「Python」に関連する技術ブログ - TECH PLAY

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Python」に関連する技術ブログ

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はじめに こんにちは!サイオステクノロジーのなーがです。前回、 Claude Code のテストゲートが編集ゼロで12分!?Stop hook が「黙って効かなくなる」まで について書きましたが、あれから個人開発の Python プロジェクトでマルチエージェント運用を続けています。委譲そのものは安定してきました。ただ、そのあいだずっと手を出せずにいた問題が残っていました。 レートリミットです。 サブエージェントを何本も並列で走らせていると、当然トークンの消費は速くなります。そして usage limit
チューリングの MLOps エンジニアの岩政です。 以前、Databricks の Declarative Automation Bundles を用いた機械学習データセット作成基盤の構築をまとめました。この記事はその続きにあたるので、まだご覧になっていない方は先に読んでいただけると嬉しいです。 https://zenn.dev/turing_motors/articles/46b5560dce0e3a この中で「4.5.2 Python のライブラリの依存解決を高速にする」を紹介しました。 Databr
G-gen の河野です。当記事では、Google が開発した最適化問題を解くためのオープンソースライブラリ「 OR-Tools 」を使用して、製品の生産計画を作成します。 OR-Tools とは 仕様 解きたい最適化問題の定義 ソルバーの決定 最適化問題を解く API 版との比較 検証 検証内容 データ処理フロー データ準備 OR-Tools のインストール Python コード 検証結果 出力結果 処理プロセス OR-Tools とは OR-Tools は、Google が開発した、 最適化問題 を解く
1. はじめに 2026/09/01、Anthropic は新世代フロンティアモデル Claude Fable 5.1 をAmazon Bedrock および Claude Platform on AWS で提供開始しました。同日、AWS(Amazon Web Services)と Anthropic の協業で Enterprise Frontier Safeguards(EFS) をアナウンスしています。 企業が直面する本質的なジレンマがあります。それは「フロンティアモデルの高度な推論能力」と「セキュリ
こんにちは、エンジニアの澤田です。 前回の記事 では、Rust で RgbColor 構造体を使って演算子オーバーロードをやってみましたが、今回はその RgbColor を使ってグラデーションを表現するイテレータを作ってみたいと思います。 私はイテレータを普段の業務であまり意識せずに使っていましたが、イテレータのインターフェースを実装することで理解を深めたいと思い、試してみました! ※rustc と cargo はバージョン 1.97.1、edition 2024 を使用しています。 イテレータとは イテ
はじめに 普段 AI エージェントに作業を任せるとき、コンテキストを AGENTS.md などの . ...
現在、 AWS Graviton5 プロセッサを搭載した  Amazon EC2 の R9g インスタンスと R9gd インスタンスが一般的に利用できるようになっています。R9g インスタンスはメモリ最適化されており、AWS がこれまでに構築した中で最もエネルギー効率の高いプロセッサを搭載した Graviton4 ベースの R8g インスタンスと比較して、コンピューティングパフォーマンスが最大 25% 向上します。 R9g インスタンスは、データベース、インメモリキャッシュ (Valkey、Re
1. はじめに エージェントに Web 検索させるとき、検索先ドメインを制限したい要件は多いです。社内ポリシーで参照先を公式ドキュメントに限定したい、古い情報を拾わせたくない、といったものです。 AWS(Amazon Web Services)は 2026/08/19 に、Amazon Bedrock AgentCore の Web Search Tool へドメインフィルタと公開日フィルタを追加したことを公式ブログで公開しました。特徴はフィルタが2層あることで、管理者が Gateway target に
Logstash の転送先や Python 等のアプリケーションから指定する Elasticsearch の接続先 URL(endpoint URL)は、運用形態(Self-Managed、Elastic Cloud Hosted、Elastic Cloud Serverless)ごとに取得方法や基本形式が異なります。 この記事では、それぞれの運用形態における接続先 URL の取得・確認手順をまとめて解説します。 目次 Self-Managed の場合 URLの基本形式 取得・確認手順 Elastic C
本ブログは、株式会社アドバンスト・メディア様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 1. はじめに みなさま、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの本田・戸塚と、アカウントマネージャーの兼子です。 本ブログでは、 AWS Summit Japan 2026  で展示した、食品調理現場における業務課題を、音声 AI とマネージドエージェント基盤で解決するアーキテクチャをご紹介します。 Amazon Bedrock AgentCore
はじめに 2026年8月21日から2026年8月22日にかけて開催された PyCon JP 2026 に参加しました。 2026.pycon.jp 弊社からはバックエンドエンジニアの陶山 嶺が登壇しました。また、今年は弊社 RevComm もゴールドスポンサーとして PyCon JP 2026 に協賛いたしました。 今回はイベントの振り返りを紹介します。 登壇振り返り 詳解ASGIミドルウェア シンプルながらも奥が深いASGIミドルウェアを使いこなす 概要: Pythonで本格的なWebアプリケーションを
1. はじめに エージェントに長期記憶を持たせるとき、記憶をどの単位で分けるかは設計の入口になります。1つのエージェントを複数の組織やテナントで共有するなら、「A社の会話から抽出した事実がB社の応答に混ざらない」ことを仕組みとして保証したいところです。 Amazon Bedrock AgentCore Memory は、長期記憶のレコードを namespace という階層パスで整理します。namespace は memory strategy ごとにテンプレートとして定義し、{actorId} のような変
みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの野間です。今週も生成 AI に関する 1 週間のアップデートをお届けします。 8月26日に AWS と NVIDIA が戦略的協業の大幅な拡大を発表 しました。2027 年から 2028 年にかけて NVIDIA GPU を新たに 200 万基 AWS のグローバルインフラに追加配備する計画で、エージェント型 AI ワークロード向けの NVIDIA Vera CPU の AWS への導入も進められます。16 年にわたる両社の協業がフルスタックへと広
本記事は 2026 年 05 月 12 日に公開された “ Filter, transform, and load your DynamoDB table exports using AWS Glue ” を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の嶋田 朱里が担当しました。 この記事では、 Amazon DynamoDB のフルまたはインクリメンタルテーブルエクスポートを 2 つ目の DynamoDB テーブルにロード(インポート)する方法を紹介します。何をロードするか、どの書
はじめに こんにちは。Insight Edgeでデータサイエンティストをしている善之です。 AIでのPowerPoint資料の作成、みなさんも一度は試したことがあるのではないでしょうか。そして、こんな悩みを感じたことはありませんか? 「生成されたスライドを、手作業で自由に編集できない…」 「デザインがイマイチ…」 「一見かっこいいけど、自分のいつものデザインではないので、編集しづらいし内容も頭に入ってこない…」 私も同じ悩みを抱えながら、AIを使ったスライド生成をあれこれ試してきました。そして試行錯誤の末