LangChainを使わない - ABEJA Tech Blog
TL; DR LangChainのメリデメを整理する過程で、今となってはopenai-pythonのうちChatGPTのAPIをを簡単に取り回せる程度のシンプルなライブラリがあるだけでも十分便利なんじゃないかと思ったので、ライブラリを個人で作ってみました。（バージョン0.0.1なのでちょっとお粗末な所もありますが） github.com はじめに こんにちは、データサイエンティストの坂元です。ABEJAアドベントカレンダーの13日目の記事です。世は大LLM時代ということで、ありがたいことにABEJAでも複数のLLMプロジェクトを推進させて頂いています。私自身もいくつかのLLMプロジェクトに参画しています。LLMといえばLangChainが便利ですね。OpenAI APIの利用だけでなく、各種ドキュメントのパースが出来たり、HuggingFaceやインデックスDBを扱う他のライブラリとインテ
Amazonに売ってるモノだけで6脚ロボットを完全自作してみた (3Dモデル＋ソースコード付き) - ABEJA Tech Blog
はじめに 完成品イメージ (Tagurobot v1) 3Dモデルの全体像 メイン構造体 制御系回路・バッテリー搭載用ボード 関節 アーム End Effector 電源・制御系の全体像 モジュール紹介 (LiPoバッテリー) モジュール紹介 (ヒューズ) モジュール紹介 (DC-DCコンバーター) モジュール紹介 (RaspberryPi) モジュール紹介 (サーボモータードライバー:） モジュール紹介 (サーボモーター) モジュール紹介 (加速度ジャイロセンサー) 制御系ソフトウェアの全体像 Tripod Gait(トライポッド歩容)の紹介 適切な関節角度を算出するための逆問題を解く 制御系ソフト 設計・作成しての学び 3Dプリント関連 機構・ソフトウェア設計関連 v2に向けた改善点 最後に ※3Dモデル・ソフトウェアの利用ポリシー We Are Hiring! はじめに こんにちは！
AWSのAZ障害でもサービスを継続させる技術 - ABEJA Tech Blog
こんにちは。ABEJAのインフラ管理してる村主 @rwle1221 です。 本ブログは ABEJA Advent Calendar 2019 の11日目です。 今日は、みなさん記憶に新しい2019年8月末に発生した AWS の東京リージョンの AZ 障害について、どのようにしていればサービス影響を与えずにシステムを稼働させられたのか。という話をしたいと思います。 振り返り 障害の詳細報告はこちら aws.amazon.com 有志によるまとめはこちらから piyolog.hatenadiary.jp 基本は「AZレベルで冗長化していれば問題ない」 中の人に聞くと「AZレベルで冗長化していれば問題ない」とのことでした。 しかし、2番目の方の記事を見ると有名どころのサービスが割と止まっていました。 じゃあ上で紹介されていたような会社がAZレベルの冗長化が出来ていなかったのか。 ※ ALB/WA
Kubernetes x AWS x GPUにハマった話 - ABEJA Tech Blog
tl;dr 長文なので3行で kubernetesとAWSとGPUは超える壁が多かった。やるならkubeadmがオススメ。 kubeadmでcloud-provider=awsの手順を後半に記載 はじめに ABEJAのサービス系インフラを管理しているインフラエンジニアの村主です。 コンテナ周りは割とECSを中心に組むことが多かったのですが、あれだけkubernetesが持ち上げられると使ってみないとな。と言うことで、新しく追加する機能はkubernetesで開発することにしました。そこにkubernetesがあったから kubernetesとAWSとGPU を組み合わせた時にすごくハマりどころが多かったので、ここに奮闘記を記載します。 まず、kubernetesを構築するためのプロビジョニングツールを何にしようか。と言うことで、特徴を知らないと工夫も出来ないので色々触ってみました。 1.
CVPR2018 1000本ノック！（なお37本） - ABEJA Arts Blog
はじめまして。ABEJAでリサーチャーをやっている藤本です。 今年もCVPRの季節がやってきました。CVPRとはコンピュータビジョンに関するトップカンファレンスです。毎年規模が大きくなってきており、今年は3300の論文投稿があり、979件がacceptされました。また、21のチュートリアル、48のワークショップ、115以上の企業展示と様々なイベントが行われています。今年度のCVPR2018の開催は6月なのですが、プログラム自体は４月に公開済みですので、今回のブログの記事では、オーラル発表予定の論文のうちarxivで公開されている内容について一気に紹介します。 論文の動向 Deep learningについて Deep Learningに関連する論文は毎年増え続けており、今年度についてはacceptされた論文979件のうちarxivで459件が公開されており、なんと424件（頑張って数えました
Deep Learningによる一般物体検出アルゴリズムの紹介 - ABEJA Tech Blog
一般物体検出アルゴリズムの紹介 今回CNNを用いた一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を順を追って説明します。 コンピュータビジョンの分野において、一般物体検出とは下記の図のように、ある画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出することを指します。 [6]より引用 Deep Learningアルゴリズムの発展によって、一般物体認識の精度は目まぐるしい勢いで進歩しております。 そこで今回はDeep Learning(CNN)を応用した、一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を説明したいと思います。 R-CNN (Regions with CNN features) (CVPR 2014) [1] かの有名なCNNの論文[8]で、ILSVRC 2012の物体認識チャレンジで大差をつけて1位になりました。 このチャレンジでは1枚の画像が1000クラスのうちどれに属するかを推定する
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