※効果には個人差があります。 useMemoのオーバーヘッドについて ReactのuseMemoは、パフォーマンス最適化に使われるAPIです。コンポーネント内で計算やオブジェクトの生成を行う際に、以前の計算結果をキャッシュして使い回すことで再レンダリング時の計算を削減したり、新しいオブジェクトの生成を防ぐことができます。 useMemoに関しては、あくまで最適化のためのものであるから「無駄に使うべきではない」という言説がよく見られます。その理由は、useMemoのコストもゼロではなく、余計な使用はそれだけパフォーマンスの低下に繋がってしまうからです。 しかし、筆者はuseMemoのコストは微々たるものであり、本当に一目見て明らかに無駄でない限りは積極的に使うべきだと思っています。 そこで、筆者はuseMemoのオーバーヘッドがどれくらいかを調べるためのベンチマークを作成しました。この記事で
1ヶ月で負荷テストの基礎から学んで実際にやってみた知見 | BLOG - DeNA Engineering
はじめに こんにちは。DeSCヘルスケアシステム部でインターンをしている中島です。本記事では開発に関わった2つのサービス「ハレトケ」「カラダモ」の負荷テストで得た知見について紹介したいと思います。 負荷テストをこれからやる方や、システムのパフォーマンスチューニングに興味のある方などの参考になると嬉しいです。 負荷テストの目的 まず、負荷テストをどのような目的でやるのかについて抑えておきます。一般的にクラウド環境での負荷テストの目的は以下の5つが挙げられます。（出典：Amazon Web Services負荷試験入門 ――クラウドの性能の引き出し方がわかる Software Design plusシリーズ） 各種ユースケースの応答性能を推測する 高負荷時の性能改善を行う 目的の性能を提供することができるハードウェアをあらかじめ選定する システムがスケール性を持つことを確認する システムのスケ
一般ユーザー向けの大規模なWebサイトや、モダンWeb上で動作するWebアプリケーションを運営する場合、CDNなどのキャッシングサービスによって静的コンテンツをキャッシュすることが極めて重要です。 しかしこうしたサービスは、非常に複雑で分かりにくいものです。 幸い、IETF（Internet Engineering Task Force）のHTTPワーキンググループがこの状況を改善すべく、HTTPの新標準策定に取り組んでいます。 最近、同ワーキンググループでは、キャッシングのデバッグとキャッシュ設定の管理を容易にすることを目的とした、HTTPヘッダに関する2つの新標準案の発表に向けて活発な動きがありました。 このことが何を意味し、どのように機能するのか、そしてWeb制作に携わる開発者全てがなぜ注目すべきなのかについて見ていきます。 新標準 この記事で取り上げる標準案は以下の2つです。 Ca
いやー、まいったね。 入社して三ヶ月が経ちました @metalunk です。この三ヶ月は検索インフラの改善に取り組み、検索速度 10x, インフラコスト 80% 減の成果が出ました。この記事では検索インフラ改善でやったことを説明します。 ところで、検索インフラの改善ができるということは、先人たちが検索機能を作り、PMF してサービスが利用されるようになったおかげです。感謝して改善しましょう。 2021年12月の Stailer の検索 10X は開発不要でネットスーパーアプリを立ち上げられるシステムである Stailer を開発しております。Stailer での購入のうち 35% が検索経由で行われており、検索はとても重要な機能です。 しかし、2021年12月、増加するリクエストによるサーバー負荷の増大、速度の低下に悩まされておりました。一時的にサーバーを増やし、スケールアウトをすることで
若者とプログラミングをしていて非常にショックを受けたのだが「JavaScript 配列 重複 削除」で検索するとfilterとindexOfを使ったアルゴリズムが検索結果上位に出てくる。これはO(N^2)。計算量の概念がないというのはとても恐ろしい。Big Techがアルゴリズム偏重の試験を課すのは合理的だと確信した。 — 父🌒 (@fushiroyama) March 10, 2020 先日このようなツイートが流れてきたので、$O(N^2)$、つまり計算量が $N^2$ に比例するということの恐ろしさを簡単に書きます。 JavaScriptで配列から重複を排除するコード EcmaScript 2015から導入されたSetを使えばものすごく簡単に書けます。 const array1 = [1, 5, 3, 1, 5, 3]; const array2 = Array.from(new S
理由 びっくりした。対話シェルで実行してパフォーマンス測定すると何故かめちゃくちゃ時間がかかる。これではデータにならない。 追記 よくよく考えたらパフォーマンス測定だけの問題ではなく実際に遅くなるのだから、対話シェルから「このようなコード」を実行してはいけないということを意味しています。「このようなコード」がどのようなコードなのか発生条件はまだ特定できていませんが、少なくともシェルスクリプトにしていれば問題は発生しません。また bash 以外のシェルでも問題は発生しません。 検証結果が気になった方は、ぜひ試してみて、この話を広めてください。 証拠 実行環境: Ubuntu 22.04.3 LTS、bash 5.1.16
開発パフォーマンス指標とバリューストリームマップでチーム改善をする - $shibayu36->blog;
以前Pull Requestから社内全チームの開発パフォーマンス指標を可視化し、開発チーム改善に活かそう - Hatena Developer Blogの記事で、開発パフォーマンスを可視化する話を書いた。その後、バリューストリームマップを作り開発フローの課題を洗い出して、チームの改善を行い、そして開発パフォーマンス指標で効果を検証する取り組みを行ったので、その経験についてブログに書いておく。 前回の記事のサマリー バリューストリームマップを作り、開発フローの課題を発見する バリューストリームマップとは何か チームのバリューストリームマップを作る バリューストリームマップから課題を見つける 見つかった課題を解決する 開発パフォーマンスの指標で改善結果を振り返る まとめ：データを根拠にチーム改善するという進歩 参考 前回の記事のサマリー 前回の記事を前提として書くため、簡単にサマリーすると 開
ISUCON 11 Prior
ISUCON 11 事前講習の資料です
HTTP/3はどうやってWebを加速するか？ TCP、TLS、HTTP/2の問題とHTTP/3での解決策～Fastly奥氏が解説（後編）
HTTP/3はどうやってWebを加速するか？ TCP、TLS、HTTP/2の問題とHTTP/3での解決策～Fastly奥氏が解説（後編） Webの世界では新しいHTTPの標準として「HTTP/3」の策定が進み、現在最終段階にあります。このHTTP/3はこれまでのHTTPをどのように改善し、高速化を実現していくのでしょうか。 2020年11月25日と26日にオンラインで開催されたFastly Japan主催のイベント「Yamagoya Traverse 2020」のセッション「Webを加速するHTTP/3」で、同社の奥一穂氏がHTTP/3の解説を行っています。 本記事では奥氏のセッションをダイジェストで紹介します。（本記事は「HTTP/3はどうやってWebを加速するか？ TCP、TLS、HTTP/2の問題とHTTP/3での解決策～Fastly奥氏が解説（前編）」の続きです） サーバプッシュの
効率的なGo
本書は、Goアプリケーションの効率やスケーリングに関する疑問に対して、実用的な答えを与えてくれる書籍です。 レイテンシー、CPU、メモリ資源についての知識、またOSやGoがそれらを抽象化している方法について、またソフトウェアの効率に関わるデータ駆動な意思決定を行う事の意味や、計算量解析の手法、最適化状況の例など、実用的なソフトウェアを開発する中での「効率」に関する知識を紹介します。 Goやその他のモダンな言語で書かれたプログラムを設計、作成、変更するソフトウェア開発者、また誰かが書いたソフトウェアを主に運用するDevOpsエンジニア、SRE、シスアド、プラットフォームチームなどの読者が、いつ、どのように効率最適化を適用するかという問いに答えるための知識を身に付けることができるでしょう。 関連ファイル 原著者による本書のサンプルリポジトリ 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づい
はじめまして、新卒フロントエンドエンジニアのぺいです。 JX通信社でフロントエンドの開発はReactが主流になっており、React Hooksを使った開発が欠かせません。hooksは便利な反面、適材適所使い所を理解していないと逆にパフォーマンスが悪くなってしまう場合があります。そこで今回は普段フロントエンドを書かない人も勉強会に参加するのを考慮し簡単な改善から応用としてReactで書かれたFASTALERT *1の改善まで行ってもらいました。 前提条件 勉強会の内容 再レンダリングされているコンポーネントを見つける なぜ再レンダリングされてしまうのか 改善方法 コンポーネントのメモ化 関数のメモ化 最終的な変更箇所 毎回コンポーネントや関数をメモ化すべきなのか コストの高い計算 無駄なレンダリング カスタムhooks 最後に 参考 前提条件 react 17.0.1 勉強会の内容 最終的な
サイトのロード時間とパフォーマンスを改善するために再構築した結果、ロード時間が1.6秒に短縮され、Lighthouseのスコアで100を獲得した際に、実施した手順を紹介します。 HTMLとCSSベースの改善が主で、ロード時の数ミリ秒間の表示、スマホ用CSSファイルの分割など、いろいろなサイトやブログの改善にも役立つと思います。 当ブログにも改善すべき点があるのが分かったので、対応したいですね。 I rebuilt my portfolio🌻 Now it loads in 1.6s 🎉 Here's how I did by Saurabh Daware 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに 要約 改善方法 1: リソースのプリロード 改善方法 2: CSSファイルの分割 改善方法 3: 画像の最適化 ボ
Developers can now bring their own data to customize GPT-3.5 Turbo for their use cases. Fine-tuning for GPT-3.5 Turbo is now available, with fine-tuning for GPT-4 coming this fall. This update gives developers the ability to customize models that perform better for their use cases and run these custom models at scale. Early tests have shown a fine-tuned version of GPT-3.5 Turbo can match, or even
こんにちは。株式会社スタメンでFANTSのフロントエンドを担当している@0906kokiです。 今回の記事では、皆さんおなじみの Chrome Devtools にある Performance タブで、フロントエンドのパフォーマンスを計測する方法について書きたいと思います。 はじめに フロントエンドのパフォーマンス・チューニングと言うとバックエンドと比べて後回しになりがちですが、フロントエンドにアプリケーションの複雑性が寄ってきている現在、フロントエンドがボトルネックでレスポンスのレイテンシーが発生することは往々にしてあると思います。 バックエンドではユーザー数の増加や大量の同時接続に耐えられる負荷対策やパフォーマンス・チューニングが中心となりますが、フロントエンドではプロジェクトサイズの増加による JavaScript ファイルのダウンロードやスクリプティング、レンダリング速度の低下等が
こんにちは。4月にヘンリーに入社したSWE / アーキテクト / SETのsumirenです。 弊社ではレセコン一体型クラウド電子カルテの Henry を開発・提供しています。 今回、HenryのフロントエンドをReact + ViteからNext.jsに書き換えました。 この記事では、最初にNext.jsへの切り替えによってもたらされたユーザー体験の向上について説明します。次に、このユーザー体験の向上がどうして生じたのか、その背後にある技術的な要素をエンジニア向けに詳細に解説します。最後に、フロントエンドアーキテクチャに対する我々の長期的なビジョンについて述べます。 対象読者 Next.js導入によるユーザー体験向上 デモ 定量的なパフォーマンス比較 ユーザー体験がどう向上したか FCP高速化の技術的な仕組み Next.jsとViteの基本的なアーキテクチャの違い 補足：工夫しているポイ
これは何？ この記事は Kaggle Advent Calendar 2021 の7日目の記事です。 pandasはデータ分析ライブラリとして非常に便利ですが、書き方を間違えると簡単に処理が遅くなってしまうという欠点があります。そこで、この記事では遅くならない書き方をするために気をつけたいポイントをいくつかご紹介したいと思います。 この Colab Notebookの実行結果をエクスポートした上で、不要な部分を一部削って記事にしています。colab notebook をコピーして実行してもらえれば再現することが可能なはずです。(colabにコメント等をいただいても返すことはできないと思います、すみません。) 前提条件 この記事ではあくまで「遅くない(なりづらい)書き方を紹介する」ことに努めます。よって、以下のような改善点はあるが一旦考慮の外におくものとして話を進めます。 並列化ライブラリ
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試したのでまとめました。 1. GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留「LlamaIndex」で、OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留のColabが提供されてたので、それをベースに独自データで試してみました。 具体的には、「GPT-4」で学習データを生成し、「GPT-3.5」でファインチューニングすることで、「GPT-3.5」に「GPT-4」相当の知識を習得させます。 We successfully made gpt-3.5-turbo output GPT-4 quality responses in an e2e RAG system 🔥 Stack: automated training dataset creation in @ll
Googleアカウントさえあれば無料でPythonの機械学習プラットフォームが使えるColaboratory(通称Colab)というサービスがある。既に本連載でも何度か紹介したことがあるが、3月末に待望の有料プランが日本でも始まった。有料プランでも制限はあるもののGPUを備えた超高性能マシンが月1072円で使い放題になったのは大きい。実際に有料版を試してみたので使い勝手を紹介しよう。 1072円で高性能マシンが使い放題に Colabについて復習してみよう まずは、改めてPythonのColabについて紹介しよう。一言で言うならGoogle Colabはブラウザ上で使えるPythonの実行環境だ。Googleが無料で提供しており、教育用途や研究用に使えるものだ。 そもそもPythonで人工知能(AI)を、特に機械学習を試してみたいという人は多いことだろう。ところが、Pythonや機械学習の実
Next.js は、ページ単位でデータ取得・レンダリング手法を選べる事が利点です。そして、ページ単位でチャンクファイルが生成されるため、パフォーマンスに貢献します。 これはあるページに来訪した際、必要最低限のファイルロードで済むということです。ファイルロードの時間は、ユーザーが操作開始できるまでの時間（TTI）に繋がります。Next.js でコーディングしていれば意識せずとも、ファイル分割の最適化は適用されます。 これだけでも SPA 構築に Next.js を選ぶ理由になりますが、ファイル分割は実装次第で、良くも悪くもなることを紹介していきます。 First Load JS shared by all _appは、どのページにアクセス・ナビゲーションしても、必ず通過します。そのため、_appに関連するファイルは 「First Load JS shared by all」 として、全てのペ
SaaSを作るという仕事について
Using "modern" Ruby to build a better, faster Homebrew
はじめに こんにちは。Blockchain Labの高橋です。 以前、同じくBlockchain Labに所属している高瀬がスマートコントラクトとWebAssemblyの親和性について記事を公開しました (Web 以外でも期待される WebAssembly – Blockchain との親和性について)。 その中でも少し述べられていたようにWebAssembly Runtime を組み込んで VM として使用し、WebAssembly 形式でのスマートコントラクトをサポートするブロックチェーンが登場しつつあります。 そこで、今回は WebAssembly 形式でのスマートコントラクトをサポートしているブロックチェーンがどのような WebAssembly Runtime を VM に組み込んでいるのかを紹介します。 標準化の取り組み - WASI - ブロックチェーンで使われている WebA
SQLを速くする！インデックス入門
配信動画はこちら https://www.youtube.com/watch?v=OsIxUT7D728&feature=youtu.be もし良かったらムーザルちゃんねるのチャンネル登録お願いします！ https://www.youtube.com/channel/UCLPHXwLp90A5R69Eltxo-sg Twitter でもプログラミングネタをつぶやいているのでフォローお待ちしております。 ムー https://twitter.com/mu_vpoe zaru https://twitter.com/zaru
Event : Visual Studio Users Community Japan #1 Date : 2019/09/14 ソフトウェア/サービス開発において最も後回しにされるものの代表が「パフォーマンスの向上」です。C#/.NET の最大の武器は開発生産性ですが、C# 7.0 以降はパフォーマンス向上のための機能追加が多数行われています。いくつかのポイントを押さえることで実装時からより高速なコードを書くことができるようになります。 このドキュメントでは、そんなポイントとなる箇所をふんだんにお届けします。
MySQL max_connections は雑に設定しておけば良い - mita2 database life
MySQL 誕生25周年 らしいです。めでたい！ 25年、１つのソフトウェアが継続しているってすごい！ max_connections について データベースを使っている開発者から「最大までどれぐらいコネクション数を増やせるのか」という質問を良くもらいます。 最大コネクション数（max_connections) の設定値を超えてしまい、too many connections エラーが出る。 max_connections を見直すとして、「じゃあどこまで大きくしていいのか？」と不安になるのはわかる。 以下の話は、コネクションプールを使っている前提のお話。 単にコネクション数が増えるだけでは、負荷は増加しない 単にコネクション数が増えるだけでは、DBサーバの負荷はあまり変化しない。 特にMySQLはスレッドモデルで実装されており、（プロセスモデルのデータベースと比較して）大量にコネクション
ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。次に、ReActについてと、ReActにおけるプロンプトの流れについて話します。前回はこちらから。 外部情報を取得して文脈として与える考え方「Grounding」 蒲生弘郷氏（以下、蒲生）：時間的にはあと5分しかないんですが、すみません、延びるのを前提でやらせてもらいます。 外部情報を取得して文脈として与える考え方に「Grounding」というものがあります。いきなり出てきて何なのかという話になってくるんですが、いわゆるBing Chatに近いものです。 Bingは基本的
図解 DB インデックス
DB インデックスの基礎知識を、図をたくさん使って整理します。 この Book は、暗記をおしまいにしてこんな疑問を自力解決できるようになることを目指します。 「どんなインデックス作ればいいんだっけ？」 「なんで作りすぎちゃだめなんだっけ？」 「この場合インデックスって効くっけ？」 「インデックスでどれくらい速くなるの？」 この本は筆者の理解に連動して追記修正される可能性があります。
web vitailsはchrome extentionを使って簡単に計測できます。 広告への影響 ・リスティング広告の表示順位、ROIに影響する(出典) －Googleのメディアには、「広告と速度は密接に関連しており、ランディングページが高速であるほど、ROIが向上します」と記載がある ・chrome83から重たいディスプレイ広告をブロックする(出典) －デバイスのリソースを過度に消費する広告は、バッテリーの消耗や帯域幅の許容量の消費など、UXに悪影響を及ぼします。そのため、いずれかを満たす広告はブロックされます。 －メインスレッドを合計60秒以上使用する －メインスレッドを30秒のウィンドウで15秒以上使用する －4メガバイト以上のネットワーク帯域幅を使用 このように、パフォーマンスが重要視される中で、SUUMOがどのように継続的なパフォーマンス維持・改善活動を行なっているのか紹介して
おしらせ ： 長い記事は本形式になっていた方が読みやすそうなので、 Zenn に お引越し してみました。ここにも記事は残しておきますが、最新版はあちらになります。 Emacs はプラグインを増やしていくと起動に何秒もかかって重い、という話をみることがあります。 しかし、考えてみれば Emacs には 1000 以上の Emacs Lisp ファイルが初めから同梱されているわけで、そこに数十のプラグインを足しただけで爆裂に遅くなるのは、なにか設定にも問題がある気がします。 この記事では、 Emacs の起動時間を詰めるために今までに試してきた、小技や大技たちを紹介します。 自分用にメンテしているフレームワーク setup.el で活用しているテクニックが主なので、そちらを試してみて欲しい気持ちもありますが、それぞれの Tips 単体でも価値があると思うので記事にもまとめてみることにしました
エムスリーエンジニアリンググループ AIチームの笹川です。 バスケと、ロードバイクが趣味なのですが、現在、NBAのplayoffと、Tour de Franceが同時に開催されていて大変嬉しい毎日を過ごしています。 特にNBAのplayoffは、連日overtimeとなるような激戦や、giant killingがあったりのアツい戦いが繰り広げられていて最高です。 そういう状況なので（？）、今回は先日取り組んだ、Pythonの機械学習バッチを実行するdocker imageのサイズ削減についてのアツい戦いについて紹介したいと思います。 膝の上に登って寝る為に、筆者がデスクに戻るのを机の下で待ち構える犬氏（かわいい） 今回の取り組みでは、もともと3GB程度だったPythonのML用のimageを、約2.0GBに削減することができました（それでもなかなかのサイズ。MLのimageは特に大きい印象
ジョインしたチームのマイクロサービスたちを再計装した話 / Getting started tracing instrument micro service with OpenTelemetry
OpenTelemetry Meetup の登壇スライドです。 https://opentelemetry.connpass.com/event/296353/
たった数行でpandasを高速化する2つのライブラリ(pandarallel/swifter) - フリーランチ食べたい
pandas はデータ解析やデータ加工に非常に便利なPythonライブラリですが、並列化されている処理とされていない処理があり、注意が必要です。例えば pd.Sereis.__add__ のようなAPI(つまり df['a'] + df['b'] のような処理です)は処理が numpy に移譲されているためPythonのGILの影響を受けずに並列化されますが、 padas.DataFrame.apply などのメソッドはPythonのみで実装されているので並列化されません。 処理によってはそこがボトルネックになるケースもあります。今回は「ほぼimportするだけ」で pandas の並列化されていない処理を並列化し高速化できる2つのライブラリを紹介します。同時に2つのライブラリのベンチマークをしてみて性能を確かめました。 pandarallel pandaralell はPythonの m
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。ヤフーの大岩です。 ヤフーが提供するYahoo!ショッピングやPayPayモールでは1年に1度大規模セールを行っています。 去年（2020/10/17～11/15）の対象期間は、超PayPay祭の開催に合わせて過去最大級の大規模セールとなっていました。特にセール最終日はグランドフィナーレと呼ばれ、ポイント還元率が年間を通して最大となる1年で最もお得な日となっていました。 集客の予測値は通常セールの数倍が見込まれており、セールの高負荷を乗り切るために、セール高負荷専用の対策チームが組まれ、そこを中心として高負荷対策を進めることになりました。 本記事では、大規模セールの高負荷に対して実際にどのような負荷対策を行ったかをサー
概要 本記事は、メタ社(旧 FaceBook) が開発した OSS であるメモリリーク検知ツールである [memlab] をさっそく試してみた記録になります。 公式ドキュメント以上の付加価値はあまりありませんが、ざっくりと雰囲気を掴んでもらって使用を検討して頂ければ幸いです。 memlabについて memlab は、 Puppeteer API を用いたシナリオを作成することで、そのシナリオ実行によって発生するメモリリークの検出及びヒープ領域の分析を補助してくれるツールです。 本記事は実際に動かすところに重きを置くので、ツールの背景などの詳細は以下記事を参照ください。 ざっくり言うと、 memlab では以下のことが行なえます。 Puppeteer ベースでの宣言的なシナリオの作成 ヒープ領域とメモリリークの可視化 シナリオ内でのヒープのスナップショットの自動取得 スナップショットの解析と
はじめに アクセス数がすごい環境は大抵高負荷環境でもあるので対策としてApacheの設定やサーバ構成のセオリーをすぐ見つけられて実際試しても目に見えて良くなります。 アクセス数の多さで起こる問題は実際に負荷をかけてみないと表面化しません。 問題が分かったら設定やパラメータを調整して現状がましになるようにするだけです。 ですが限りあるリソースの中でTCPセッションを十分にコントロールしようとするとすぐ手詰まりです。 WEBサーバがしているやりとりの基礎が足りていないそんな気がしていたのでTCPに目を向けてみました。 行き着いた結果は 待ち受け側とリクエスト側ではボトルネックが違う リクエスト時はTCPのエフェメラルポートが上限 待ち受け時はTCPよりもファイルディスクリプタが上限 になりやすい という良く見かける設定を見直すということになりましたが、どうやってそうなっているのかが今回の成果だ
Linux perf Examples
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そこのお前！ 余計なuseMemo1個に含まれるオーバーヘッドは余計なdiv 0.57個分だぜ！ - Qiita
モダンWebにおけるキャッシングのための新HTTP標準 | POSTD
10X の検索を 10x したい - 10X Product Blog
JavaScriptで重複排除を自分で実装してはいけない（Setを使う） - Qiita
【衝撃の罠】bashスクリプトのパフォーマンス測定は、対話シェルでやっても無意味だ！ - Qiita
Reactのパフォーマンス改善を勉強会で開催しました - JX通信社エンジニアブログ
サイトを高速化したらロード時間は1.6秒に、Lighthouseは100を獲得、その際に実施した手順を解説
NginxのRatelimit発動時に、安定したアクセスを提供するngx-smart-ratelimitを開発しました | ten-snapon.com
GPT-3.5 Turbo fine-tuning and API updates
Chrome Devtools による フロントエンドパフォーマンスの計測
フロントエンドをViteからNext.jsに書き換えた話 〜パフォーマンス編〜 - 株式会社ヘンリー エンジニアブログ
「富岳」がスパコン世界性能ランキング4冠達成
遅くないpandasの書き方 - ML_BearのKaggleな日常
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試す｜npaka
【Mac Info】 Macの速度が劇的に変わる! 定番メンテナンスソフト「OnyX」を"間違いなく"使おう
ゼロからはじめるPython(76) ColabのGPU高性能マシンが月1072円で使い放題になっていた件
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GPTが単純に回答するだけでなく、動的に振る舞えるようになる Groundingを使ったプロンプティング「ReAct」の流れ
“ペタ”FLOPSの性能を実現したモンスターGPU「NVIDIA H100」
SUUMOにおける継続的なパフォーマンス改善の取り組み | Recruit Tech Blog
Emacs の起動時間を""詰める"" - Qiita
Pythonの機械学習用Docker imageのサイズ削減方法の紹介 - エムスリーテックブログ
超PayPay祭による高負荷にヤフーはどのように立ち向かったか
memlab を使って Web サイトのメモリリークを検出しよう
WEBサーバのTCPコネクション数に上限はあるのか？ - Qiita
[みんなのケータイ]自動文字起こしの精度が爆上がりして不可逆になってしまった件
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