チューリングのE2E自動運転チームの岩政(@colum2131)です。 最近、チーム内でPythonを使った開発はRyeとuvを使うことが多くなり、特に機械学習環境もRyeとuvで問題なく開発できるようになりました。社内でのオンボーディング資料としてRyeとuvの操作を整備しようと思い、このテックブログで紹介します。 [2024-08-25追記] 2024年8月20日にuvのマイナーバージョンがアップデートされました。変更点もいくつかあり、以下のページにまとめました。 https://zenn.dev/t

「社内向けのインナーソースガイドラインってどう作るんだろう…」 「インナーソースポータル（カタログ）をどう構築しよう…」 「ボトムアップでインナーソースの土台作りをどう進めればいいんだろう…」 ✔記事の内容 これまでの記事 社内向けインナーソース&#x30A

  ジャンプTOON アプリチームの國師です。 5 月にサービスを開始した 「ジャンプTO ...

Amazon CodeCatalyst が、 GitHub との既存の統合 に加えて、 GitLab と BitBucket という人気が高い 2 つのコードリポジトリとも統合することをお知らせします。現在 CodeCatalyst と GitHub との統合で使用しているのと 同じ機能セット を GitLab.com と Bitbucket Cloud でもご利用いただけます。 Amazon CodeCatalyst は、統合型のソフトウェア開発および配信サービスです。Amazon CodeCataly

​KINTOサービスの認証基盤について、開発を担当しているPham Hoangです。本記事では、Global KINTO ID Platform (GKIDP) に実装されたパスキーについてお話します。 OpenID Summit Tokyo 2024 に参加して、OIDC と組み合わされたパスキーについて伺ってから、パスキーが私たちのIDプラットフォームにどれだけ多くの利益をもたらすかついて、お伝えしたいと思いました。 I. GKIDP でのパスキーの自動入力 パスキーは、パスワードの代替となるもので、

Microsoft Buildとは？ Microsoft Buildのプログラム 注目アップデート情報の紹介 アップデート情報のサマリ Azure AI系のアップデート情報 Azure OpenAI Service Azure AI Studio Phiシリーズ Windows Copilot Runtime アプリケーションサービス系のアップデート情報 Azure Functions データプラットフォーム系のアップデート情報 Microsoft Fabric Azure Cosmos DB Azure

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G-gen の武井です。当記事では GitHub Actions を使って Docker イメージをビルド&プッシュして Cloud Run Jobs を更新するパイプランについて説明します。 GitHub Actions 概要 ワークフロー 構成 ワークフローの概要 ソースコード 概要 dev.yaml 処理内容 ファイル定義 build-and-push.yaml 処理内容 ファイル定義 インフラ構成 Workload Identity Artifact Registry 動作確認 条件 ma

みなさん、こんにちは！製造業のお客様を中心に技術支援を行っているソリューションアーキテクトの山田と新澤です。 AWS Summit Tokyo が 2024 年 6 月 20 日（木）、21 日（金）の 2 日間、幕張メッセにて開催されました！ 大盛況のまま無事イベントを終えることができました！ 製造業向け展示ブースでどのようなデモが披露されたかについては以下の予告ブログもご参照ください。 AWS Summit Japan 製造業向け展示の見どころ紹介！ 今回はその中から、「製造現場の IoT データをパ

本記事は 2024年2月2日に公開された ” Monitor embedding drift for LLMs deployed from Amazon SageMaker JumpStart ” を翻訳したものです。 生成 AI のワークロードで最も有用なアプリケーションパターンの 1 つが Retrieval Augmented Generation (RAG) パターンです。 RAG パターンでは、入力プロンプトに関連する参照コンテンツを探すために、埋め込みベクトル (テキスト文字列の数値表現) に

こんにちは。気づいたら新卒 2 年目の statiolake です。人間がやらなくていいことは極力プログラムにやらせようと思って日々を過ごしています。 さて、最近関わっている業務の中で、draw.io を利用してかかれたフロー図をコードの修正に応じてメンテナンスするというタスクが発生しました。draw.io はこういう図を書くのに本当に便利ではあるのですが、だとしても後からステップや条件分岐を足したりするのは面倒です。正直コードを書く労力の 10 倍くらい大変な作業に感じました。この手間をなんとかなくした

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はじめに ビットキーのSoftware QAチームでは、以前は主にGSS（Googleスプレッドシート）を使用してテスト管理を行なっていました。 2023年7月〜現在まで、Qaseというテスト管理ツールを導入し、テストケースの作成・実行を行っています。 Qaseを導入したことによって、テストケースの管理・整理が容易になったことや、テスト実行の全体の実施状況、機能毎の実施状況が視覚的に見やすくなるなど、以前より効率的にテスト管理が行えるようになりました。 そこで、テスト管理を行う中で使用頻度の高いQaseの

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導入 本記事について 注意事項 実装 全体の流れ 前提条件 On Your Dataからサンプルアプリをデプロイ （参考）サンプルアプリのカスタマイズについて Prompt Flowからフローを推論エンドポイントとしてデプロイ/サンプルアプリの設定変更 Azure AI Studioの評価機能を使用したプロンプトチューニング 回答精度向上に向けた指針について 最後に 導入 本記事について 「Prompt Flow（Azure AI Studio）を使用したRAG入門　第１回 」の続きです。 まだお読みでな