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TL;DR AI に League of Legends のビルドを考えてもらって実践したらボコボコに負けました。 対象読者 League of Legends をプレイしている人 LLM に興味がある人 Gemini 1.5 Pro に興味がある人 LLM で大きいデータを楽に扱いたい人 サモナーズリフトへようこそ こんにちは。クラウドエース バックエンドエンジニアリング部 の伊藝です。 みなさんは、League of Legends をプレイされていますか? League of Legends (LoL) とは、Riot Games が開発した 5 対 5 のマルチプ
TL;DR 以下のように audio.autoGainControl オプションを指定することで、マイク入力のボリュームが自動で調整されます。 audio.autoGainControl は、audio: true と指定した場合にも、デフォルトで true になっています。 navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: { autoGainControl: true } }); // or { audio: true } 無効にするためには、以下のように autoGainControl: false を指定します。 navigator.m
TL;DR 以下のように audio.autoGainControl オプションを指定することで、マイク入力のボリュームが自動で調整されます。 audio.autoGainControl は、audio: true と指定した場合にも、デフォルトで true になっています。 navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: { autoGainControl: true } }); // or { audio: true } 無効にするためには、以下のように autoGainControl: false を指定します。 navigator.m
こんにちは、クラウドエース株式会社、フロントエンドエンジニアのサンギです。 フロントエンドエンジニアが Web アプリケーションをデプロイするときにおすすめな Google Cloud サービスを 3 つ紹介します。 Cloud Run、App Engine、Firebase Hosting に的を絞って、それぞれの使い方を紹介します。 1. Cloud Run Cloud Run は、コンテナ化されたステートレスなアプリケーションを実行できるサーバーレスプラットフォームです。 デプロイ方法 Google Cloud の設定 Google Cloud コンソールから Clou
こんにちは、クラウドエース株式会社、フロントエンドエンジニアのサンギです。 フロントエンドエンジニアが Web アプリケーションをデプロイするときにおすすめな Google Cloud サービスを 3 つ紹介します。 Cloud Run、App Engine、Firebase Hosting に的を絞って、それぞれの使い方を紹介します。 1. Cloud Run Cloud Run は、コンテナ化されたステートレスなアプリケーションを実行できるサーバーレスプラットフォームです。 デプロイ方法 Google Cloud の設定 Google Cloud コンソールから Clou
はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社の美波です。 最近、AI 技術の進化により、現代のアプリケーションは新たな次元へと進化しています。先日、Google が提供する Firebase プラットフォームに新たな標準として追加された「 Vertex AI for Firebase 」など、AI の活用がますます盛んになっています。 この記事では、Firebase Extensions の Multimodal Tasks with the Gemini API を使用して、簡単に AI を活用する方法やその性能の特徴、実際の導入手順について解説します。 Firebase Ex
はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社の美波です。 最近、AI 技術の進化により、現代のアプリケーションは新たな次元へと進化しています。先日、Google が提供する Firebase プラットフォームに新たな標準として追加された「 Vertex AI for Firebase 」など、AI の活用がますます盛んになっています。 この記事では、Firebase Extensions の Multimodal Tasks with the Gemini API を使用して、簡単に AI を活用する方法やその性能の特徴、実際の導入手順について解説します。 Firebase Ex
こんにちは、クラウドエース株式会社 フロントエンド・UI/UX 部の松尾です。 この記事では Vertex AI Agent Builder の機能の一つである Vertex AI Search による Retrieval-Augmented Generation(以下、RAG)システムを、簡単に Web アプリに埋め込む方法をご紹介します。 Vertex AI Search とは? Vertex AI Search は、Vertex AI Agent Builder という Google Cloud のプロダクトの一部で、 Google の生成 AI 技術を利用して簡単に検索システ
こんにちは、クラウドエース株式会社 フロントエンド・UI/UX 部の松尾です。 この記事では Vertex AI Agent Builder の機能の一つである Vertex AI Search による Retrieval-Augmented Generation(以下、RAG)システムを、簡単に Web アプリに埋め込む方法をご紹介します。 Vertex AI Search とは? Vertex AI Search は、Vertex AI Agent Builder という Google Cloud のプロダクトの一部で、 Google の生成 AI 技術を利用して簡単に検索システ
初めに こんにちは。クラウドエース バックエンドエンジニアリング部の王です。 この記事では、Cloud Functions を第一世代から第二世代にアップグレードする際に気付いた注意点について紹介します。 Cloud Functions の第一世代と第二世代 Cloud Functions は、サーバーレスコンピューティングの分野で広く利用されているツールですが、2022年夏から Google は第二世代を一般提供しました。 第二世代には、同時実行性の向上や広範な CloudEvents のサポートなど、いくつかの利点があります。 また、公式ドキュメントの Cloud Funct
初めに こんにちは。クラウドエース バックエンドエンジニアリング部の王です。 この記事では、Cloud Functions を第一世代から第二世代にアップグレードする際に気付いた注意点について紹介します。 Cloud Functions の第一世代と第二世代 Cloud Functions は、サーバーレスコンピューティングの分野で広く利用されているツールですが、2022年夏から Google は第二世代を一般提供しました。 第二世代には、同時実行性の向上や広範な CloudEvents のサポートなど、いくつかの利点があります。 また、公式ドキュメントの Cloud Funct
はじめに SRE 部の岸本です。 前回に引き続き、Platform Engineering についてです。 テーマは「GKE で始める Platform Engineering~実践編~」です。 Platform Engineering とは Platform Engineering とは、組織において有用な抽象化を行い、セルフサービス インフラストラクチャを構築するアプローチです。 ポイントとしては、以下の 2 つが挙げられます。 インフラの有用な抽象化 デベロッパーの生産性の向上 詳細については、前回の記事をご参照ください。 今回のテーマ 前回は Platform E
はじめに SRE 部の岸本です。 前回に引き続き、Platform Engineering についてです。 テーマは「GKE で始める Platform Engineering~実践編~」です。 Platform Engineering とは Platform Engineering とは、組織において有用な抽象化を行い、セルフサービス インフラストラクチャを構築するアプローチです。 ポイントとしては、以下の 2 つが挙げられます。 インフラの有用な抽象化 デベロッパーの生産性の向上 詳細については、前回の記事をご参照ください。 今回のテーマ 前回は Platform E
クラウドエース SRE 部のアイルトンです。 SRE 部の中で、セキュリティギルドのギルドマスターをしています。 ギルド活動の一環として、 Google Compute Engine (以降、GCE と表記) でハニーポットを構築してみんなで観察してみたので、その時の記録を共有したいと思います。 ハニーポットとは 不正なアクセスを受けることを前提として意図的に設置される「罠」のようなシステム・ネットワークのことです。 攻撃者に侵入させやすい状態をつくり攻撃者の行動を監視することで、攻撃に関する対策を用意するのに使われています。 検証方法 以下のブログを参考にハニーポット(T-Po
クラウドエース SRE 部のアイルトンです。 SRE 部の中で、セキュリティギルドのギルドマスターをしています。 ギルド活動の一環として、 Google Compute Engine (以降、GCE と表記) でハニーポットを構築してみんなで観察してみたので、その時の記録を共有したいと思います。 ハニーポットとは 不正なアクセスを受けることを前提として意図的に設置される「罠」のようなシステム・ネットワークのことです。 攻撃者に侵入させやすい状態をつくり攻撃者の行動を監視することで、攻撃に関する対策を用意するのに使われています。 検証方法 以下のブログを参考にハニーポット(T-Po
はじめに クラウドエースの吉田です。 先日 Apigee を触ってみようと思い、軽い気持ちで SET UP WITH DEFAULTS ボタンを押したところ、 自動で様々なリソースが作成されてしまい、その後処理に追われることになりました。 今後、そのような状況になっても困らないよう、SET UP WITH DEFAULTS によって作成されるリソースの削除方法を紹介いたします。 本記事では各リソースの解説は行わず、削除方法のみの紹介となります。 作成されるリソース Apigee 組織 Apigee 環境 Apigee インスタンス IP アドレス 静的内部 IP アドレス 静
はじめに クラウドエースの吉田です。 先日 Apigee を触ってみようと思い、軽い気持ちで SET UP WITH DEFAULTS ボタンを押したところ、 自動で様々なリソースが作成されてしまい、その後処理に追われることになりました。 今後、そのような状況になっても困らないよう、SET UP WITH DEFAULTS によって作成されるリソースの削除方法を紹介いたします。 本記事では各リソースの解説は行わず、削除方法のみの紹介となります。 作成されるリソース Apigee 組織 Apigee 環境 Apigee インスタンス IP アドレス 静的内部 IP アドレス 静
クラウドエースの山本です。 6 月 17 日 〜 6 月 21 日の期間にアナウンスされた Google Cloud の主なリリースに関してご紹介します。 ! 該当日の全ての情報を掲載しているものではございません。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 gemini-1.0-pro-002 モデルに基づいた BigQuery ML リモートモデルで、教師ありチューニングが実行可能(Preview) BigQuery DataFrames Python API を使用して、教師ありチューニングを実行することもできます b
クラウドエースの山本です。 6 月 17 日 〜 6 月 21 日の期間にアナウンスされた Google Cloud の主なリリースに関してご紹介します。 ! 該当日の全ての情報を掲載しているものではございません。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 gemini-1.0-pro-002 モデルに基づいた BigQuery ML リモートモデルで、教師ありチューニングが実行可能(Preview) BigQuery DataFrames Python API を使用して、教師ありチューニングを実行することもできます b
はじめに こんにちは、最近運動不足が気になり chocoZAP に通い始めた SRE 部門の 潘 (Han) です。今回は、Google Cloud で使われている様々な認証・認可の仕組みと推奨方法をまとめました。 概要 Google Cloud では基本の IAM をはじめとしてプリンシパル (ユーザーやサービスアカウントのこと) を認証・認可する仕組みがいくつか存在しています。 アプリケーションから Google Cloud 上のリソースにアクセスするためのクレデンシャルを取得する手段もいくつか存在しています。 どの方法が最も推奨される方法なのか、 ケース毎のベストプラクティ