※この記事はバックエンドエンジニアRaman Yachiによる記事『 E2E Testing system for Miitel Account 』を翻訳したものです。 はじめに こんにちは、バックエンドエンジニアの谷地ラマンです。 RevCommではマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、私はその中で認証/認可の機能を提供するAccountチームに所属しています。 ユーザーのログイン認証を処理する重要な部分であり、ここに障害が発生するとユーザーがサービスにログインできなくなる可能性があるため、可能

こんにちは、「CA Tech JOB」生としてインターンシップに参加しました、湯本航基と申します。約 ...

自己紹介 こんにちは。KINTOテクノロジーズ株式会社（以降、KINTOテクノロジーズ）のPlatform Group/SRE Teamに所属している渡辺宇と申します。WEBサービスのアプリケーション開発・インフラ構築・CI/CD構築・保守運用をしてきた経験を活かして、自社サービスの信頼性向上をサポートしています。 はじめに どんな優れたサービスでも、全く問題が発生しないという状態は現実的には存在しません。そのため、予めどれくらいの問題が発生しても許容範囲内であるかという目標を設定し、場合によってはこれを

3行でまとめると LLM分散学習ハッカソンに参加し、Vision-Languageモデルの一つであるBLIP2のHuggingFaceモデルを拡張して動画からテキスト生成するVideoBLIPを作成しました。ソースコードはGithubで公開しています。 運転映像に対する説明文章を学習に用いてVideoBLIPの学習を行い、運転映像を説明するモデルを作成しました。（以下のように運転映像に対して説明文が出力されます） https://youtu.be/mS7zqT2umb4 学習を高速化するためにマルチノード

Leanとは Leanは普通の関数型言語であり、なおかつ定理証明支援系でもある大変パワフルな言語です。つまり原理上実行前にわかる性質は、型に埋め込んだり、頑張って自分で証明したりすることができます。そう考えるとワクワクしてきますね！ またコンパイラフロントエンドのAPIを自由にユーザーが使えるので、標準の文法や意味論とまったく同じレベルで自分の拡張を安全に仕込むことができるという、強力な拡張性を持つおもしろい言語でもあります。 今回紹介するLeanの環境構築は、lean4とよばれているバージョンのもので、

はじめに こんにちは、FANTECH本部の前田(@arabian9ts)です。 サイバーエージェント ...

クラウドエースの北野です。 7月17-21日までのGoogle Cloudの主なリリースに関して紹介します。 ! 該当の日のすべての情報ではないので、すべてのリリースノートを確認されたい方は、当該ページからご確認ください。 BigQuery 主キーと外部キーのテーブル制約の機能提供 (GA) BigQuery ML で ARIMA_PLUS_XREG モデルを使った多変量時系列予測の提供 (GA) BigQuery ML で モデルの可能性を向上させる Explainable AI の新たな機能提供 (G

はじめに Turing 株式会社リサーチチームの藤井(@okoge_kaz)です。 Turingでは、自動運転を支える技術のひとつとして大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)に注目しており、関連する技術の研究開発を行っています。 つい先日、大規模言語モデルの事前学習を行う際に用いられることが多いmicrosoft/Megatron-DeepSpeedが大きくupdateされました。(日本時間 2023/6/13, 2023/7/21に大きな変更がありました。) 具体的には、

はじめに 　こんにちは、レバレジーズ株式会社テクノロジー戦略室室長の竹下義晃です。 エンジニアの生産性を高めよりよいサービスを提供するために、エンジニア全員にGitHub Copilotを導入しました。今回は導入過程でわかったGitHub Copilotを使いこなすための知見を赤裸々に公開していきたいと思います。 GitHub Copilot全エンジニア導入背景 会社の方針 　レバレジーズでは主要サービスである レバテック や レバウェル 、 CareerTicket 、 WeXpats などの人材サービ

Hello, My name is Ashi Singh. I joined KINTO Technologies in Feb 2022, and am part of the Global Development Group. I am an application developer and currently working as an engineer on the back office system being developed by Global Development G. Overv

こんにちは、タイミーのデータ統括部データサイエンス（以下DS）グループ所属の小関です。 今回はDSグループがMLパイプライン構築時に活用しているVertex AI Pipelinesを効率的に開発するための取り組みを紹介したいと思います！ Vertex AI Pipelinesとは Vertex AI Pipelines とは、Google Cloudが提供しているMLパイプラインをサーバーレスに構築・実行できるサービスです。 Vertex AI Pipelinesを活用することで、下記のようなデータをB

DREグループの 石井 です。 先日といってももうしばらく前ですが、Techmeeというイベントで生産性についてトイルの計測をしてそれを一定に抑える取り組みをしているという話をさせて頂きました 。 https://timeedev.connpass.com/event/275750/ www.youtube.com これはDREグループ内の生産性を維持する=一定以上のアウトプットが出せる状態を作り出すための取り組みでした。 しかし、生産性といえば、古くはコード量で計測されていたような(最も、コード量は良い

はじめに 本連載は、システム開発に必要な知識を得るために、一通りの流れを学ぶことを目指しています。今回は一般的な業務におけるgit操作の流れを解説します。 前回までの記事で開発環境を整えた後、基本的に以下の流れで開発作業 […]

みなさんこんにちは！ワンキャリアでエンジニア採用担当をしている新井（ @yu73s ）です！ 6/7にランサーズ株式会社様、Ubie株式会社様と合同でイベントを実施しました。

はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 の藤井(@okoge_kaz)です。 大規模モデルへの注目の高さを肌で感じる今日このごろですが、事前学習の知見については依然として十分に共有されているとは言い難いと個人的に感じています。 Turing株式会社では、次世代の自動運転技術を支える技術の1つとして大規模言語モデルに注目しており、独自に研究開発を行っています。今回は大規模言語モデルを学習する際、用いるライブラリ候補の１つに上がるであろうGPT-NeoXについ