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

こんにちは、Insight Edge デザイナーの水上（みずかみ）です。 2023年5月にジョインさせていただき、Insight Edgeが発信する様々なデザインを担当しております。 今回は、近年話題になっている3D生成AIツール「 Luma 」を使ったビジュアルデザイン制作について、私自身が行った実験とその気づきを交えながらご紹介したいと思います。 Lumaとは？ 未来都市のアイデアをビジュアル化する実験 美しい写真を再現するアプローチ 発散と収束：ビジュアル化のプロセスでの使い分け 正しい模倣と、デザ

概要 前回の記事で作成した話者分離済みの文字起こしCSVデータをもとに、ローカル環境で音声合成を行う方法を解説します。 https://zenn.dev/geniee/articles/audio-diarization-transcript-202505003 オープンソースの音声合成ソフトウェアVOICEVOXおよびAivisSpeechのエンジンAPIを活用します。 https://voicevox.hiroshiba.jp/ https://aivis-project.com/ 話者ごとのテキスト

# Backgroud システムの規模やアーキ設計により、複数以上のデータベースを使用することはあります。その場合、データの重複管理を避けるため、異なるデータベースに存在するテーブルを結合しデータ検索するのはよくあります。 # MySQL 同一のMySQLインスタンスでは、DB跨ぐデータ検索は簡単にできます 。例えば、下記のSQL文でそれぞれの販売と仕入れDBから一括データ検索できます。 select    db_sales.products.id,    db_sales.products.name,

ECサイトの売上データをもっと活用したいけれど、「SQLでは集計が遅い」「全文検索を使った分析は難しい」「BIツールでは柔軟性に欠ける」と感じたことはありませんか？ そんな課題を一気に解決するのが、 Elasticsearch × Kibana Lens  です。 本記事では、CSV をドラッグ＆ドロップするだけで、 高速かつ柔軟に購買データを可視化・分析 する手順を、サンプルデータと実例つきでわかりやすく紹介します。 目次 記事のポイント 1. SQLと何が違う？Elasticの強みを整理 2

1. はじめに クラウドエース安田です。 システム運用においては、Cloud SQL などのリソースの稼働状況や異常をいち早く把握し、迅速に対応することが重要です。そのため、監視結果を定期的にメールで受け取ることで、運用担当者が異常や傾向変化にすぐ気付き、障害の予防や早期対応につなげることができます。 しかし、こうした監視メールを人力で送る運用では、手間やミスが発生しやすく、運用負荷も高まります。こうした課題を解決するために、監視メールの自動化が有効な手段となります。 この記事では、Google Clou