はじめに

本記事は 夏休みクラウド自由研究 8/18付の記事です 。 こんにちは。SCSKのふくちーぬです。 2024/7/11に Amazon ECS のアップデートが発表されました。今回は、Amazon ECS においてローリングアップデート時のソフトウェアの一貫性が保証されるようになりましたので紹介します。 Amazon ECS でコンテナ化されたアプリケーションにソフトウェアバージョンの一貫性が強制されるようになりました 以前まではECSにおいてlatestタグを利用していた場合、latestタグの更新・タ

はじめに クラウドエースの北野です。 Container Optimized OS (以降、COS と呼びます。)上で複数の Docker コンテナを実行する方法を紹介します。 Google Cloud コンソールから COS を選択し Docker コンテナを作成する場合や、メタデータの gce-container-declaration に値を指定して Docker コンテナを作成する場合、コンテナは 1 つしかできません。 本記事では、COS に複数のコンテナを起動させる方法を紹介します。 実行方法

はじめに クラウドエースの北野です。 Container Optimized OS (以降、COS と呼びます。)上で複数の Docker コンテナを実行する方法を紹介します。 Google Cloud コンソールから COS を選択し Docker コンテナを作成する場合や、メタデータの gce-container-declaration に値を指定して Docker コンテナを作成する場合、コンテナは 1 つしかできません。 本記事では、COS に複数のコンテナを起動させる方法を紹介します。 実行方法

G-gen の福井です。当記事では、Google が提供するマルチモーダル生成 AI モデル Gemini と、画像生成 AI モデル Imagen を使用して、アップロード画像から類似画像を生成する Web アプリを開発する手順をご紹介します。 はじめに 当記事の概要 実行イメージ 利用サービス・ライブラリ ソースコード Python のバージョン requirements.txt main.py ローカルでの動作確認 ローカル実行 ローカルで起動したアプリへ接続 Google Cloud へのデプロイ

この記事は、2024年6月29日(土)に行われたオープンソースカンファレンス2024 Hokkaidoにおけるセミナーを、さくナレ編集部にて記事化したものです。 はじめに さくらインターネットの江草と申します。今日は、つ […]

はじめに こんにちは、にしだゆうきです。 近年ChatGPTやStable DiffusionをはじめとしてさまざまなLLM（Large Language Models：大規模言語モデル）、生成AI、機械学習といった技術 […]

はじめに こんにちは。会員向けアプリ「 マイ ニフティ 」の開発運用をしている村松です。 現在、マイ ニフティでは現在iOS・Androidアプリにユニットテストを追加しています。 その中で、iOSアプリでのAPIと通信する部分のユニットテストをサードパーティのMockライブラリなどを使わずに簡単に書くことができたので、紹介したいと思います。 AppleのWWDC18のセッションの「 Testing Tips & Tricks 」で紹介されている、URLProtocolを利用したMockのやり方を

G-gen 大津です。 前回は Imagen と Gragio を使ってテキストプロンプトから新しい画像を生成するアプリを開発しました。 はじめに 当記事で開発するもの 背景生成アプリの活用例 背景生成アプリの実行イメージ 利用サービス・ライブラリ ソースコードの開発 Python のバージョン Dockerfile の作成 requirements.txt の作成 main.py の作成 Google Cloud へのデプロイ Cloud Run の使用 Cloud Run にデプロイ 動作確認 動作画

はじめに こんにちは、エンジニアの長谷です。 最近社内でPostgreSQL拡張をRustで実装しているのですが、世の中でもRust製のPostgreSQL拡張がいろいろと開発されているようです。 今日はその中の1つParadeDBをご紹介します。 ParadeDBとは ParadeDBとはElasticsearchのような機能を持つPostgreSQL拡張で、Rustで実装されています。 似たような拡張としてはZomboDBがありますが、こちらはあくまでElasticsearchの導入が前提でPostg

はじめに

本投稿は Automating model customization in Amazon Bedrock with AWS Step Functions workflow (記事公開日: 2024 年 7 月 11 日) を翻訳したものです。 大規模言語モデルは、幅広いビジネスユースケースにおいて知的で的確な応答を生成するのに必須となっています。しかし、企業は独自のデータやユースケースを持っており、大規模言語モデルをそのままの状態で使うだけでは不十分で、カスタマイズが必要になる場合があります。 Amaz

この連載では、ITエンジニアにとって親和性が高く「スキルアップしたい」と思う方にとっては役に立つであろう知的生活について、いろいろなアクティビティやツール、仕事での活用方法などについてご紹介します。知的生産・知的生活の考え方や、「そもそも知的生活とはどうあるべきか」等の話ではなく、できるだけエンジニアの普段の生活や仕事に役立てられるテクニックよりの話をするつもりです。 前回 の記事では、技術書以外の本も積極的に読み、そこから得られた情報を知的生活の母艦に蓄積して活用すること等について解説しました。 【第3

注記: お客様は自身の GitHub ランナーを管理する必要がなくなりました。AWS CodeBuild を使用すると、管理された GitHub Actions セルフホストランナーを利用できるようになり、強力なセキュリティ境界と低い起動レイテンシーを備えた一時的でスケーラブルなランナー環境を提供します。CodeBuild を使えば、独自のインフラストラクチャを維持したり、スケーリングロジックを構築する必要がありません。すべてが CodeBuild によって完全に管理されます。開始するには、単に Webh

AI事業本部 協業リテールメディア Div. の青見 (@nersonu) です。恐らく機械学習エン ...