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2024年05月02日
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新しい安全フィルターとプライバシーコントロールを備えた Amazon Bedrock のガードレールが利用可能になりました
4月23日、re: Invent 2023でプレビュー版として初めてリリースされた Amazon Bedrock 向けガードレールの一般提供について発表できることを嬉しく思います 。Amazon Bedrock のガードレールを使用すると、お客様のユースケースと責任ある AI ポリシーに合わせてカスタマイズされた保護手段を生成 AI アプリケーションに実装できます。さまざまなユースケースに合わせた複数のガードレールを作成し、それらを複数の基盤モデル(FM)に適用することで、エンドユーザーエクスペリエンスを
AWS
,
人工知能
,
大規模言語モデル(LLM)
AWS
2024年05月02日
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Amazon Titan イメージジェネレータとウォーターマーク検出 API が Amazon Bedrock で利用できるようになりました
AWS re:Invent 2023 では、 Amazon Titan イメージジェネレータ のプレビューを発表しました。これは、生成 AI (Generative AI) の基盤モデル (FM) で、英語の自然言語プロンプトを使用してリアルでスタジオ品質の画像をすばやく作成および調整できます。 Amazon Titan イメージジェネレータが Amazon Bedrock で一般的に利用できるようになったことを嬉しく思います。これにより、画像の即時カスタマイズなど、新しい画像生成および画像編集機能を使用
Go
,
Java
,
PHP
AWS
2024年05月02日
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Amazon Bedrock で利用可能になった Cohere Command R および R+ でスケーラブルなエンタープライズグレードの生成 AI ワークロードを実行
2023 年 11 月、Amazon Bedrock で 2 つの新しい Cohere モデル (Cohere Command Light と Cohere Embed English) が利用可能になりました 。4月29日、 Amazon Bedrock にさらに 2 つの Cohere モデル (Cohere Command R と Command R+) が追加 されたことを発表します。 組織は、エンタープライズデータソースに保存されている情報を安全に操作するために、 生成人工知能 (生成 AI)
AWS
,
Python
,
R
AWS
2024年05月02日
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【New Relic】AWS Security Hubイベント情報を可視化する方法(前編)
はじめに こんにちは、マネージドサービス部の福田です。 セキュリティは、技術的な環境が日々進化する中で、常に最前線で対応しなければならない重要な分野です。 このブログでは、AWS Security HubとAmazon EventBridgeを使用して、セキュリティイベント情報をNew Relicに連携する方法について 紹介しようと思います。 後編はこちら blog.serverworks.co.jp 本ブログで得られること AWS Security Hubの概要 Amazon EventBridgeの概
AWS
,
New Relic
,
セキュリティ
サーバーワークス
2024年05月02日
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GAIA-1: 自動運転のための世界モデルを理解する
1. はじめに Turing 生成AIチームの荒居です。生成AIチームでは、完全自動運転の実現に向けて、現実世界の複雑な状況を理解し未来を予測するAI、「世界モデル」の開発に取り組んでいます。世界モデルは、生成AIによって様々な交通状況や歩行者の行動をシミュレーションすることを可能にし、安全かつ効率的な自動運転を実現するための重要な鍵となると私たちは考えています。 この記事で解説している内容: 世界モデルとは何か 世界モデルの開発はなぜ自動運転に重要なのか 世界モデルGAIA-1について 2. 世界モデル
機械学習
,
人工知能
,
スタートアップ
,
テスト
,
データベース
,
GPU
,
アーキテクチャ
,
設計
,
大規模言語モデル(LLM)
チューリング
2024年05月02日
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New RelicのInfrastructure agentのインストールコマンドからPowershellの挙動を理解する
New Relicのインストールコマンドを使用して、Powershellでどのような処理をしているか解説します。
New Relic
,
PowerShell
サーバーワークス
2024年05月02日
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開発本部(エンジニア向け)社内アイデアソン始めました
はじめまして! エンジニアリングオフィスの井上です。 本記事では、開発本部(エンジニア向け)の社内アイデアソンの企画運営に携わりましたので取り組みの様子や内容についてお伝えさせていただこうと思います! 突然ですが「どこでもドア」って売れると思いますか? そもそも「アイデアソン」ってなに 開発本部でアイデアソンをする目的 アイデアソンのテーマ アイデアソンの日程 Day1で何をしたか 使用したビジネスフレームワーク Day1終了後からDay2までの一週間 Day2で何をしたか Day2結果発表 アイデアソン
アイデアソン
,
ハッカソン
,
ロボット
セーフィー株式会社
2024年05月02日
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Google Compute Engine with GPU で LLM を動かしてみる
はじめに こんにちは、クラウドエース SRE 部の kazz です。 最近、ローカル LLM がホットなトピックになってます。昨今の LLM の盛り上がりを見ると、LLM 関連の技術はとりあえず触っておきたいものです。 しかし、動かすためにハイスペックな環境を求められるということで、なかなか手が出せないという方も多いのではないでしょうか? そこで、今回は Google Compute Engine (GCE) に Ollama と Open WebUI をインストールして、クラウド環境でセルフホストの L
Google Cloud
,
Ubuntu
,
ChatGPT
クラウドエース
2024年05月02日
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BigQuery のテーブル定義書を自動生成してみた
はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部所属の木村です。 BigQuery でテーブルスキーマの変更や新しいテーブルの追加を行うたびに、ドキュメントの更新作業にうんざりした経験はありませんか?手動での更新は時間もかかり、ミスも起きやすいです。「これが自動でできたら楽なのに」と思ったことは、私だけではないはずです。 そこで、今回の記事では、BigQuery のデータセットからテーブル定義書を自動生成する方法をご紹介します。 なお、本記事のサンプルコードは、こちらの GitHub リポジト
GitHub
,
Python
,
Google BigQuery
クラウドエース
2024年05月02日
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CloudWatch 統合エージェントを使用した AWS X-Ray へのトレース送信
今日のアプリケーションは、かつてないほど分散化されており、もはや孤立して実行されることはありません。これは特に、 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) または Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) を利用する場合に当てはまります。分散型のワークロードやシステムとは、タスクやジョブを完了させるために連携する複数の小さな独立したコンポーネントで構成されるものです。これにより、1 つのシステムやコンポー
AWS
,
テスト
,
OSS
AWS
2024年05月02日
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【Java】よく遭遇するエラーについて
はじめに おはこんばんにちは!鈴木です。 突然ですが、倒しても倒してもエラーに遭遇すると心が折れそうになりませんか?私はなります。 ・エラーの解決方法などを何度も調べては忘れてしまったり… ・そもそもどのようにエラーと向き合ったらいいんだっけ? となる私のような初心者の方向けに今回はJavaのエラーについてまとめてみたいと思います! Javaのエラーの種類について エラーには、Java プログラムの文法上の問題があったときに発生する コンパイルエラー と、 実行することが不可能な処理を行なおう
Java
,
初心者
,
数学
miracleave株式会社
2024年05月02日
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AWS Weekly Roundup: Amazon Bedrock、AWS CodeBuild、Amazon CodeCatalyst など (2024 年 4 月 29 日)
4月29日週は、 多くの新機能が登場した Amazon Bedrock にとって忙しい一週間 となりました。 AWS CodeBuild での GitHub Actions の使用がはるかに簡単になりました。また、 Amazon CodeCatalyst での Amazon Q は、より複雑な問題を管理できるようになりました。 AWS Summit London では、予期せず多くの新旧の友人に会うことができました。少しでも雰囲気が伝わるように、 AWS ヒーローである Yan Cui が AWS コミュ
AWS
,
ハンズオン
,
ワークショップ
AWS
2024年05月02日
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拡散モデルを用いた2Dバーチャル試着技術について
はじめに こんにちは。BASEのデータ分析チーム(Data Strategy Team)で不正対策を行ったり、機械学習モデルを触ったりしている竹内です。 先日チーム内の論文読み会でニューラルネットを用いた画像合成によるバーチャル試着技術というトピックに触れる機会があったので、その最近のトレンドについて改めてブログという形でまとめてみました。 バーチャル試着は画像生成モデルの実用的なユースケースの一つとして今現在データセットの拡充やアーキテクチャの検証が進んでいる分野の一つであり、個人的には非常にアツいトピ
GitHub
,
AR
,
3D
BASE株式会社
2024年05月02日
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『呪術廻戦 ファントムパレード』をストレスなく楽しむためのマスタデータ基盤
本セッションでは、スマートフォンゲーム『呪術廻戦 ファントムパレード』のマスタデータ管理について、そ ...
CyberAgent
2024年05月02日
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Cloud Runの最小インスタンス数をスケジュールベースで自動スケーリングする
G-gen の佐々木です。当記事では、Cloud Run の最小インスタンス数を、特定の時間帯で自動的にスケーリングさせる処理を実装していきます。 前提知識 Cloud Run について Cloud Run のコールドスタート サービスレベルの最小インスタンス数の設定 構成 スケーリングの対象となる Cloud Run サービスのデプロイ 各種ファイルの準備 作成するファイルについて Cloud Run functions にデプロイするファイル ディレクトリの作成 main.py requirement
Python
株式会社G-gen
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