サーバーサイドで動的にOGP画像をシュッと作る方法 - FastAPIとCairoSVGで作る画像生成API - JX通信社エンジニアブログ
JX通信社シニア・エンジニアの@shinyorke（しんよーく）です. 最近は色んなエンジニアリングをしつつ, イベントの司会業をしています（詳細は最後の方を見てね）. 開発しているサービス・プロダクトの要件で, TwitterやLINE, FacebookでシェアするOGP*1コンテンツ（タイトル・本文・画像）が欲しい コンテンツはユーザーさんの操作で動的に変わる テキストだけじゃなくて, 画像も変えたい←これ なんて事は非常によくある話だと思います. 私はちょっと前に開発したAIワクチン接種予測でそれがありました. こういうやつです 例えば上記画像のテキスト（地域・年齢・接種可能時期）は予測の結果を動的に画像テンプレートに入れて都度作っています. 上記のOGPを生成するために必要なことはこういう感じだろうなー, と以下の絵の通り整理し, やったこと 結果的に, OGPを生成するためのサ
【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
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
The /llms.txt file – llms-txt
A proposal to standardise on using an /llms.txt file to provide information to help LLMs use a website at inference time. Background Large language models increasingly rely on website information, but face a critical limitation: context windows are too small to handle most websites in their entirety. Converting complex HTML pages with navigation, ads, and JavaScript into LLM-friendly plain text is
MLOps年末反省会: Triton Inference Server を深層学習モデル推論基盤として導入したので振り返る | CyberAgent Developers Blog
MLOps年末反省会: Triton Inference Server を深層学習モデル推論基盤として導入したので振り返る この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2022 の5日目の記事です。 AI事業本部でソフトウェアエンジニア（機械学習 & MLOps領域）をしている yu-s (GitHub: @tuxedocat) です1。現在は 極予測LP という、広告ランディングページの制作をAIにより刷新するという目標のプロダクトに関わっています。 この記事では本プロダクトのMLOpsの取り組みのうち、特に深層学習モデルをデプロイして運用する基盤についての技術選定を振り返ってみます。 タイトルにあるとおり Triton Inference Server というOSSの推論基盤を導入しました。 前置き: プロダクトやチームなどの環境と経緯 本記
【Techの道も一歩から】第36回「FastAPI を使い始める」 - Sansan Tech Blog
こんにちは。 DSOC R&D グループの高橋寛治です。 私は Python で WebAPI を開発する際には、Flask をよく利用しています。 最近は、FastAPI がいいらしいという話を同僚から聞くようになりました。 少し公式ドキュメントを覗いてみると、Flask をより便利に高機能にしたものに感じました。 これは使わねばと思い、開発環境の構築からテストまでやってみたため、ここで紹介します。 （しっかり理解したい場合は、充実した公式のチュートリアルがおすすめです。ドキュメントがしっかり整備されています。） FastAPI FastAPI は、Python の Webフレームワークです。 特徴の詳細については、公式ドキュメントに列挙されています。 以下に私が触った感想を列挙します。 記法が簡単かつ直感的 Flask と似ている箇所もあり、扱いやすいです API ドキュメントの自動生
This is a guest post from Michael Kennedy, the founder of Talk Python and a PSF Fellow. Welcome to the highlights, trends, and key actions from the eighth annual Python Developers Survey. This survey is conducted as a collaborative effort between the Python Software Foundation and JetBrains’ PyCharm team. My name is Michael Kennedy, and I’ve analyzed the more than 30,000 responses to the survey an
FastAPI + uvicorn + NginxでWebページを表示（Jinja2によるTemplates機能 ） - Qiita
[tool.poetry] name = "test_fastapi_app" version = "0.1.0" description = "just for test" authors = ["Your Name <you@example.com>"] [tool.poetry.dependencies] python = "^3.8" uvicorn = "*" fastapi = "*" jinja2 = "*" aiofiles = "*" [build-system] requires = ["poetry>=0.12"] build-backend = "poetry.masonry.api" $ tree . ├── app │ ├── Dockerfile │ ├── app │ │ ├── __init__.py │ │ ├── main.py
【RVC v2モデル対応版】日本人のためのRVC WebUIの使い方：AIボイスチェンジャー | 子供プログラマー
【今後の開発に関して】（2024年12月24日） Google Colaboratory版のRVC WebUIのチュートリアルコードのご利用いただき、ありがとうございました。 今後の開発は、クラウドGPUサービスの1つであるRunPodで継続していきます。 今後もクラウドサービス上でRVC WebUIを使いたい方は、以下の記事ページを参照ください。 チュートリアル記事： 【RunPod編】RVC WebUIをはじめよう – AIボイスチェンジャー（一覧） 現在利用できるノートブック（2024年12月24日時点） ・オリジナル版RVC v1モデル対応RVC WebUI ・オリジナル版RVC v2モデル対応RVC WebUI ・ddPn08版RVC v1モデル対応RVC WebUI ・ddPn08版RVC v2モデル対応RVC WebUI 【動画で解説】RVC v2モデル対応版：オリジナル版
FastAPI is a relatively new Python framework that enables you to create applications very quickly. This framework allows you to read API request data seamlessly with built-in modules and is a lightweight alternative to Flask. In this article, we will go over the features of FastAPI, set up a basic API, protect an endpoint using Auth0, and you'll learn how simple it is to get started. Prerequisites
Before jumping into Celery. Let's start with the most straightforward tool to help us understand background tasks. FastAPI already has a BackgroundTasks class that can help us implement simple background tasks. Let's create a virtual environment to isolate our project requirements. python -m venv env Now, all we need is FastAPI and a web server e.g. Uvicorn or Hypercorn. Before installing these le
はじめに こんにちは。Acompanyの田中(@tkrk_p)です。本記事はAcompany5周年アドベントカレンダー19日目の記事となります。 1日前の記事はこちら↓ 本記事では、先日ベータリリースされたデータ検証ライブラリ「Pydantic」のV2を紹介します。 Pydanticとは Samuel Colvin氏によって2017年に開発されたPythonのデータパース・変換ライブラリです。Pythonの型アノテーションを使用してデータモデルを定義し、入力データの検証や型変換、データのシリアライズ（シリアル化）およびデシリアライズ（逆シリアル化）などの便利な機能を提供しています。 2023年6月現在で月間 7,000 万件以上ダウンロードされていることから、ここ数年で非常に注目されていることがわかります。（ちなみにDjangoのダウンロード数は月間約950万件） PyPIでのDjango
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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
The State of Python 2025 | The PyCharm Blog
Build and Secure a FastAPI Server with Auth0
Background Tasks in FastAPI
FastAPIを支えるデータ検証ライブラリ「Pydantic」のV2がベータリリースされたので使ってみた