![グーグルの生成AIサービス「NotebookLM」が日本でも一般公開、調査と制作を助けてくれるAIパートナー](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0e5694d703efe121c3a9cfd0fbb09cfd37126131/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F1597%2F920%2F01.jpg)
はじめに いつもNVIDIAが載っているWindowsで楽しくLLMを動かしたり生成AIライフを楽しんでいますが、今回はMacOSでOllamaを入れてLlama3を動かしてみました。 スペック: Apple M1 Pro(16 GB) 少し前だとCUDAのないMacでは推論は難しい感じだったと思いますが、今ではOllamaのおかげでMacでもLLMが動くと口コミを見かけるようになりました。 ずっと気になっていたのでついに私のM1 Macでも動くかどうかやってみました! 結論、爆速で推論できていたのでとても驚きました。OSS開発に感謝です! Ollamaとは OllamaとはローカルでLLMを動かすことができるアプリケーションです。 以下からダウンロードできます。 MacOSとLinuxで使うことができます。Windowsもプレビュー版があるみたいです。 #いざ推論 ダウロードができたらシ
AWS CLIでEC2/RDSの一覧をCSV or TSVで吐き出す やりたいこと EC2/RDSの一覧及びインスタンスサイズ、プライベートIPとか、稼働状況とか一覧で欲しい。 (インスタンスサイズでの簡単な見積もりとかしたい時) AWSのコンソールだとEC2やRDSのインスタンス一覧とか表示はできるが CSVとかExcelには落とせないのでAWS CLIで一括で出力しました。 今回使用するAWS CLIコマンド EC2インスタンス情報取得 aws ec2 describe-instances http://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instances.html RDSインスタンス情報取得 aws rds describe-db-instances http://docs.aws.amazon.com/cli
実世界のRustアプリケーションを効率良く開発するための実用的な知見集 仕事などで実世界のRustアプリケーションを書く時に実用的な知見やtipsがまとまっていたらいいなと思ったことはありませんか? この本では、アプリケーションを書く時に悩むポイントや便利crateを素早くアプリケーションに組み込む際のポイントを紹介します。本の内容をスリムにするため、自分が学び始める前に知りたかったものに絞りつつ要所を紹介・解説します。Rustの言語仕様のメジャーどころやよく利用されているcrateはドキュメントが豊富なので、わからないところや詳しく知りたい部分はドキュメントを読んだりLLMに聞いてみたりしてください。 想定読者: "The Rust Programming Language" の要所を読み終えたくらいのこれからRustでアプリケーションコードを書いていく、または今まさにアプリケーションコ
Google Cloudが、顧客のアカウントを誤って削除し、大規模障害の引き金になる──こんな出来事が海外で起きた。オーストラリアで年金基金を運営するUniSuperは5月8日(現地時間)、自社サービスで起きていた障害について、プライベートクラウドのアカウントが誤って削除されたことが原因だったと発表した。 UniSuperはGoogle Cloudを活用していたが、米Google自身が誤ってアカウントを削除。UniSuperは冗長性を確保するため、別のリージョンにもデータを置いていたが、そちらも無効にされていたという。 アカウントが削除された経緯については「(Google Cloudが)UniSuperのプライベート・クラウド・サービスをプロビジョニングする際の不用意な構成ミスにより生じた」(UniSuper)と説明している。しかし、UniSuperは他社のサービスでもバックアップを確保し
tl;dr はじめに 2024 年の 4 月 24 日に Node.js 22 がリリースされました。ESM を 条件付きで require する機能や、--run フラグによる npm スクリプトのパフォーマンス改善などが v22 で追加され、2009 年に Ryan Dahl が Node.js をリリースしてから 15 年が経つ今も、Node.js は進化を続けています[1]。 こうして Node.js 自身が強化されていくにつれ、以前はサードパーティーのパッケージを使用して実現することが一般的であった機能が Node.js のみで実現可能となり、当該パッケージが不要となるような場合があります。冒頭に引用した Ben Holmes の動画では、そのように不要となったパッケージとして dotenv node-fetch chalk mocha が挙げられていますが、この記事では「これら
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。 今回はSQLのサブクエリについてまとめます。仕事でクエリを書く際、サブクエリは頻出の構文だと思うんですが、同時にサブクエリの書き方を完全に理解しているよという人は案外少ないのではないでしょうか?[1] 実際、MySQLの公式ドキュメントを見ると12ページくらいを割かれており、意外と奥深いのがサブクエリです。使いこなせると便利ですし、何よりちょっとSQLのコツみたいなのがわかって面白いよ、ということで記事にしてみました。 前提 この記事は以下の前提を含んでいます。 環境 MySQL8.0系 読者の知識 なんとなくサブクエリが書ける けど相関サブクエリとかになると「あーっ」つってGoogle meetを閉じてしまうくらいのレベル感 記事のボリューム 18,000文字 おれの卒論が20,000文字だった マサカリ 間違ってたら投げてくれ〜〜 それ
はじめに 初めまして!ソーシャル経済メディア「NewsPicks」SREチーム・新卒エンジニアの樋渡です。今回は「AWS Security Hub」と「Slack」を用いて、弊社で利用しているAWSリソースの監視運用を効率化したお話です。 お話の内容 年々増加するサイバー攻撃に対抗するため、セキュリティ対策は日々重要度が増してきています。 そこで弊社で利用しているAWSのリソースに対して、各種セキュリティイベントの収集ができるAWS Security Hubを利用することで、セキュリティ状態の可視化と迅速な対応がしやすい運用を行い、セキュリティ状態の現状把握から始めることにしました。特にNIST CSFの「検知」部分の運用について整備した内容となっています。 NIST Cyber Security Frameworkについて 皆さん、「NIST Cyber Security Framewo
はじめまして。2023年2月に入社したQAエンジニアの大出です。 前職はフリマアプリを開発する会社で約8年QAエンジニアとして働いていて、TalentXで初めてtoBのサービスのQA業務を行うことになりました。 入社前の状況 やったこと 新規開発の検証 テストプロセス改善 テスト計画の作成 ドキュメントの整理 バグチケットの整理 ドッグフーディング 採用 まだやれてないこと 終わりに TalentXは2015年にMyReferというサービスをリリースして以来、2023年2月に自分が入社するまで社内にソフトウェアテストを専門に行うメンバーは在籍しておらず、開発エンジニアが自分達で全てテストを行っていました。 そういう状況で私が入社してから約1年間でやってきたことを振り返りたいと思います。 TalentXの開発に興味がある人や、ソフトウェアテストを専門に行うメンバーが居ない会社でこれからQAエ
ChatGPTは株価予測ができる 森正弥氏:こんな使い方もありますみたいなところで、大企業でもいろいろ進んでいるのは財務分析で、「財務データを入れて分析して」と言うと……ちょっと(スライドの)真ん中の文字が小さくて見えにくいですが、一般的な財務分析をしてくれます。 ちょっとインパクトがあったのが、ChatGPTは株価予測ができるという話ですね。これは普通にAIやマシンラーニングをやられている方からすると、「おいおい、それは言い過ぎだろう」と思ったりするわけですが、この論文の中身を読んだり、あるいは株価予測を業務としてやっている方からすると「まぁ、そうだよね」と思うところがある。 それは何かというと、株価予測だけじゃなくて金利の予測とか、そのマーケットの予測とか、あるいは原材料の価格予測でも共通の話です。基本的に今のデータからマシンラーニングの予測モデルを作って予測していきます。過去データか
はじめに ChatGPTを初めとした大規模言語モデル (LLM) が話題になっており、ちょっとした質問でも非常に優れたアウトプットが得られるようになりました。一方、ChatGPTを企業で使用する場合、社内情報をChatGPTは保持していないため、社内情報について答えられないという課題があり、社内特化LLMシステムを構築する必要があります。 特化システムを作るためには、こちらの記事でも紹介している通りLLMそのものをfine tuningする方法と、LangChainを使ってVector MatchingするRetrieval Augmented Generation (RAG) の2つがあります。ただ、LLMのfine tuningは非常に大きな計算コストとデータセット構築作業が必要になります。 本記事では、RAGによる特化LLMシステムの構築方法を紹介します。本記事内で使用するLLMはG
はじめに みなさん様々な言語でAPIサーバーを立てて負荷試験を実施したことはありますか。 私自身、業務でPythonのアプリケーションに対して負荷試験を実施した経験があります。 その際にPythonの速度観点の不安定さを目の当たりにしたと同時に、別の言語ではどのような違いが生まれるのだろうか、という疑問を持ちました。 そこで今回は、簡単ではありますがGoとRustとPythonでそれぞれAPIサーバーを立てて負荷試験をしてみます。 負荷試験対象のAPIサーバー 今回は(1) Hello, World!を返すAPI(2) ファイル読み込みAPI(3)1秒待ってから応答するAPIの3つを実装します。 (1)はAPIサーバー自体の応答速度の計測、(2)はメモリを消費する処理が生じた場合のAPIの応答速度の計測、(3)は待ち時間発生している時のAPIの応答速度の計測することが目的です。 (2)につ
はじめに こんにちは。ソーシャル経済メディア「NewsPicks」の QA/SET チームの海老澤です。 先日 弊社で E2E テスト実行するために Playwright を導入したため紹介させてください。 E2Eテストとは E2Eテスト(エンドツーエンドテスト)とは、ソフトウェア開発におけるテスト手法の一つで、アプリケーションが実際の運用環境と同様の条件下で正しく動作することを確認するためのテストです。 システムの開始点から終了点までを通じて、ユーザーの視点でアプリケーションのフローを追い、機能全体が連携して期待通りに動くかを検証します。具体的には、ユーザーが行うであろう一連の操作をシミュレートして、データがシステムを通じて適切に流れるかや、最終的なアウトプットが正しいかどうかを確認します。E2Eテストにより、部分的な単体テストや統合テストでは見逃されがちな問題を発見することができます。
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