Google、GPU不要でLLMの実行を可能にするツール「localllm」を公開
2月7日、Google Cloudがブログで紹介したところによると、大規模言語モデル（LLM）をGPUなしでローカル実行できる新しいツール「localllm」を発表した。localllmはCPUとメモリでLLMを実行可能にし、特にGPUの不足が課題となる開発者に新たな選択肢を提供する。 このアプローチでは、Google Cloudの完全管理型開発環境であるCloud Workstations内で、GPUなしでLLMを実行できる。具体的には、HuggingFaceの「TheBloke」リポジトリのLLMモデルを使用し、CPUや低消費電力GPUで動作できるように最適化された量子化手法を採用している。 量子化モデルは、制限された計算リソースを持つローカルデバイスで効率的に動作するように最適化されたAIモデルだ。例えば、以下の利点が挙げられる： パフォーマンスの向上: 低精度データ型を使用すること
Kubernetes 1.29、数々の新機能を備えGKE Regular Channelでもリリース
2月8日、Google CloudはKubernetes 1.29をGKE Regular Channelでリリースした。 新バージョンには数々の新機能が搭載され、エンジニアたちにとって注目すべき内容が含まれる。 Kubernetes 1.29がGKE Regular Channelで提供 2月8日、Google CloudはKubernetes 1.29をGKE Regular Channelでリリースした。 新バージョンには数々の新機能が搭載され、エンジニアたちにとって注目すべき内容が含まれる。詳細はKubernetes 1.29 Release Notesを参照いただきたい。 新機能: CELを使用したAdmission Policyの検証 Kubernetes 1.29では、Admission Policyの検証にCommon Expression Language（CEL）が導入
Google、Firestore Multiple Databasesを一般提供開始 ー 複数のFirestoreデータベースを管理可能に
2月6日、Google Cloudは、Firestore Multiple Databasesの一般提供を発表した。これにより、エンジニアは単一のGoogle Cloudプロジェクト内で複数のFirestoreデータベースを管理できるようになり、データの分離やセキュリティ、リソース管理の面で大きな柔軟性を獲得できる。 Firestore Multiple Databasesの主な特徴は以下の通りだ。 主な特徴 データの分離とパフォーマンス向上: 各Firestoreデータベースは独立して動作し、トラフィック負荷が一つのデータベースに影響を与えても他のデータベースに悪影響を及ぼさない。 導入が容易: Google Cloudコンソール、Terraformリソース、およびFirestoreのすべてのSDKで複数のデータベースがサポートされ、エンジニアは導入方法を柔軟に選択可能だ。 Firest
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