくつかの脆弱性を連鎖させて、前提条件なしに未認証ユーザーの立場からコ
抜粋 : Release cadence - Amazon Linux 2023 メジャーリリースとマイナーリリースの内容は以下AWS公式ドキュメントに記載されています。メジャーリリース時には互換性があるか十分に検証した上でアップデートしましょう。 Major version release— Includes new features and improvements in security and performance across the stack. The improvements might include major changes to the kernel, toolchain, Glib C, OpenSSL, and any other system libraries and utilities. Major releases of Amazon Linux ar
Raspberry PiとAWSを利用して子どもたちのゲーム時間を可視化してみた | DevelopersIO
DynamoDBの作成 さっそくテーブルをCDKで構築してみます。 from aws_cdk import ( Stack, RemovalPolicy, aws_dynamodb as dynamodb, # DynamoDBのライブラリをimport ) from constructs import Construct class GameCounterStack(Stack): def __init__(self, scope: Construct, construct_id: str, **kwargs) -> None: super().__init__(scope, construct_id, **kwargs) # The code that defines your stack goes here # ここから下に追記していきます。 # DynamoDB ログデータ格納用
SageMakerとStep Functionsを用いた機械学習パイプラインで構築した検閲システム（前編） - コネヒト開発者ブログ
皆さん，こんにちは！機械学習エンジニアの柏木（@asteriam）です． 今回はタイトルにもあるようにモデルの学習からデプロイまで一気通貫した機械学習パイプラインをSageMakerとStep Functionsで構築し，新しく検閲システムを開発したお話になります． こちらのエントリーで紹介されている機械学習を用いた検閲システムの技術的な内容になります． ※ 検閲システムの細かい要件や内容については本エントリーでは多くは触れないのでご了承下さい． tech.connehito.com はじめに 今回のエントリーは内容が盛り沢山になっているので，前編と後編の2つに分けて紹介することにします． 前編：SageMaker TrainingJobを用いたモデル学習を行い，SageMaker Experimentsに蓄積された実験結果をS3に保存するまでの話 前回紹介したテックブログ「SageMak
A few months ago, I set myself the challenge of writing a C compiler in 500 lines of Python1, after writing my SDF donut post. How hard could it be? The answer was, pretty hard, even when dropping quite a few features. But it was also pretty interesting, and the result is surprisingly functional and not too hard to understand! There's too much code for me to comprehensively cover in a single blog
先日、LINE(現LINEヤフー)のNLP Foundation Devチームから日本語言語モデルが公開されました。(以降LINE LLMと表記します) 36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました Instruction Tuningにより対話性能を向上させた3.6B日本語言語モデルを公開します でも「NVIDIAのGPUがないと動かないんでしょ」と、試していない人も多いんではないでしょうか。 そこでこのブログでは、MacでLINE LLMを動かす手順をまとめたいと思います。 Windowsや他のLLMでもほぼ同じ手順で動かせるはずです。 次のような手順で進めます。 pythonインストール ライブラリインストール 1.7Bのサンプルコードを動かす チャットインタフェースで1.7Bを動かす CTranslateによる3.6B llama.cppによる3.6B Pythonインストール
AI 経由でブラウザを操作する browser-use を deno で実装してみました。 元は python ですが、コア部分を自分で作れるように書き直しました。 注意: 勉強用の作例であって、本番で使えるものではないです。 以下の記事を読みながら実装しました tl;dr アクセシビリティ要素を列挙 各要素にブラウザ上でオーバーレイで操作用インデックスを書き込みつつ、インデックスに対応する xpath を作っておく claude のスクリーンショットと xpath を渡す claude に対応する xpath の操作方法を教える ツールとして対話的に実行 ステップ Tool Runner Puppeteer BrowesrTool Tool Runner まず、Tools を使って AI と対話する部分を作ります。 import { anthropic } from "@ai-sdk/a
メディアドゥでは、エンジニア有志によって執筆された【Tech Do Book】という合同誌を発行しています。 本日はその中から、Tech Do Book vol.1 【1章 EPUB Generator をつくろう】を紹介します。 はじめに EPUB生成ツールの作り方を通じて、EPUBフォーマットの理解について深めましょう。 スコープ シンプルなテキストベースのEPUBファイル生成ツールの作り方をまとめます。対象とするEPUBのバージョンは3.0です。 なお、コミックのような画像コンテンツを含むEPUBファイルの生成はここでは取り扱いません。 でき上がるもの 書籍ID、出版社、タイトルや目次内容、本文などをPOSTすると、EPUBファイルとしてダウンロードできるようになります。 図：フォームイメージ 必要な知識 HTML基礎 XML基礎 Spring Bootの簡単な使い方 EPUBフォー
寺田 学（@terapyon）です。2025年10月の「Python Monthly Topics」は、データ検証ライブラリのPydanticを紹介します。 型安全とデータ構造 主題のPydanticの説明に入る前に、Pythonにおける型安全の考え方とデータ構造についておさらいしておきます。 型安全のための型ヒント Pythonは動的型付け言語です。型を宣言せずにコーディングすることができますが、型ヒントを書くことで型安全にコーディングできます。最近のPythonコードには型ヒントが書かれていることが多くなっているかと思います。 本連載（Python Monthly Topics）でも過去に型ヒント関係のトピックを扱っていますので、参照してください。 2022年9月：Python最新バージョン対応！より良い型ヒントの書き方 2024年11月：Python型ヒントの動向と新しい機能の紹介
※本記事は2022年5月13日に公開された記事の翻訳版です。 ※この記事はSecurity Tech Blogシリーズ: Spring Cleaning for Securityの一環で書かれています。 こんにちは。Security EngineeringチームのDavidです。 この記事では、メルカリが独自に実施しているSOC（セキュリティオペレーションセンター）の取り組みを紹介します。少しでも読者の脅威検出の取り組みをスタートするきっかけになれたらと思っています。 はじめに 一般的に、サイバーセキュリティは、防止(Prevention)、検出(Detection)、対応(Response)の3つの主要原則に分類されます。最近のブログ投稿やオンライン登壇では、SecurityチームとMicroservice Platformチームが主にセキュリティの防止の側面 [1] について触れてきま
こんにちは、NTTドコモR&D戦略部の門間です。 この記事では、vLLMのコードを追いつつその中身の動きに迫りたいと思います。 最近、業務やプライベートでLLM関連のいろいろを触っていますが、 OSSのコードリーディングを通じてLLMの推論処理への理解を深めたいというモチベーションです。 🤖 vLLMって? 📚 前提知識 Attention Is All You Need Paged Attention Continuous Batching 📦 vLLMの開発用インストール (Pythonコード開発のみ) Wheelのインストール リポジトリのクローン 起動確認 Pythonコードの改変 デバッガを使ったOSSのコードリーディングのススメ 🧩 vLLMのソフトウェアアーキテクチャ オンライン推論 : FastAPIサーバの立ち上げとEngineClientの生成 1. Engin
GPTのEmbeddingを利用してブログの投稿に対する近いものを探し出す - きしだのHatena
OpenAIでGPTを使ったAPIにembeddingというのがあって、これを使うと文章同士の距離がとれるので、近いエントリを取得したり文章から検索したりができるということで、試してみました。 思いのほかちゃんと動きました。おそらく、GPTで一番実用的なんじゃないでしょうか。 GPTで実際に一番出番がありそうなEmbeddingを使った、近いブログをとってきたり検索したりするやつ。 pic.twitter.com/Vzgy57a7ju— きしだൠ(K1S) (@kis) 2023年3月9日 embeddingとは なんか、文章の特徴を表す多次元のベクトルに変換してくれるらしい。 ようわからん。 OpenAIでは1500次元くらいのベクトルに変換します。 そして、このベクトルの距離が近ければ文章の内容も近いやろということで、似たエントリの抽出などができます。 しかし、テキストが要素数1500
複数の AWS アカウントの AWS Security Hub 検出結果を Google BigQuery と Google DataPortal(DataStudio) により可視化した話 - Adwaysエンジニアブログ
こんにちは、インフラの天津です。今日は 複数アカウントの AWS Security Hub 検出結果の可視化についてお話したいと思います。 前提 モチベーション AWS Security Hub とは 構想 ツール・サービスの選定 検出結果データのエクスポートについて 可視化用データベース（またはクエリサービス）と可視化ツールについて 構築 全体像 検出結果データエクスポート 検出結果データの S3 -> GCS への転送と BigQuery へのインポート Security Hub からエクスポートしたデータには BigQuery のカラム名に使用できない文字(以下禁則文字)が使用されている件 自動判別で生成されたスキーマでインポートした際に INTEGER 型のカラムに STRING 型のデータが入ってくることがありインポートエラーが発生する件 AWS アカウントデータの S3 ->
缶つぶし機とソフトウェア移行技術 - Refactoring to Rust の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに ——あるいは、「知っている」と「理解している」の間 Rustのことは、知っていた。学習もしていた。実務でも使っていた。 でも、それは知っているつもりだった。 知ってるつもり 無知の科学 (ハヤカワ文庫NF) 作者:スティーブン スローマン,フィリップ ファーンバック早川書房Amazon 日々Rustで開発し、BoxとRcとArcを使い分け、tokio::spawnでタスクを生成し、?演算子を当たり前のように書いている。FFI？PyO3使えばいいでしょ。WebAssembly？wasm-bindgenがあるじゃない。技術的には、確かに「使える」レベルにはあった。 でも、心のどこかで感じていた違和感があった。 オートバイのエンジンを分解できる人と、エンジンが動く原理を理解している人は違う。コードが動くことと、なぜそう書くべきかを理解することも違う。私は前者だった。メカニックではあった
","eos_token":"<|return|>","pad_token":"<|endoftext|>"},"chat_template_jinja":"{#-\n In addition to the normal inputs of `messages` and `tools`, this template also accepts the\n following kwargs:\n - \"builtin_tools\": A list, can contain \"browser\" and/or \"python\".\n - \"model_identity\": A string that optionally describes the model identity.\n - \"reasoning_effort\": A string that describes t
Introduction Data preprocessing is a necessary step in any machine learning workflow, affecting both the model’s effectiveness and the ease of maintenance. While scikit-learn is commonly used for preprocessing due to its integration with the broader Python ecosystem, DuckDB offers a practical alternative by enabling SQL-based data transformations within Python. Its declarative syntax supports modu
SageMakerとStep Functionsを用いた機械学習パイプラインで構築した検閲システム（後編） - コネヒト開発者ブログ
皆さん，こんにちは！機械学習エンジニアの柏木（@asteriam）です． 今回は前回のエントリーに続いてその後編になります． tech.connehito.com はじめに 後編は前編でも紹介した通り以下の内容になります． 後編：SageMakerのリソースを用いてモデルのデプロイ（サービングシステムの構築）をStep Functionsのフローに組み込んだ話 モデル学習後の一連の流れで，推論を行うためにモデルのデプロイやエンドポイントの作成をStep Functionsで実装した内容になります． 今回紹介するのは下図の青枠箇所の内容になります． 検閲システムのアーキテクチャー概略図 目次 はじめに Step Functionsを使ってサービングシステムを構築する方法 学習済みモデルを含んだ推論コンテナの設定（モデルの作成） エンドポイントの構成を設定 エンドポイントの作成とデプロイ 機械
Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction - cl-fast-ecs by Andrew
Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction In this series of tutorials, we will delve into creating simple 2D games in Common Lisp. The result of the first part will be a development environment setup and a basic simulation displaying a 2D scene with a large number of physical objects. It is assumed that the reader is familiar with some high-level programming language, has a gener
Node.js
Notable changes built-in .env file support Starting from Node.js v20.6.0, Node.js supports .env files for configuring environment variables. Your configuration file should follow the INI file format, with each line containing a key-value pair for an environment variable. To initialize your Node.js application with predefined configurations, use the following CLI command: node --env-file=config.env
Deep learning等の精度評価に便利なPyCMの紹介と各種指標の比較 - OPTiM TECH BLOG
OPTiM TECH BLOG Advent Calendar 2020 12/8 の記事です。 お久しぶりです。R&Dの加藤です。最近買った大きな買い物はDAHONのK3です。 購入したのは8月末ですが、11月に入るまでスタンドが手に入らなかったです。現状の不満点は空気が入れにくいという事だけですね。輪行するには最適な自転車です。 去年執筆したこの記事はいまだに定期的にアクセスがあって嬉しいですね。まだ読んでない方は是非こちらも読んでみてください。 今回の記事はこれの補足に加え、コードを加えた実践的な内容になります。 tech-blog.optim.co.jp 記事執筆のモチベーションとしては、「最近PyCMというライブラリを使い始めたら思いのほか便利だったので伝えたい」という事なんですが、なかなかボリュームのある記事になってしまいました。忙しい人は必要な章だけかいつまんで読んでください
Piccolo - A Stackless Lua Interpreter 2024-05-01 History of piccolo A "Stackless" Interpreter Design Benefits of Stackless Cancellation Pre-emptive Concurrency Fuel, Pacing, and Custom Scheduling "Symmetric" Coroutines and coroutine.yieldto The "Big Lie" Rust Coroutines, Lua Coroutines, and Snarfing Zooming Out piccolo is an interpreter for the Lua language written in pure, mostly safe Rust with a
「DeepSeek-R1 の推論を自分のローカル デバイスで再現できるように」「わずか7GBのVRAMでアハ体験を」とのことなので、UnslothのGRPO（Group Relative Policy Optimizatin）トレーニングを試してみます。 今回は Phi-4 (14B)で試してみます。 You can now reproduce DeepSeek-R1's reasoning on your own local device! Experience the "Aha" moment with just 7GB VRAM. Unsloth reduces GRPO training memory use by 80%. 15GB VRAM can transform Llama-3.1 (8B) & Phi-4 (14B) into reasoning models. Blo
TL;DR Chrome Extension経由で独自に学習したMLモデルを社内配布できるようにしました モデルはユーザのブラウザ上で実行するので余計な通信も発生せずクラウド代も不要です 背景 こんにちは。CADDi AI Lab MLOpsチームの中村遵介です。普段は機械学習エンジニアチームの作るモデルをVertex Endpointsを使用してAPIとして提供したり、パイプラインに組み込んで推論結果をデータ提供したりするお仕事をしています。モデルは様々な種類がありますが、一番多いのは図面画像から特定の値を推論したり、何らかのクラスに分類するようなモデルです。 そのような中で「API提供するとサーバ代かかるし、ユーザにAPI使ってもらうのもちょっと手間があるしなぁ」と考えることがあり、ふと「Chrome extensionでMLモデルを提供しちゃえば、ユーザはextensionを入れるだ
GitHub Actions で Amazon Inspector を利用した脆弱性スキャンを行う - 電通総研 テックブログ
こんにちは。コーポレート本部 サイバーセキュリティ推進部の耿です。 2024/6に Amazon Inspector が GitHub Actions でのコンテナイメージスキャンをサポートしたとのアナウンスがありました。コンテナイメージの脆弱性スキャンに既にTrivyを利用している方も多いと思いますが、別の選択肢として Inspector によるスキャンを試してみました。 また、実はコンテナイメージのスキャンだけではなく、言語パッケージのバージョンファイルやDockerfileを静的解析することも可能のため、それもやってみました。 仕組み アクションを紐解く リポジトリ内のファイルをスキャンする場合 試してみた サマリページの結果 CSV形式の検出結果 JSON形式の検出結果 Markdown形式の検出結果 脆弱性が検出されなかった場合 コンテナイメージをスキャンする場合 サマリページの
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本番環境で採用すべき26のAWSセキュリティベストプラクティス
初心者がプログラミングを学ぶときに最も効果的な方法は「写経」だと思う｜shi3z
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10X のコスパ重視 MLOps - 10X Product Blog
Amazon Linux 2023がGAされました | DevelopersIO
Writing a C compiler in 500 lines of Python
LINE LLMをMacで動かす - きしだのHatena
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📖 vLLMのコードを読んでみよう - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
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