ソリューションアーキテクトの瀬戸です。 左を見ても右を見てもAIと言われている今日この頃、ChatGPTなどのサービスを動かしている方々がほとんどではないかと思います。 その中でLLMは別にクラウドじゃないと動かないわけではなく、ローカルで動かすことも可能なのですが、Pythonのインストールが難しそうとかの理由で避けている人もいるのではないかと思います。 Podman AI Labを使用する事で簡単にローカルでLLMを動作させて、チャットのやり取りを楽しむことができるので、ちょっとやってみましょう。 注意: この記事はx64 Windows 11 Professionalと十分なメモリが積まれたPCを使用しています。8G程度のメモリしか積まれていない場合は動作が難しい可能性があるので、ご注意ください。32G以上の余裕を持ったPCを使用する事を推奨します。また、モデルはそれぞれ数ギガバイト
こんにちは、CX 事業本部製造ビジネステクノロジー部の若槻です。 VS Code(Visual Studio Code) では、ワークスペースやプロジェクトで導入を推奨したい拡張機能を指定することができます。 指定方法は、次のような extensions.json ファイルを .vscode ディレクトリに作成するだけです。 .vscode/extensions.json { "recommendations": [ "dbaeumer.vscode-eslint", "esbenp.prettier-vscode", "redhat.vscode-yaml", "Arjun.swagger-viewer" ] } しかし、この extensions.json に指定したからと言って自動で VS Code にインストールされるわけではなく、次のように RECOMMENDED の一覧に表示さ
2024年から Habitify で個人的な習慣化の管理をしていて,もうとにかく便利で毎日の習慣化を支えてもらっている❗️朝活・読書・サプリメントなどを記録しつつ,Habitify のチャレンジ機能を使って毎日プランクを続けていたりもする💪Habitify は無料でも十分使えるけど,僕は Premium に課金して使っている〜 \( 'ω')/ www.habitify.me 実は Habitify を使うまでは数年間 Google Sheets で習慣化の管理をしていて,例えば朝活を例にすると「その日に取り組んだこと」を必ず記録していた.Habitify にも「習慣メモ」という機能があって記録はしてるけど,振り返りのために定期的に集計したく,今回は Habitify API を試してみた❗️API ドキュメントには以下にある. docs.habitify.me 準備 まず Habiti
以前、OpenID Connect によるシングルサインオン環境を構築しました。 Railsとdoorkeeper-openid_connectやOmniAuth を使って、OpenID Connectの OpenID Provider と Relying Party を作ってみた - メモ的な思考的な OpenID Connect以外でシングルサインオン環境を構築する方法として SAML がありますが、今までさわってきませんでした。 そんな中、書籍「SAML入門」を読む機会がありました。 SAML入門 - かなめりぜ Zennで本を書いたことについて - 一年中こたつ出てる 読者コミュニティ|SAML入門 書籍では SAMLの認証フロー 認証フローのリクエスト・レスポンスの中身を掲載 Dockerを使って実際にSAML認証を試す SAMLの仕様へのリンクやお役立ちツール などが分かりやす
はじめに Loki について クエリの種類 Log クエリ Metric クエリ OpenShift Logging としての構築 Operator の導入 Loki のデプロイ Cluster Logging として利用する 簡単なアクセス確認 Web Console からのアクセス CLI からのアクセス アクセス方法の確認 Metric クエリを呼び出してみる LogCLI おわりに はじめに Red Hat Advent Calendar 2023 の 12月14日の記事です。OpenShift Cluster Logging で Loki が利用できるようになってからしばらく時間が経ち、段々と利用されつつあるのではないかと思います。 本記事では、OpenShift Cluster Logging (Loki) を OpenShift Web Console からではなく、あえて
Development Division/Platform Team/Sys-Infra Unitの伊豆です。Sys-Infra Unitはインフラエンジニア・SRE 的な役割を担っています。 今回は、ある日突然SSHログインが遅くなったときに調査した内容を共有します。 SSHログインに数分かかる ある日、AWS EC2上で動いている開発環境のSSHゲートウェイにSSHログインすると30秒以上かかると報告がありました。-vvvオプションを指定してSSHログインしてみるとpledge: filesystemというログが出力された後、数十秒から数分程度かかってSSHログインが成功する状況でした。 pledge: filesystemやssh slowなどで検索してみると、主に以下のような対処法が挙げられていましたがどれを試しても状況は改善されませんでした。 systemd-logindを再起動
本稿は Gergely Orosz 氏によって書かれた次の記事の日本語翻訳です。著者に翻訳の許可を得て公開しています。 blog.pragmaticengineer.com また本稿は DeepL Pro を使って下訳したものに手を加えています。日本語翻訳の不具合または誤訳については Gergely Orosz 氏ではなく、本稿のコメント欄にお願いします。 著者も機械翻訳を下地にしたやり方に関心をもたれたようです。 The article translated to Japanese: https://t.co/4uynyyhm4E The author was transparent and noted that the article is a modification of an ML-translated article. This person managed to transl
[CEDEC 2023]ユニットが個性を発揮し,柔軟に動くためのAIとはどのようなものなのか。「タクティクスオウガ リボーン」のAI実装事例を紹介 ライター:箭本進一 ゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC 2023」では「『タクティクスオウガ リボーン』のAI実装事例」と題した講演が行われ,シミュレーションRPGにおけるAIがどのように状況を判断しているのかが明かされた。同作では地形に高低差があったり,様々な能力を持つユニットたちが他のユニットを守るべき状況が発生したりと,判断すべき項目が多岐にわたる。 企画者が望む振る舞いをAIにさせる手法について,スクウェア・エニックス 第一開発事業本部 ディビジョン5 プログラマーの長谷川 誠氏が語った。 スクウェア・エニックス 第一開発事業本部 ディビジョン5 プログラマーの長谷川 誠氏 ユニットが個性を発揮し,柔軟に動くためのAIとはどのよ
2022年7月22日にニコニコで生放送された「アニサマ おしゃべりラジオ #01」にウマ娘から小倉唯さんと徳井青空さん、DIALOGUE+から守屋亨香さんと稗田寧々さんが登場しました。 アニサマの出演者の紹介が主な内容でしたが、以前から似ていると巷で言われていた小倉唯さんと守屋亨香さんが初めて同じ場に揃うというファンにとっては歴史的な放送になりました。 以下、キャプ画像とともに簡単に内容を紹介していきます。 今年のアニサマ2日目に出演するウマ娘から徳井青空さんと小倉唯さん、DIALOGUE+から稗田寧々さんと守屋亨香さんが登場。 形式上「ラジオ」ということで、カメラを遮るような形でアクリル板が設置されているのは顔推しのオタク的には少し残念でした。 「2022年はアニメタイアップ曲が4曲と豊作」と紹介された石原夏織さんについて、唯ちゃんが「最近のキャリさんすごいんですよ!進化がもう!楽しみで
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 国内大手システムインテグレーター(SIer)8社の2022年度決算が出そろった。デジタル変革(DX)の需要拡大と企業の合併買収(M&A)などで、8社合計の売上高は前期比で22%増、営業利益は同12%増と2桁成長を記録した(表1)。売上高が大きく伸びたのは、NTTデータが海外事業を展開するNTT Limitedを統合したことによる。NTTデータを除いた7社合計の売上高は9%増、営業利益は6%増だった。8社合計の売上高の伸び率は、2020年度が9.8%増、2021年度が8.6%増と10%弱を持続している。各社が開催した2022年度の決算説明会からまとめた。 売上高を3割超伸ばすNTTデータ、1兆円を視野に入れたNRI NTTデータの2022
Transcript SQL 株式会社 AI Shift 三宅 悠太 1. データベース 2. SQL I 3.トランザクション 4. データベース設計 5. インデックス 6. 実行計画 7. SQL II データベース データベースとは “A database is an organized collection of inter-related data that models some aspect of the real-world “ (CMU) データベースとは、実世界のある側面をモデル化した、秩序 だった、相互に関連したデータの集まり DBMS • データベース管理システム(DBMS)は、データベースを管理するソフトウェア ◦ 例:MySQL, Oracle Database, SQLite, MongoDB • DBMSの目的は、アプリケーションが簡単にデータベースにデー
スポンサーリンク 【序章 -失った人たち-】 「浮気しない人なら誰でも、殺人鬼とかでも良いから! 誰か紹介してよ!」 彼氏に浮気されて、めちゃくちゃに酔っ払ったルイさんが、心から吐き出す様に言った。 恋人の浮気がどれだけ彼女の心にダメージを与えたのか、このセリフだけで充分に汲み取れる。浮気しなかったとしても殺人鬼は嫌だろ。 その翌日、大学時代の友人である稲田と会った。彼には奇跡的に付き合った彼女が居たはずだったのだが、会った瞬間「今日はヤケ酒だよ!」と言ってきた。 2日連続でヤケ酒に付き合う事ってあるだろうか。 2日酔いすら醒めきらぬ中、勝手に注文された苦手なビールに口を付けた。 「なんで別れたんだよ」 「この前、有給使って5日間、彼女とイタリア旅行に行ったんだよ」 「めっちゃいいじゃん」 「でも俺、4泊全部爆睡しちゃって、ツアーで行く予定だったところも俺が間違えてて行けなくて、あと途中で
戦後のメンバーシップ型雇用を維持する日立では、スキルギャップから成果を出せなくなった中高年社員の雇用を維持するため、若手が余計に働いて稼がなくてはならない。そのなかでも、デキる人に仕事が集中する構造があり、過重労働がはびこりやすい。「仕事が終わらないから、社内の労務管理システムの抜け道を使って、残業時間が増えすぎないよう、改ざんします。具体的には、WindowOSに指示を出して、労務管理システムを停止させます。これは上司から強制されるわけではなく、同期やチームメンバーの間でやり方を教え合うんです。あとは、労務管理の対象外となっている(接続履歴が把握されない)別のパソコンを使って仕事をしたり…」(SE職) Digest 責任感から自滅していくパターン 行動規範SQDCとフェーズゲート QFマインド醸成会議、落穂(おちぼ)拾いの会 週休3日制の現実「有休消化で精いっぱい」 週1日丸ごと副業に費
はじめに こんにちは。基幹システム本部・物流開発部の岡本です。普段はZOZO基幹システムのリプレイスを担当しています。 ZOZOではさらなる成長のため、様々なリプレイスプロジェクトが進行しており、これまでにZOZOTOWNやWEARなどのプロダクトにおける多くのリプレイス事例を公開してきました。本記事では、2022年8月より本格始動したZOZO基幹システムリプレイスの第一弾であるZOZOの物流拠点「ZOZOBASE」を支える「発送システムリプレイス」を紹介します。「発送システムリプレイス」は設計を終えた開発段階で、リリースに向けて進行中です。本記事を皮切りに今後も継続的に発信を続けていくので、是非ご注目ください。 現状の「発送システム」は、Classic ASPのトランザクションスクリプトで実装された大規模なモノリス構成のシステムの一部であり、「障害リスク」と「開発速度の低下」に課題を抱え
架空の営業管理システムを作ってもらう前提で、ChatGPTに要件定義をお願いしてみました。 実験として軽く試すレベルで始めてみたのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 ChatGPTとのやりとり まず、ざっくりと必要な機能の洗い出しをお願いしてみました。 あっという間に必要な機能を網羅的にリストアップしてくれまた。私自身、SFA/CRMをいくつか触った経験がありますが、適切な内容だと思います。 中には、「データのインポート・エクスポート機能」のように、検討初期段階ではつい忘れそうな機能も含まれています。さらに頼んでもいないのにオススメの検討プロセスまで教えてくれました。気が利いてます。 機能ベースだと要件の妥当性が判断しにくく思ったので、画面ベースで要件定義してもらことにしました。 「図で教えて」とできないことをお願いしたところ、やんわり断りつつ、意図
勘や経験に頼るマイクロサービスのトラブル調査で胃を痛めないために Kubernetesやクラウドネイティブをより便利に利用する技術やツールの概要、使い方を凝縮して紹介する本連載「Cloud Nativeチートシート」。前回は、OpenTelemetryやObservabilityの概要について紹介し、簡単なサンプルアプリケーションを使った分散トレーシングの方法を紹介しました。トレースを収集、可視化することによって、マイクロサービスをまたがるリクエストの追跡が容易になりました。 しかし、分散トレーシングだけではOpenTelemetryの真の力を発揮できません。トレースによって「どの処理に時間がかかっているのか」「どの処理にエラーが発生しているのか」を知ることはできても、その原因を特定するには不十分なケースは多々あります。そのような場合、問題があるトレースやスパンに対応するログやメトリクスを
コーヒーが好きな木谷映見です。 今回は小ネタです。AWS 構成図を書く際、省略してしまうことが多いサービスについて思いを馳せました。 よくある?構成図 リージョン アベイラビリティゾーン ルートテーブル AWS IAM インスタンスプロファイル Amazon EBS Elastic IP Elastic network interface(ENI) セキュリティグループ セッションマネージャーする時のエンドポイント 最終構成図 終わりに よくある?構成図 よくあると思われる構成図を描いてみました。 AWS になじみがある方から見ると、 「ふむ、パブリックサブネットとプライベートサブネットに 1 台ずつ EC2 インスタンスがあって、プライベートサブネットのインスタンスにはセッションマネージャーでログインするのかな?S3 バケットもあるな」 くらいの想像ができるかもしれません。 リージョン
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