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はじめに こんにちは。会員基盤チームの添野 隼矢です。 私はこれまで、課金請求系、セキュリティ、会員管理・ログイン認証など、様々な分野でキャリアを積んできました。現在は会員管理システムの開発に携わっています。 今回は、私が所属している会員基盤チームが持っているプロダクトと私たちのチームが挑戦する壮大なプロジェクトについてご紹介します。 会員基盤チームのプロダクト 当チームが管理している主要なプロダクトは以下の3つです: 会員管理システム クレジットカード情報を中継するシステム 認証・認可を行うシステム 大
本記事は 2025 年 5 月 21 日に公開された “ Amazon Q Developer CLI supports image inputs in your terminal ” を翻訳したものです。 この記事では、 Amazon Q Developer Command Line Interface (CLI) の画像サポート機能が開発プロセスをどのように変革するかをご紹介します。Q Developer CLI は 最近 (バージョン 1.10.0) 、画像のサポートを追加 し、視覚的な情報を処理す
ElasticsearchとKibana Mapsを使い、東京都犯罪データの位置情報をローコードで可視化する方法を解説します。また、Logstashによる効率的なデータ取り込み手順も紹介します。 目次 なぜ位置情報が重要なのか Elastic Stackによる位置情報可視化の概要 Elastic Mapsとは データ準備 リアルタイムデータ取り込み: Python vs Logstashによるアプローチ Pythonによるデータ投入 Logstashによるデータ取り込み(ローコード実装) Kibana M
G-gen の福井です。当記事では、Cloud Run 上で動作する Python アプリケーションのパフォーマンス分析に焦点を当て、Google Cloud の Cloud Trace を用いてリクエスト処理のボトルネックを特定・可視化する手順を紹介します。 はじめに Cloud Trace とは トレースとスパン トレースコンテキスト サンプリング 事前準備 Cloud Trace API の有効化 サービスアカウントの作成とロールを付与 アプリケーションへのトレース実装 ディレクトリ構成 必要なライ
こんにちは。 エンタープライズ 第三本部 マーケティング IT部の熊倉です。 このブログでは、 高速に動作する分散処理エンジン「 Apache Spark」 と オープンテーブルフォーマット「Delta Lake」 を基盤としたレイクハウス環境を構築できるDatabricks上で管理しているデー タセット に対して、 名寄せ 処理を行うアプローチについて紹介します。 実際のノートブックの処理についても紹介しようと思っていますが、想定よりも内容が多くなってしまったので、 名寄せ の概要を紹介する「概要編」、
G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud の機械学習ワークフローオーケストレーションツールである Vertex AI Pipelines を解説します。 MLOps と ML パイプラインの必要性 Vertex AI Pipelines パイプラインの定義 2種類のインターフェース Kubeflow Pipelines SDK TensorFlow Extended SDK パイプライン コンポーネント コンポーネントの基本 Google Cloud パイプライン コンポーネント 概
LINEヤフー株式会社では、技術に関するイベントや勉強会の主催・協賛などを行っています。最新情報は各リンク先でご確認ください。タイミングによっては、申し込み開始前や既に満席となっていることがあります。...
Hello Hello, I'm Tanachu, a new member who joined the company in October 2024! In this article, we have summarized the impressions of those who joined the company in October and November 2024 immediately after joining the company. I hope this content
はじめに いよいよ、6月2日〜5日に Snowflake Summit 2025 が開催されます!今年のサミットもデータ基盤、AI、アプリなどの様々な領域でのアップデートが予想されています。 といっても、最近の Snowflake はただでさえアップデートが多く、もう何が何だか分からん!といった方もいらっしゃるのではないでしょうか? そこで今回は、私の専門領域であるAIとアプリにテーマを絞って2年間のアップデートの履歴を振り返ってみようと思います。(なぜ2年間だけ?と思ったそこの貴方、ぜひ記事を読み進めて
こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺です。 本記事では、 NVIDIA Dynamo や vLLM などの LLM 推論フレームワーク向けに設計された高速・低遅延の抽象化転送ライブラリである NVIDIA Inference Xfer Library (NIXL) について解説します。 また、NVIDIA Dynamo に関してはこちらで解説していますので参考にしていただけると幸いです。 engineers.ntt.com まず、LLM 推論高速化(KV Cache)におけるメモリ転送の背景と課題を
こんにちは。NTTコミュニケーションズの露崎です。本ブログでは2025年3月のGTCで紹介されたNVIDIA社のOSS Dynamoについて紹介します。 はじめに 特徴 インストールと基本動作 Dynamo Run Dynamo Serve 推論グラフとコンポーネント dynamo serveの起動の流れ 1. nats/etcdの起動 2. dynamo serveの起動 3. 動作確認 4. 終了 分散処理の仕組み まとめ はじめに こんにちは。NTTコミュニケーションズの露崎です。本ブログでは202
本稿は 2025 年 5 月 16 日 に AWS Open Source Blog で公開された “ Introducing Strands Agents, an Open Source AI Agents SDK ” を翻訳したものです。 2025 年 5 月 16 日、 Strands Agents のリリースを発表でき、嬉しく思います。Strands Agents は、わずか数行のコードで AI エージェントを構築・実行するモデル駆動型アプローチを採用したオープンソース SDK です。Strand
はじめに こんにちは、スタンバイでプロダクト企画をしている荒巻です。 スタンバイでは、日々サービスを改善するために様々な技術的挑戦をしています。今回はその中でも、求人データ保管・配信システムの刷新プロジェクトに伴って発生した大きな課題に対し、課題分析から要件定義、そして生成AIの力を借りて「自分で作ってみよう!」と思い立ち、社内ツール開発に至った経緯とそのプロセスをご紹介します。 開発したのは「SQL Converter」という、既存のSQLクエリを新しいデータ構造に合わせて自動変換するツールです。最大で
5 月 15 日より、 AWS CodeBuild の Docker サーバー機能を使用して、CodeBuild プロジェクト内で直接、永続的な専用 Docker サーバーをプロビジョニングできるようになりました。Docker サーバー機能を使用すると、イメージのビルドをリモートホストに集中化することで Docker イメージのビルドを高速化でき、待機時間を短縮して、全体的な効率を高めることができます。 私のベンチマークでは、この Docker サーバー機能を使用することで、ビルドの合計時間が 24 分
2025 年 4 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。 動画はオンデマンドでご視聴いただけます。 また、過去の AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画は「 AWS サービス別資料集 」に一覧がございます。 YouTube の再生リストは「 AWS Black Belt Online Seminar の Playlist 」をご覧ください。 Amazon Managed Workflows for Apache

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