Torch-TensorRT で PyTorch の推論を最大 6 倍高速化
PyTorch と NVIDIA TensorRT を新たに統合し、1 行のコードで推論を高速化する Torch-TensorRT に期待しています。PyTorch は、今では代表的なディープラーニング フレームワークであり、世界中に数百万人のユーザーを抱えています。TensorRT はデータ センター、組み込み、および車載機器で稼働する GPU アクセラレーションプラットフォーム全体で、高性能なディープラーニングの推論を行うための SDK です。この統合により、PyTorch ユーザーは TensorRT を使用する際、簡素化されたワークフローを通じて非常に高い推論性能を得ることができます。 Torch-TensorRT とは Torch-TensorRT は、TensorRT の推論最適化を NVIDIA GPU で利用するための PyTorch の統合ソフトウェアです。たった 1 行
個人開発してるサービスをExpressからNext.jsにしたり、BusBoyを使った話しなど - maru source
2017年から個人で開発しているTrickleというサービスがある。最近、これのバックエンド構成を変えたり、新機能追加などをした。技術的に目新しいものや凄いものはないけど、頑張ったのでその時の話を残しておく。 バックエンド Express → Next.js Multer → BusBoy Web版 GAE → Cloud Run クライアントアプリ React Nativeのアップグレード react-native-image-crop-picker → react-native-image-picker ソーシャルログイン アイコン変更 バックエンド Express → Next.js これまではExpressでモバイルアプリ向けのWeb APIを作っていたが、今回Web版も作るにあたり、Next.jsに移行した。 まずはこれまでのモバイルアプリ向けAPIをNext.jsのAPI Ro
Next.jsとAuth0で会員制メディアを作る【1. 認証編】
こんにちは、柴田です。 今回は「会員制メディア」のチュートリアルを全3回に分けてお届けします。 === 認証編ページ作成編完成編=== 会員制メディアは、一部の記事は会員しか見れないような形式のメディアです。 ビジネスでは近年よくあるユースケースであり、もしかしたら個人ブログに導入してみても一風変わっていて面白いかもしれません。 また、応用すれば課金しないと見れない記事のような仕組みも作れると思います。 今回想定している仕様は以下の通りです。 記事一覧画面と全公開記事（/public配下）は事前生成をしておき、静的に配信する会員向け記事（/private配下）はログイン済みユーザーのみ閲覧可能とし、SSRで配信する Next.jsを用いてJamstackとSSRの合わせ技を行い、認証にはAuth0を用います。 1. Next.jsプロジェクトを用意まずは、Next.jsのプロジェクトを作成
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