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こんにちは、クラウドエースの岸本です。 今回の記事では、2024 年 9 月 21 日(土)に開催された ServerlessDays Tokyo 2024 に登壇した感想と当日の様子を共有します。 前置き (TL;DR) イベントは 2 日間行われました。 1 日目は、テクノロジーカンファレンスでセッションが行われ、様々なトピックについて話されました。 2 日目は、自分の好きなテーマから選んでハンズオンワークショップに参加できます。 この記事では 1 日目の様子について記述します。 以下が公式ページと
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はじめに こんにちは。ニフティ株式会社の添野 隼矢です。 Vitestの Browser Modeが興味深いと聞き、実際に試してみようと思い、 本ブログ記事を書くことにしました。 以下、Vitestの公式ガイドの「Getting Started」に従って、Browser Modeを試していきます。 https://vitest.dev/guide/browser/ 今回は、以下の項目でテスト環境を作成します。 テスト言語:TypeScript ブラウザプロバイダ:Playwright ブラウザ:Chrom
更新情報(2025 年 4 月) 重要: この記事は Langfuse v2 向けの手順を記載しています。2025 年 4 月現在は Langfuse v3 がリリースされており、この記事の手順ではそのままデプロイできません。 v2 版を使用する場合: コンテナイメージに docker.io/langfuse/langfuse:latest ではなく docker.io/langfuse/langfuse:2 等の v2 を指すタグを明示的に使用してください v3 版のデプロイ手順: Google Clo
はじめに こんにちは、クラウドエースの SRE 部に所属している遠矢です。 最近、多くの企業が LLM(大規模言語モデル)を活用したアプリケーションの開発に取り組んでいます。 そこで今回は、LLM アプリケーションの監視とマネジメントを支援するオープンソースツール「Langfuse」を Google Cloud 上にセルフホスティングしてみました。 Langfuse の概要と主要機能 概要 Langfuse は、LLM アプリケーションのパフォーマンス向上に役立つオープンソースの LLM エンジニアリング
はじめに こんにちは! WEARバックエンド部バックエンドブロックの小島( @KojimaNaoyuki )です。普段は弊社サービスであるWEARのバックエンド開発・保守を担当しています。 10周年を迎えた WEAR は2024年5月9日に大規模な アプリリニューアル を行いました。アプリリニューアルに伴い負荷試験を行ったので、本記事ではどのように負荷試験を実施したか事例をご紹介します。 記事は計画編と実施編の2部構成で、本記事は後編の実施編です。前編の計画編は「 WEARアプリリニューアルにおける負荷試
CDKでスタック間参照してはいけません。 スタック間の依存関係が意図した通りに解決されず、cdk deploy時に失敗してしまいます。
本ブログは 2023 年 9 月 28 日に公開されたBlog ” How AWS threat intelligence deters threat actors ” を翻訳したものです。 Amazon Web Services (AWS) のクラウドインフラストラクチャ全体で、私たちは毎日、混乱や損害を引き起こす可能性のある何百ものサイバー攻撃を検知し、成功裏に阻止しています。これらの重要ではあるものの、ほとんど表に出ない成果は、グローバルなセンサーネットワークと、それに関連する一連の防御ツールによっ
初めに デジタルイノベーション部IoT/AIソリューション3課の樋山です。
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こんにちは。新卒1年目エンジニアのyokochiです。 本配属から3か月が経とうとしております。 その中で私は、本配属から2か月で、Wedding Parkのサービスにまつわる10機能をリリースすることができました。今回は10機能のスピードリリースに至るまでの、自身の中での スピードUPポイント や さらに伸ばせる と感じたことについて書かせていただきます。 目次 配属後の主な業務 業務の流れ スピードアップポイント さらに伸ばせるところ まとめ 配属後の主な業務 研修期間が終わり、新たなチームへの配属後
こんにちは。SCSKの山口です。 今回は、 過去のブログ で作成したモデルが算出した予測値を説明させてみよう。の回です。 以前作成した線形回帰モデルで、工場の製造コスト、人件費、生産効率、従業員数から、工場の「原材料費」を予測するモデルを作成し、下記の予測値を出力として得ました。 この結果、 モデルがどうやって算出したのか 気になりませんか、、、? そんな時に役立つのが、 XAI とも呼ばれる BigQuery Explainable AI です。早速見ていきましょう。   BigQuery E
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