生成AIによるプロダクトと生産性向上の舞台裏@2024.04.162024.04.16「先達エンジニアに学ぶ 思考の現在地 Online Conference」での登壇スライドです event link: https://findy.connpass.com/event/313119/ 生成AIを使ってプロダクト作りをしていたり、社内の生産性向上をチャレンジし…
雰囲気でDocker Composeを触っている状態から脱するために調べたこと（2023） - Activ8 Tech Blog
エンジニアの岡村です。 自分はサーバーがメインではなく、あまり業務でガッツリ触るわけでもないのですが、最近それなりに活用するようになってきました。しかし、ネット上の日本語情報を読んでいるだけではこれの書き方が正しいのかよく分からない、と悩むことが結構あったため、色々情報を漁ってみました。 この記事は、特に自分が気になった部分の調べた結果を記事に纏めてみたものです。対象読者はdocker-composeを雰囲気でupやdownは叩けるけどComposeファイルの書き方がよく分からんとなってる人です。 Docker Composeの概要とcompose.yaml、Compose Specの関係 compose.yamlの書き方は Compose Specに準拠すればOK Compose Specの場所 推奨のファイル名はcompose.yaml compose.yaml内にバージョンを記述する
木鶏製麺所 桜鯛まぜそば
▼ 2024 (305) ► 8月 (31) ► 7月 (42) ► 6月 (38) ► 5月 (56) ▼ 4月 (36) 大中 本店 大中ロース (3) 七代目 麺家 あくた川 七代目らーめん 中華そば おにぎり◯△ 生姜中華そば ASUS NEXT GENERATION CUSTOM PC 新福菜館 本店 中華そば+ヤキメシ (19) わたしの食卓 紙屋町店 2024年4月 麺屋 麻沙羅 ニンニクブタ汁なし スパイスラーメン 情熱の雫 幟町店 麻辣醤麺 (4) やまふじ かけうどん (39) らーめん つけ麺 NOFUJI 魚介醤油つけ麺 海風堂 トンコツ醤油らーめん (63) やぶき 特製貝だし塩そば 木鶏製麺所 桜鯛まぜそば ラーメン階杉 広島八丁堀店 つけ麺 (15) 辣蕎麦 サンモール店 肉辣蕎麦 (6) nanchi 海鮮丼 やまふじ 月見うどん (20) うまいもん屋 お
いちばんやさしいローカル LLM｜ぬこぬこ
概要ローカル LLM 初めましての方でも動かせるチュートリアル 最近の公開されている大規模言語モデルの性能向上がすごい Ollama を使えば簡単に LLM をローカル環境で動かせる Enchanted や Open WebUI を使えばローカル LLM を ChatGPT を使う感覚で使うことができる quantkit を使えば簡単に LLM を量子化でき、ローカルでも実行可能なサイズに小さくできる 1. はじめに大規模言語モデル（LLM）の数は数年前と比べてたくさん増えました。有名な LLM を使ったチャットサービスとして、OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude、Google の Gemini などがありますが、これらのサービスの中で利用されている大規模言語モデルは公開されていません。 現状、様々な評価指標により LLM の性能が測定されていますが、
ラーメン階杉 広島八丁堀店 つけ麺 (15)
▼ 2024 (305) ► 8月 (31) ► 7月 (42) ► 6月 (38) ► 5月 (56) ▼ 4月 (36) 大中 本店 大中ロース (3) 七代目 麺家 あくた川 七代目らーめん 中華そば おにぎり◯△ 生姜中華そば ASUS NEXT GENERATION CUSTOM PC 新福菜館 本店 中華そば+ヤキメシ (19) わたしの食卓 紙屋町店 2024年4月 麺屋 麻沙羅 ニンニクブタ汁なし スパイスラーメン 情熱の雫 幟町店 麻辣醤麺 (4) やまふじ かけうどん (39) らーめん つけ麺 NOFUJI 魚介醤油つけ麺 海風堂 トンコツ醤油らーめん (63) やぶき 特製貝だし塩そば 木鶏製麺所 桜鯛まぜそば ラーメン階杉 広島八丁堀店 つけ麺 (15) 辣蕎麦 サンモール店 肉辣蕎麦 (6) nanchi 海鮮丼 やまふじ 月見うどん (20) うまいもん屋 お
結局Githubに学習履歴を統一した方が諸々良かった
改めて説明する必要もないのですが、本や動画サービスによるインプットに関してはマークダウン形式でまとながら行うため、そこまでアウトプットが苦ではありません。 逆に外部サービスを使った資格学習のための問題演習などは少し手間です。 読書や動画サービスのようにマークダウンにまとめながらアウトプットしてもよいのですが、資格系の問題演習は移動時間や隙間時間に利用することも多いので、都度Githubにコミットするのは難しいです。 なんとか作業を自動化したいので以下のような方法を利用するようにしてみました。 学習履歴のデータを取得する 例えばStudyplusではAPIが提供されています。 利用しているサービスによっては、このようにAPIを提供してくれていたりするので、これを利用してデータを取得します。 またサービスの利用規約を確認して、常識的な範囲で自身の学習履歴のデータをスクリプトを組んで取得するのも
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