Presentation Slides for 開発生産性Conference 2024 Session title: 作りすぎない技術 - API時代の開発努力の在り方について考える Date: 2024/06/28
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はじめに こんにちは、KDDIアジャイル開発センターのはしもと(仮名)です。 エンドレス水出しコーヒーの時期になりましたね。 今回は、Ollama を使って日本語に特化した大規模言語モデル Llama-3-ELYZA-JP-8B を動かす方法をご紹介します。 このモデルは、日本語の処理能力が高く、比較的軽量なので、ローカル環境での実行に適しています。さあその性能は如何ほどに!!!!????はやくAIは俺から仕事を奪え。 Llama-3-ELYZA-JP-8Bとは Llama-3-ELYZA-JP-8Bは、ELYZA社が開発した日本語に特化した大規模言語モデルです。Meta社の「Llama 3」シリーズをベースに、日本語での追加学習を行っています。80億パラメータという比較的小さなモデルサイズながら、「GPT-3.5 Turbo」や「Claude 3 Haiku」、「Gemini 1.0 P
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT(OpenAI API)をはじめとしたAIの言語モデル(Large Language Model:以下、LLM)を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が(当然ながら)得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation(以下、RAG)という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力(プロンプト)に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
坂口博信さん、成田賢さんが2024年6月22日放送のJ-WAVE『ゆう坊とマシリトのKosoKoso放送局』の中で初期『ファイナルファンタジー』シリーズなどを手がけた天才プログラマー、ナーシャ・ジベリについて話していました。 (鳥嶋和彦)やっぱり当時は(開発が)早いよね。 (坂口博信)最長で10ヶ月ですね。 (Naz Chris)ドラクエも早かったんですよね。 (堀井雄二)1なんか半年ぐらいで、2もそのぐらい作っていて。すぐ出したからね。で、3」でやっと1年かかったという話なんで。 (Naz Chris)当時のファミコンのゲームって、そんなもんなんですか? 平均的に1年以内で開発できるんですか? (堀井雄二)容量が少ないんでね、分量がなかったんだよね。1で64KBしかないんで。そこに絵を入れて、音楽を入れて、プログラムをしてっていう。 (坂口博信)そうですね。成田が言ったようにナーシャって
こんにちは! 画像システムグループで機械学習エンジニアをやっている小島です。 この記事では、今ホットな「Zero-shot Learning」と「Vision & Language」に関する最新情報を、CLIPという研究を起点として網羅的にサーベイをしていきます。このために論文1000本に目を通し、70本程度を記事にしました。 Zero-shotやVision & Languageは、Stable Diffusionに代表される画像生成AIとも密接に関連している技術です。この記事を通して、Vision & Languageの奥深い世界を体感できるでしょう。 注意事項 この記事は非常に長いため、全部読むのに1時間以上かかる可能性があるので、休憩を取りながら、または必要な部分だけ読んでください。各セクションを個別に読んでも問題ありません。 また、文章中の画像は、特別な記載がない限り、引用元の論
はじめに宇宙ロボットスタートアップGITAIのFounder&CEOの中ノ瀬です。GITAIは宇宙での作業コストを100分の1に下げることを目標に、軌道上サービス(人工衛星に対する寿命延長サービス)や月面でのインフラ構築が可能な宇宙ロボットを製造しています。 GITAIは元々私が日本で創業したスタートアップですが、既に米国に本社やほぼ全ての機能を移し、自分自身やその他経営陣も永住権を取得して米国連邦法におけるUS Personとなり、米国で日々挑戦を続けています。最近だと昨年合計でUS$45M(日本円で約70億円)の資金調達を行い、DARPA(アメリカ国防高等研究計画局)から受注を獲得しています。 また、GITAIは2021年の国際宇宙ステーション船内での実証成功に続き、今年(2024年)3月に国際宇宙ステーション船外での宇宙実証に成功することができました。メカも電気基盤もSoftware
UUIDv7 is a 128-bit unique identifier like it's older siblings, such as the widely used UUIDv4. But unlike v4, UUIDv7 is time-sortable with 1 ms precision. By combining the timestamp and the random parts, UUIDv7 becomes an excellent choice for record identifiers in databases, including distributed ones. Let's briefly explore the UUIDv7 structure and move on to the zero-dependency implementations i
SRE の田中 @kenzo0107 です。 メドピアグループでは主に AWS をプラットフォームとし、監視は Datadog で実施しています。 監視対象や課金対象のサービスの増加で徐々にコストが増加していたので、 利用状況を分析し、削減できる項目を調査しまとめました。 Datadog 子組織・サービス毎の利用料金の確認の仕方 親組織にある Usage & Cost > Individual Organizations *1 の Cost タブで各 org 毎の利用料金を確認できます。*2 事前に利用する量をコミット www.datadoghq.com 事前に利用する量をコミットすることで 2~3割程、コスト削減できます。 ANNUALLY (年間でコミットを決定) の方がコスト削減率は高いですが、 MONTH-TO-MONTH (月毎にコミットを決定) を採用しています。 月毎に監視対
こんにちは。技術部平山です。 今回は、ハイパーカジュアルというジャンルにおけるエンジニア、 というテーマで書きます。 勉強会でしゃべった動画がありますので、そちらを見て頂いても良いかと思います。 外に出すということで、普段よりも多少丁寧にしゃべっております。 前置き 平山が作った製品群 これらは2022年あたりから現在にかけて、平山が自分で企画、実装した製品です。 これらのうち、利益を出せた製品は2つあります。 黒字製品 Draw Saber(Android iOS) Mannequin Downhill(Android iOS) の2つで、順に2800万、2100万ダウンロードです。加えて、いい線まで行ったものの、利益を出すに至らなかった製品が一つあります。 赤字だったTitanShoot Titan Shoot(Android iOS) こちらは210万ダウンロードと、うまく行ったもの
こんにちは。MA部の田島です。 弊社では開発ガイドラインというものを用いて、システムの品質を担保しています。今回私がテックリードを務めているということもあり、バッチアプリケーションを開発するためのガイドラインを作成しました。本記事では「開発ガイドライン」と「バッチ開発ガイドライン」を紹介します。 バッチアプリケーション開発に限定したTipsはまとまっているものが多くないため参考にしていただければと思います。 開発ガイドラインについての紹介 冒頭でも紹介した通り弊社では、開発ガイドラインというものを用いてシステムの品質を担保しています。バッチ開発ガイドラインを紹介する前に、まず開発ガイドラインを紹介します。 開発ガイドラインの種類 開発ガイドラインは現在、以下の種類が存在します。 共通 Android iOS Frontend Backend Infra API Batch DB(Datab
WAH! It’s TAKOTIME! 🐙 こんにちは。カバー株式会社CTO室のKです。 今回は、ホロライブアプリにAddressable Asset Systemを導入して運用してきた事例を紹介します。Addressable Asset System(以下、AAS)はUnity公式のアセット管理ライブラリです。ホロライブアプリではキャラクターの3Dモデル、小道具、ステージなどのアセットをビルドしてサーバーに配置して使用するためにAASを活用しています。導入から3年ほどが経ち、運用の中で気づいた点もあったので、それらを一事例として紹介していきます。Unityのアセット管理について検討されている方の参考になれば幸いです。 Addressable Asset SystemとはAddressable Asset Systemとは、Unity公式のアセット管理ライブラリです。AASの仕組みなどに
R&D チームの奥村(@izariuo440)です。EfficientDet がブラウザで動いているのを見たことがなかったので、やってみました。以下はブラウザで実行中の様子1です。 結果として、EfficientDet-D0 で 256x256 の解像度の画像を TensorFlow Lite で推論させると、ネイティブで 20 FPS、WebAssembly SIMD support ありの Chrome で 7 FPS 程度の速度性能を確認できました。 Case XNNPACK XNNPACK スレッド数 FPS A OFF N/A 4 B ON 1 15 C ON 4 20 測定環境は MacBook Pro (Retina, 15-inch, Mid 2015) の 2.5 GHz です。 背景と動機 周辺知識 EfficentDet EfficientDet の精度 Effici
株式会社サイバーエージェントAI事業本部の2024年度 エンジニア新卒研修でシステム運用の基本と戦略に関する講義を行いました。
はじめに 作業概要 作業手順 Azure Portalにログインし、Azure Key Vaultを作成する Azure Key Vaultを任意の設定でデプロイする Azure Key Vaultのシークレットを生成する シークレットの名称と値を設定する 作成したシークレットの識別子を確認する Web AppsのオブジェクトIDを取得する Azure Key VaultにWeb Appsの接続を許可する Web Appsの構成からアプリケーション設定を追加する Web Appsのソースコードで、アプリケーション設定を参照する まとめ はじめに Azure Key Vaultを使うと、パスワード等をセキュアな環境で管理することができます。 Azure Key Vaultについての詳細は下記をご参照下さい。 youtu.be 今回は、Web Apps開発にAzure Key Vaultを活用
マンションで暮らしていると自宅から粗大ゴミ置き場まで若干の距離があったりします。手で持てるサイズ・重量の粗大ゴミなら手で運べばよいし、それよりも一回り大きいくらいのものならマンション共用設備から台車を借りられる場合があります。 今回、キッチンで 10 年以上利用していた木製の棚 (炊飯器や電子レンジがおける H100 x W70 x D50 (cm) くらいの棚) を捨てることになったのですが、これくらいのサイズだと借りられる台車には乗りません。住んでいるマンションはいわゆる大規模マンションで、部屋から粗大ゴミ置き場まで 150m 以上離れており、複数人でも手持ちで運ぶのはかなり大変です。 引越し業者が使うような大きめの台車があれば良いのでしょうが、あいにく用意することは出来ませんでした。粗大ゴミを捨てる機会は頻繁にあるわけでもないので、新規に大きな台車を購入するは避けたいところです。 そ
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