こんにちは。 今年の4月より Findy Tools の開発をしている林です! この記事は 自慢の作業環境を大公開シリーズ の第4弾になります。 今回は3名のエンジニアの作業環境を紹介します！ 作業環境を大公開 林 私はオフィスへの出社と在宅のハイブリッドで勤務しており、自宅にも快適な作業環境を備えています。 デスク周りの全体像はこのようになっており、シンプルで機能性を重視した構成にしています。 ポイントは昇降デスクと34インチのウルトラワイドモニターです。 昇降デスクは FlexiSpotのEF1 を使

エスプレッソはコーヒー愛好家の間で王道と称される、最高の一杯です。しかし、本当に素晴らしいエスプレッソを淹れることは非常に難しいとされています。立命館大学理工学部の学生である岡田拓真さんは、高校2年生の時に初めて飲んだ一 […]

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの小林です。 AWS Summit Japan はすでに登録いただいておりますか？6月20日(木)-21日(金)の2日間にわたって、幕張メッセで開催される日本最大のAWSクラウドを学ぶイベントです。もちろんそれだけではありませんが、お客様の生成AIに関する関心の急激な高まりを受けて、AWS Summit Japanでも生成AIをコンテンツの柱として設定しています。日本のAWS関係者も、皆さんの学びにつながるようなコンテンツの準備に力を注いでいますので

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

はじめに はじめまして、こんにちは。 フォルシアの基盤技術部でエンジニアをしている太田と申します。 突然ですが、みなさまはスマホ、デジカメ等々で写真を撮ることは多いでしょうか？ 写真をよく撮られる方にあるあるのお悩みの一つに「あの写真どこ？」となることがあるかと思います。 今回はそんなお悩みが解決するような「文章による画像検索機能」を作成してみました。 キーワード画像検索機能について 今回の機能を作成するにあたって、基本機能やいくつかの要件を設けました。 機能概要 ブラウザ上で入力された検索キーワードの内

こんにちは。 AIチームの干飯( @hosimesi11_ )です。今回はAI Shiftで取り組んでいる新規サービスであるAI Messenger Summaryの機械学習パイプラインと、Proof of Concept（PoC）から実際のプロダクトへと展開する過程についてご紹介します。 AI Messenger Summaryとは AI Messenger Summary はコールセンター事業における、会話内容の要約サービスになります( プレスリリース )。コールセンターでは、 顧客との会話内容をまと

こんにちは。サイオステクノロジーの塙です。 今回はKubernetes をベースとしたプラットフォームでGPUを扱っていくための手法について解説してみます。 概要 直近では特にAIや機械学習(ML)に関する話題が増え、これらの分野を活用したソリューションの実現を図る組織も多いのではないでしょうか。 これらの分野の計算リソースのためには、GPUが必要となってきます。 そして、GPUリソースを効率的に使用するために、Kubernetes と組み合わせてGPUを管理し、コストの削減と効率化が期待出来ます。 コン

1. はじめに 2012年から始まった深層学習の発展の過程で、さまざまな学習フレームワークが登場しました。中でもPyTorchとTensorflowは最も広く使われており、それぞれのフレームワークが支持されている背景には、柔軟性、拡張性、そして使いやすさがあります。 一方で、これらのフレームワークはその機能を拡張し続けてきた結果として、全体として非常に巨大で複雑なライブラリになっています。そのため、独自に機能拡張を行いたいユーザーにとっては扱いづらく、性能的にもオーバーヘッドを感じさせることがあります。

はじめに こんにちは、クラウドエース SRE部 に所属している\textcolor{red}{赤髪}がトレードマークの Shanks です。 現在、筆者はラスベガスで開催されている Google Cloud 主催の旗艦イベント「Google Cloud NEXT'24」に参加中です。 そこで発表された最新情報を現地からお届けしています。 この記事では主に「Google Distributed Cloud のアップデート情報」に焦点をあてて解説いたします。 ! この記事は米国時間の朝にホテルからお届けしてい

はじめに こんにちは、クラウドエース SRE部 に所属している\textcolor{red}{赤髪}がトレードマークの Shanks です。 現在、筆者はラスベガスで開催されている Google Cloud 主催の旗艦イベント「Google Cloud NEXT'24」に参加中です。 そこで発表された最新情報を現地からお届けしています。 この記事では主に「生成AI に最適化された Google Cloud のインフラと Compute リソース」に焦点をあてて解説いたします。 ! この記事は米国時間の朝に

はじめに さくらのクラウドには、機械学習やディープラーニング(深層学習)に最適なGPUサーバを利用できる「高火力プラン」があります。 本記事では、Googleが提供している開発環境であるGoogle Colaborato […]

はじめに こんにちは！トモニテにて開発を行なっている吉田です。 今回は先日参加した Amazon Bedrock ワークショップに参加させいただいたのでそこで学んだことについて紹介します！ ワークショップは AWS 様からエブリー向けに開催いただきました。 Amazon Bedrock とは Amazon Bedrock は、高性能な基盤モデル (Foundation Model) の選択肢に加え、生成 AI アプリケーションの構築に必要な幅広い機能を提供する完全マネージド型サービスです。 特徴としては以

最近、ラズパイにグラボを接続した、ルーターにGPUを接続したなど、いろんなものにGPUを繋げるのが流行っているようですが、似たようなことをJetsonでやったという記事です。 設定方法だけ書くとわりと短いので、最初に経緯などを書いています。結論だけ欲しい方は、こちらに飛んでください。 はじめに Jetson AGX Orinというのは、NVIDIAが開発しているエッジコンピューティング向けのモジュール製品で、エッジ環境としては非常に強力なAI能力（200~275TOPS）を持っています。 https://

大規模言語モデル (LLM) をデプロイする場合、機械学習 (ML) の担当者は通常、モデルサービングのパフォーマンスの 2 つの測定値に注目します。1 つ目は 1 トークンの生成にかかる時間で定義されるレイテンシー、二つ目は 1 秒あたりに生成されるトークンの数によって定義されるスループットです。デプロイされたエンドポイントへの単一のリクエストは、モデルレイテンシーの逆数とほぼ同じスループットを示しますが、複数の同時リクエストがエンドポイントに同時に送信される場合は必ずしもそうではありません。クライアン

はじめに Turingでは完全自動運転実現に向けて、LLMやそれを用いたVision Langauge（V&L）モデルの開発に取り組んでいます。最近は経済産業省／NEDOの「競争力のある生成AI基盤モデルの開発を支援する「GENIACプロジェクト」」にも採択されるなど、大規模な生成AIの開発に精力的に取り組んでいます。 特に、Vision Languageモデルについては、Heronというライブラリとモデル群を公開しており、今回は新しいモデルとその学習レシピを公開します。また、日本語のV&