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こんにちは、テクニカルサポート課の荒川です。 AWS 公式の Workshop の L チカを試した時に悩んだ点がありましたので共有となります。 該当の Workshop は以下となります。 core2-for-aws-iot-kit.m5stack.com M5Stack Core2 for AWS 自体の紹介については、島村の過去記事がございます。 blog.serverworks.co.jp 結果から Workshop の手順通りに進めることで、以下を学習することが出来ました。 オンボードのセキュア
はじめに こんにちは。DELISH KITCHEN 開発部 SERS グループ兼、CTO 室 DevEnable グループ所属の池です。 SERS グループでは主に小売向けプロダクトの開発を行なっており、DevEnable グループでは社内開発組織活性化に向けた活動を行なっています。 DevEnable グループについては以下の記事で紹介しているので、よければご参照ください。 tech.every.tv 本記事では今年度から初開催となるエンジニア新卒研修の取り組みについてご紹介します! エンジニア新卒研修
AWS re:Invent 2023 では、 Amazon Q Business のプレビュー を行いました。Amazon Q Business は、エンタープライズシステム内のデータと情報に基づいて質問に答え、要約を提供し、コンテンツを生成して、タスクをセキュアに完了することができる、生成 AI 駆動のアシスタントです。 Amazon Q Business を使用することで、組織のユーザーが想像力、効率性、および生産性を高め、データに基づいて行動し、準備を整えることを可能にする、セキュアでプライベートな
Amazon Web Services (AWS) が2023年 プレビューとして Amazon Q Developer をリリースしたとき、このリリースは私が AWS サービスとやりとりする経験を変化させ、日常的に AWS サービスの可能性を最大限に引き出すことも可能にしました。この生成 AI 駆動のアシスタントは、17 年間におよぶ AWS の知識と経験に基づいてトレーニングされており、AWS でのアプリケーションの構築、ベストプラクティスの検索、トラブルシューティングの実行、およびエラーの解決を支援
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 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
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)
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
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
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。
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
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
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
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
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