AWSのインフラを運用・監視する上で使いやすいと思ったサービスを組み合わせて構成図を作成しました。それぞれのサービスの簡単な説明と類似サービスの紹介、また構成の詳細について説明していきます。 (開発で使用するようなサービスも紹介しますが、あくまでも運用・監視だけの構成です。) 各個人・企業によって環境は違うと思いますし、使いやすいと思うサービスは人それぞれだと思うので、これが正解という訳ではありませんが、参考にしてただければ幸いです。 参考になった教材を紹介した記事も作成しました。是非読んでみてください！ 【AWS】さいきょうの運用・監視構成を作成するのに参考になった書籍 インフラエンジニア1年生がプログラミングを勉強するのに使った教材 全体図 こちらがAWSにおける"ぼくのかんがえたさいきょうの"運用・監視構成です。複雑で分かりづらいかと思うので、詳細に説明していきます。最後まで読めばこ
中山です ソリューションアーキテクトとして、AWS環境の利活用をお手伝いするお仕事をしています。 まれによく見るAWS環境 とりあえずこれを見てほしい。 これが絶対にだめと言いたいわけではないです。 一時的な検証環境だったり、とにかくスピード重視でサービスをデリバリーさせる必要があったり、サービスの提供者側が何ら責任を負わない・障害時のビジネスインパクトが無い（そんな状況あるのか？）という前提があったり、状況次第ではこれで十分な時もあると思います。 しかし、一般的な業務システムやサービスの場合にはいろんな意味で不十分でしょう。 では、このような環境をどのように育てていくとよいでしょうか。 この記事では、そんな育てかたの一例を紹介していきたいと思います。 なお、本記事はくっそ長いです。 ちなみに、最終的にはこうなります。 文字が小さすぎて読めない！ ちょっとそこのハ○キルーペ貸してくれーｗ
※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク
Microsoftがたった13億のパラメーターでGPT-3.5超えのHumanEval50.6％をたたき出す「phi-1」を発表
LLaMaやFalconといった小型の大規模言語モデル(LLM)が矢継ぎ早にリリースされる中、Microsoft ResearchのAI研究チームが、プレプリントサーバーのarXivで、Transformerベースのモデル「phi-1」を発表しました。このモデルは、パラメーター数がGPT-3.5の100分の1以下の13億しかないにもかかわらず、テスト用データセット・HumanEvalでGPT-3.5を上回る成績を収めたことが報告されています。 [2306.11644] Textbooks Are All You Need https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.11644 Microsoft Releases 1.3 Bn Parameter Language Model, Outperforms LLaMa https://analyticsindiama
[Noah Smith, “Why immigration doesn’t reduce wages,” Noahpinion, December 30, 2020] 証拠に耳をかしてもらえるわけじゃないけれど… この記事では，移民がやってきても，その国で生まれ育った人たちの賃金が下がらない理由を解説する（ただし，一握りの特別な状況ではもしかすると少しばかり下がるかもしれない）．ただ，その話に入る前に，ぜひ理解してほしいことがある：誰も，この記事で意見を変えないだろうってことだ．それには2つ，理由がある． 第一に，人々は社会科学の証拠をほんきで信じていない．頑健な研究結果のほぼすべてが同じ方向を示していても，最低賃金の効果について大学の経済学者たちの意見が実証研究によって変わるまで，何年も，何年もかかった．大学の経済学者ではないふつうの人となると，信頼できる社会科学がどういうものなのかって
史上初の天の川銀河中心のブラックホールの画像。これは、私たちが住む天の川銀河の中心にある巨大ブラックホール、いて座A*の姿を初めて捉えた画像です。この天体がブラックホールであるということを初めて視覚的に直接示す証拠です。地球上の8つの電波望遠鏡を繋ぎ合わせて地球サイズの仮想的な望遠鏡を作るイベント・ホライズン・テレスコープ（EHT）によって撮影されました。望遠鏡の名前は、光すらも脱出することのできないブラックホールの境界である「イベント・ホライズン（事象の地平面）」にちなんで名付けられました。ブラックホールは光を放たない完全に漆黒の天体であり、そのものを見ることはできません。しかし周囲で光り輝くガスによって、明るいリング状の構造に縁取られた中心の暗い領域（「シャドウ」と呼ばれます）としてその存在がはっきりと映しだされます。今回新たに取得された画像は、太陽の400万倍の質量を持つブラックホー
TabFS
Going through the files inside a tab's folder. For example, the url.txt, text.txt, and title.txt files tell me those live properties of this tab (Read more up-to-date documentation for all of TabFS's files here.) This gives you a ton of power, because now you can apply all the existing tools on your computer that already know how to deal with files -- terminal commands, scripting languages, point-
Consider SQLite
If you were creating a web app from scratch today, what database would you use? Probably the most frequent answer I see to this is Postgres, although there are a wide range of common answers: MySQL, MariaDB, Microsoft SQL Server, MongoDB, etc. Today I want you to consider: what if SQLite would do just fine? For those who are unfamiliar, SQLite is a implementation of SQL as a library — this means t
一休.com サイトパフォーマンス改善 - 2023年 夏の振り返り - 一休.com Developers Blog
ヤフー株式会社より出向しております、卯田と申します。 主務で、一休.comおよびYahoo!トラベルのフロントエンド開発を担当しています。 兼務で、ヤフー株式会社の全社横断組織でWebパフォーマンス改善の推進を行っております。 本稿では、直近半年弱(2023年2月〜8月)で、断続的に行っていた一休.comのパフォーマンス改善について振り返ります。 開始が2023年2月となった理由は、Nuxt3バージョンアップ以降にパフォーマンス改善活動に着手したためです。 一休.com/Yahoo!トラベルのNuxt3バージョンアップ詳細については、以下のブログをご覧ください。 user-first.ikyu.co.jp サイトパフォーマンス改善の意義 改善の方針 方針1: Core Web Vitalsを改善する 方針2: 重要課題から優先的に対応する 改善の進め方 可視化 ブラウザサイド サーバーサイ
この記事は私, wataokaが1年間をかけて作り続けた超大作記事です. 総文字数は8万を超えていますので, お好みのところだけでもみていってください. ついにこの時が来ました！！！！！ 1年間書き続けたQiita記事です！！！！！ ご覧下さい！！！！！https://t.co/eKBwP1zoeB — 綿岡 晃輝 (@Wataoka_Koki) December 31, 2020 俺的ランキング 動画での解説も挑戦してみました！ ぜひぜひご覧下さい！ 動画のリンク 第3位: Likelihood-Free Overcomplete ICA and Applications in Causal Discovery wataokaの日本語訳「尤度が必要ない過完備ICAと 因果探索における応用」 - 種類: ICA - 学会: NeurIPS2019 - 日付: 20190904 - URL:
We announced support for HTTP/3, the successor to HTTP/2 during Cloudflare’s birthday week last year. Our goal is and has always been to help build a better Internet. Collaborating on standards is a big part of that, and we're very fortunate to do that here. Even though HTTP/3 is still in draft status, we've seen a lot of interest from our users. So far, over 113,000 zones have activated HTTP/3 an
2.3k{icon} {views} 複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
[アップデート] AWSマネジメントコンソールにVPCエンドポイント経由でアクセスできるようになりました | DevelopersIO
VPCエンドポイントポリシーでマネジメントコンソールからサインインできるアカウントを制御できるぞ。なお、インターネットに抜けずに閉域網からマネジメントコンソールにアクセスを実現するものではない模様。 インターネットに抜けずに閉域網からマネジメントコンソールにアクセスしたいな こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはインターネットに抜けずに閉域網からマネジメントコンソールにアクセスしたいなと思ったことはありますか? 私はあります。 世の中にはセキュリティルームなどインターネットへのルーティングがされていない / インターネットへのアクセスが許可されていないエリアがあったりします。 そして、システムの要件上、そのような場所から運用することが求められるケースがあります。 そのような環境でAWSの運用をするのはかなり大変です。何しろAWSマネジメントコンソールにアクセスするにはイ
![[アップデート] AWSマネジメントコンソールにVPCエンドポイント経由でアクセスできるようになりました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/46ad933779d759146e85686aa64fe5635983d564/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F08%2Faws-management-console.png)
New – Real-User Monitoring for Amazon CloudWatch | Amazon Web Services
AWS News Blog New – Real-User Monitoring for Amazon CloudWatch Way back in 2009 I wrote a blog post titled New Features for Amazon EC2: Elastic Load Balancing, Auto Scaling, and Amazon CloudWatch. In that post I talked about how Amazon CloudWatch helps you to build applications that are highly scalable and highly available, and noted that it gives you cost-effective real-time visibility into your
メッセンジャーアプリのSignalは、電子フロンティア財団が定める「最も安全なメッセンジャーリスト」で最高評価を獲得したメッセンジャーアプリで、その安全性からアメリカ上院議員間の連絡ツールとして公式に採用されています。しかし、イーロン・マスク氏らはSignalの安全性について懐疑的な目を向けており、メッセンジャーアプリのTelegramとともに、Signalの安全性を否定するキャンペーンを展開しています。 Telegram has launched a pretty intense campaign to malign Signal as insecure, with assistance from Elon Musk. The goal seems to be to get activists to switch away from encrypted Signal to mostly-
はじめに 機械学習に関する実用的な知見を知るために、「Kaggleで勝つデータ分析の技術」を読んだので、Kaggle以外の場面でも活用できる話題をまとめてみた。本書は機械学習の基本的な内容も含んでいるが、この記事では機会学習に関する一通りの知識を持ち、実問題に利用している読者を想定してまとめた。従って、勾配ブースティング木の仕組みや、回帰タスクの評価方法等、基本的な内容については解説しない。本記事では、評価の落とし穴や、モデルを改善するための特徴量の工夫、チューニングのTipsについて紹介する。 特徴量 Tips 1: 欠損値の扱い データにはしばしば欠損値が含まれている。欠損値は、そもそも値が存在していない場合の他に、ユーザが意図して入力していない場合や、観測器のエラーによって取得できていない場合等、様々な理由によって生じる。欠損がランダムに発生していない限り、欠損しているという事実が何
Sorbet Compiler: An experimental, ahead-of-time compiler for Ruby · Sorbet
For the past year, the Sorbet team has been working on an experimental, ahead-of-time compiler for Ruby, powered by Sorbet and LLVM. Today we’re sharing the source code for it. It lives alongside the existing code for Sorbet on GitHub, mostly in the compiler/ folder: → https://github.com/sorbet/sorbet/tree/master/compiler/ We want to be clear up front: the code is nowhere near ready for external u
7名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2021年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹介します。 2022年8月31日以降、Tellus OSでのデータの閲覧方法など使い方が一部変更になっております。新しいTellus OSの基本操作は以下のリンクをご参照ください。 https://www.tellusxdp.com/ja/howtouse/tellus_os/start_tellus_os.html 2021年も数多くのデータ解析コンペが開催され、興味深い論文が多く発表されました。 毎年Kaggle等のデータサイエンスコンペティションに取り組んでおられる人達にアンケートを実施し、その年の記事をまとめてきました。 そして本年も7名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2021年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹
Reverse Engineering the source code of the BioNTech/Pfizer SARS-CoV-2 Vaccine - Bert Hubert's writings
Reverse Engineering the source code of the BioNTech/Pfizer SARS-CoV-2 Vaccine Translations: ελληνικά / عربى / 中文 (Weixin video, Youtube video) / 粵文 / bahasa Indonesia / český / Català / český / Deutsch / Español / 2فارسی / فارسی / Français / עִברִית / Hrvatski / Italiano / Magyar / Nederlands / 日本語 / 日本語 2 / नेपाली / Polskie / русский / Português / Română / Slovensky / Slovenščina / Srpski / Türk
ラズパイ4でも動かせるローカルLLM用省メモリ小型高性能Phi-2モデルのライセンスをMicroSoftがMITライセンスに変更。これで自由に配布・改造・商用利用が出来ます。llamafile版も公開されました。もちろんLinuxでもNetBSDでも動きます
Kapper@Linuxガジェヲタ＆異世界小説家＆電子工作大好き @kapper1224 オープンソースのローカルLLM界隈がPhi-2ライセンスMIT変更で大騒ぎしていますな。 Phi-2改造版も密かにあちこちであります。 ちなみにGGUF版はこちらからダウンロード出来ますし huggingface.co/kroonen/phi-2-… Phi-2 llamafile版もこちらからダウンロードできます huggingface.co/jartine/phi-2-… 2024-01-06 20:15:36 CodingNerds COG @CodingnerdsCog @Microsoft finally changed the license for their small #LLM phi-2 to MIT! 🚀 >> Phi-2 is a 2.7 billion parameter
要約 Synthetic Monitoringに「外形監視」という訳語を当てている方がいるのですが、Syntheticの意味は「外形」ではありません。 Syntheticは「合成」という意味です。 ですから、日本語訳を付けるのであれば、「合成監視」です。 また、External Monitoringの訳語として、「外形監視」という訳語を当てて書いている人も見かけます。 正しくは、 Synthetic Monitoring ... 合成監視 External Monitoring ... 外部監視 です。 何故、Synthetic Monitoringは、「合成監視」なのでしょうか？ その歴史と背景を解説します。 Synthetic Monitoringとは何か？ Synthetic Monitoringとは、計測システムから、対象システムに対して能動的にアクセスして、性能や可用性に関するデ
Speculation in JavaScriptCore
This post is all about speculative compilation, or just speculation for short, in the context of the JavaScriptCore virtual machine. Speculative compilation is ideal for making dynamic languages, or any language with enough dynamic features, run faster. In this post, we will look at speculation for JavaScript. Historically, this technique or closely related variants has been applied successfully t
オックスフォード大学出版会のVery Short Introductionという有名な入門書シリーズがある。短くて内容も平易なので、まずはこの1冊という感じで推薦されることも多いシリーズだ。 さて、このシリーズは当然ながら邦訳もたくさん出ているのだが、複数の出版社がそれぞれの形で刊行しているため、どれがVery Short Introductionの邦訳なのか分からないという問題がある。 ありがたいことにオックスフォード大学出版会が以下のページに邦訳の一覧をエクセルのファイルで貼ってくれているが、ちょっと見にくい。*1*2 Very Short Introductions - Oxford University Press www.oupjapan.co.jp ということで、このページではVery Short Introductionの邦訳を一覧の形でまとめてみた。無秩序に並べていくのもな
はじめに こむろです。 Spring4Shell についてです。どうせお前ら調査してたんだろ？と思ったあなた、大正解です。 結論 非常に広範な影響がありましたが、現時点で、Spring Framework 本体への修正パッチがすでに適用されています。そのためこれに準じたアップデートを実施することで脆弱性を回避できます。 spring-boot-2-6-6 spring-boot-2-5-12 spring-framework-5.3.18 Tomcat 9.0.62 またこれらのアップデートができない場合、以下の対応を取ることもできます。 不要なパラメータのマッピングを行わないようにコードを追加する （Binding のブラックリストへ class.* 系を追加） Java8 へ一旦ダウングレードする Tomcat 9.0.62 へ Update することで設定値自体の書き換えをできないよ
Intro WebBundle を用いてサブリソースのみを Bundle する、 Subresource Bundle の策定と実装が進んでいる。 これを用いると、複数サブリソースの取得を一回の fetch で行うことができ、 RTT を減らしつつも個別に取得したかのようにキャッシュを制御できる。 現時点での仕様と実装を解説する。 Intent to Prototype: Subresource loading with Web Bundles Subresource Bundling WebBundle の初期の仕様は、 HTML を頂点としたページ全体をまとめる方向で始まった。 WebBundle によるコンテンツの結合と WebPackaging | blog.jxck.io これをサブリソース(JS, CSS, Img etc)に対して利用できるようにする仕様だ。 HTML 自体は
GitHub - kha-white/manga-ocr: Optical character recognition for Japanese text, with the main focus being Japanese manga
Optical character recognition for Japanese text, with the main focus being Japanese manga. It uses a custom end-to-end model built with Transformers' Vision Encoder Decoder framework. Manga OCR can be used as a general purpose printed Japanese OCR, but its main goal was to provide a high quality text recognition, robust against various scenarios specific to manga: both vertical and horizontal text
Data encryption at rest is a must-have for any modern Internet company. Many companies, however, don't encrypt their disks, because they fear the potential performance penalty caused by encryption overhead. Encrypting data at rest is vital for Cloudflare with more than 200 data centres across the world. In this post, we will investigate the performance of disk encryption on Linux and explain how w
Next.js 10
We are excited to introduce Next.js 10, featuring: Built-in Image Component and Automatic Image Optimization: Automatically optimize images using the new next/image component Internationalized Routing: Start internationalizing your Next.js applications with built-in primitives Next.js Analytics: Measure and act on real user performance Next.js Commerce: An all-in-one starter kit for high-performan
GitHub - nucleuscloud/neosync: Open source data anonymization and synthetic data orchestration for developers. Create high fidelity synthetic data and sync it across your environments.
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
最新の深層学習技術による古典くずし字認識の現状と今後の展望 - May the Neural Networks be with you
こんにちは。@shunk031 です。 普段は最先端の技術が大好きなパソコンのオタクですが、京都へ旅行して古き良き日本の文化に感化されました。 この記事は 法政大応情 Advent Calendar 2020 21 日目の記事です。 From http://codh.rois.ac.jp/ 今回は日本古典籍の分類タスクについて取り組んでみようと考え、近年の日本古典籍における「くずし字認識」に着目して調査をしました *1。 日本古典籍といった古文書に対して、OCR 等の文字認識技術によって文字情報をデジタル化し、それらの情報をもとに解析を行う流れは現代では自然だと考えています。 しかしながら、一般的に OCR は難しく、また古文書を機械に解析させることはさらなる困難があるのは容易に想像できます。 くずし字認識に対して、近年の取り組みでは ROIS-DS 人文学オープンデータ協働センターが K
みんなでつくる Production Readiness - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。SRE の @chaspy です。 以前、Production Readiness Checklist に関する記事を書きました。 quipper.hatenablog.com Production Readiness Checklist の運用開始から1年ほどの月日が経ち、27ものサービスが無事 Production へ出ていきました。 サービスを安心して Production へリリースするために役立っている Production Readiness Checklist ですが、Product Team がこの Check List を進める上でいくつか課題がありました。 本記事では、Production Readiness Checklist 運用開始後に、どのような改善が行われてきたのか、その内容と方法を説明します。また、1年以上の運用を通して、Production R
By Andrew Nguonly, Armando Magalhães, Obi-Ike Nwoke, Shervin Afshar, Sreyashi Das, Tongliang Liu, Wei Liu, Yucheng Zeng BackgroundOver the next few years, most content on Netflix will come from Netflix’s own Studio. From the moment a Netflix film or series is pitched and long before it becomes available on Netflix, it goes through many phases. This happens at an unprecedented scale and introduces
QUIC matches TCP's efficiency, says our research. | FastlyWe’ve shared a lot about how much we love QUIC (and why we’re building our own implementation called quicly). It promises latency reduction, improved throughput, resilience to client mobility, and increased privacy and security. Excitingly, the QUIC working group at the IETF is now on the cusp of getting the first version of QUIC wrapped up
What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)
Join the O'Reilly online learning platform. Get a free trial today and find answers on the fly, or master something new and useful. Learn more It’s an exciting time to build with large language models (LLMs). Over the past year, LLMs have become “good enough” for real-world applications. The pace of improvements in LLMs, coupled with a parade of demos on social media, will fuel an estimated $200B
GitHub - xinntao/Real-ESRGAN: Real-ESRGAN aims at developing Practical Algorithms for General Image/Video Restoration.
🔥 AnimeVideo-v3 model (动漫视频小模型). Please see [anime video models] and [comparisons] 🔥 RealESRGAN_x4plus_anime_6B for anime images (动漫插图模型). Please see [anime_model] 💥 Update online Replicate demo: Online Colab demo for Real-ESRGAN: | Online Colab demo for for Real-ESRGAN (anime videos): Portable Windows / Linux / MacOS executable files for Intel/AMD/Nvidia GPU. You can find more information here
There are millions of github repos and filtering them is an insane amount of work. It takes huge time, efforts and a lot more. We have done this for you. In this article we’ll share a curated list of 100+ widely-known, recommended and most popular repositories and open source github projects for Machine Learning and Deep Learning. So without further ado, Let’s see all the hubs created by experts a
Warp: Improved JS performance in Firefox 83 – Mozilla Hacks - the Web developer blog
Introduction We have enabled Warp, a significant update to SpiderMonkey, by default in Firefox 83. SpiderMonkey is the JavaScript engine used in the Firefox web browser. With Warp (also called WarpBuilder) we’re making big changes to our JIT (just-in-time) compilers, resulting in improved responsiveness, faster page loads and better memory usage. The new architecture is also more maintainable and
Debugging Incidents in Google’s Distributed Systems - ACM Queue
June 6, 2020 Volume 18, issue 2 PDF Debugging Incidents in Google's Distributed Systems How experts debug production issues in complex distributed systems Charisma Chan and Beth Cooper Google has published two books about SRE (Site Reliability Engineering) principles, best practices, and practical applications.1,2 In the heat of the moment when handling a production incident, however, a team's act
LLM開発のためのデータエンジニアリング MLOps Advent Calendar 2023の24日目です。 Stability AIでデータ系のソフトウェアエンジニアをやっているcvuskです。主な仕事は日本語LLMのためのデータ開発です。Stability AIでは日本語LLMも各種開発しています。LLMの学習というと大量のGPUを用意して巨大なデータでモデルを学習する、というキラキラしたイメージ（？）が強いかもしれませんが、データが重要かつ苦労が耐えない課題であることは他の機械学習やディープラーニングモデルと違いありません。日本語のテキストデータは英語ほど入手しやすいわけではないのと同時に、データエンジニアリングや品質面でもいろいろと大変なことが多々あります。今回はLLMのためのテキストデータの用途やエンジニアリングについて整理します。 LLMの学習 LLMの学習は大きく分けて事前
The performance effects of too much lazy loading Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Lazy loading is a technique that defers downloading a resource until it's needed, to conserve data and reduce network contention for critical assets. It became a web standard in 2019 and today loading="lazy" for images is supported by most major browsers. This pag
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