最近ローカルLLMがアツいらしい
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
先日、個人開発していたzenncastというWebサービスをリリースしました。 Zennでトレンドになっている記事を、毎日AIが10分のラジオにして届けてくれるというサービスです。 ありがたいことに公開後はたくさんの方に試してもらえ、技術的な質問も多数いただきました。 このZennではzenncastの技術構成や仕組みを紹介します（プロンプトつき）。 作ったもの まずはエピソードを一つ選んで1分くらい聴いてみてください！ AIラジオの雰囲気が掴めると思います。 主な機能・特徴 毎朝10分のラジオを生成 Zennでトレンドになっている記事を要約して紹介 お便りを投稿すると、翌日のエピソードでAIパーソナリティが拾ってコメントしてくれる BGMをつけて爽やかな聴き心地 これらのステップは人の手を介さずすべて自動化されています。 Spotifyなどの各種プラットフォームへの配信はSpotify
jp-postal-code-api https://github.com/ttskch/jp-postal-code-api 日本の郵便番号から住所のデータを取得できるWeb APIです。 GitHub Pagesを使用して静的なJSONファイルとして配信している ため、可用性が高いのが特徴です。また、オープンソースなのでクライアントワークでも安心してご使用いただけます。もしリポジトリの永続性や GitHub Pagesの利用制限 が心配な場合は、ご自由にフォークしてご利用ください。 日本郵便によって公開されているデータ を元に住所データのJSONファイルを生成して配信しています。JSONファイルには日本語表記・カナ表記・英語表記の住所データが含まれています。ただし、以下の注意事項があります。 大口事業所個別番号の住所データは以下のように出力されます（元データ の内容がそうであるため）
GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
Our world-class embeddings for search, RAG, agent systems.
ミニ脳16個入「バイオプロセッサ」 消費電力通常の100万分の1、APIでアクセス可能、研究者向けサブスクも【研究紹介】 レバテックラボ（レバテックLAB）
スイスのバイオコンピューティングスタートアップ企業「FinalSpark」の研究者らが発表した論文「Open and remotely accessible Neuroplatform for research in wetware computing」は、16個のヒト脳オルガノイド（人間の脳の幹細胞を培養して作られる小さな脳のような構造体）を組み込んだバイオプロセッサを提案した研究報告である。同社のプレスリリースによると、このプロセッサは、従来のデジタルプロセッサの100万分の1以下の消費電力を実現できるという特徴を持つ。 ▲電極と接続されている脳オルガノイド このプロセッサには、生体組織であるヒト脳オルガノイドを収容する4つの多電極アレイ（MEA）が使用されている。 各MEAには4つのオルガノイドが収容されているため、計16個の脳オルガノイドが組み込まれている。各オルガノイドは、電気刺
趣味でつくった2Dゲームエンジンが導いた「幸」あるキャリア 己の欲求に従い続けた「Ebitengine」開発者に迫る レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPフォーカス趣味でつくった2Dゲームエンジンが導いた「幸」あるキャリア。己の欲求に従い続けてきた「Ebitengine」開発者に迫る 趣味でつくった2Dゲームエンジンが導いた「幸」あるキャリア。己の欲求に従い続けてきた「Ebitengine」開発者に迫る 2024年5月15日 Odencat株式会社 CTO 星 一（ほし・はじめ） ソフトウェアエンジニア。2009年にドワンゴでキャリアをスタートし、ドワンゴの関連会社やGoogle Japanなどを経て、2023年より現職。趣味では大学時代から2Dゲームエンジン開発に注力し、Google時代の2013年にEbitengineに着手し始める。2015年にVer1.0をリリース。カクヨムで「オレオ」と3文字だけ書かれた小説を手がけ、週間総合ランキング1位を獲得したことがある。 X GitHub Ebitengine公式サイト Odencat
GraphQL is an incredible piece of technology that has captured a lot of mindshare since I first started slinging it in production in 2018. You won’t have to look far back on this (rather inactive) blog to see I have previously championed this technology. After building many a React SPA on top of a hodge podge of untyped JSON REST APIs, I found GraphQL a breath of fresh air. I was truly a GraphQL h
昨日、OpenAIが生成AIの新しいモデルであるGPT-4oを発表しました。消費するトークン数の節約や、音声合成機能の改善、応答速度の向上など着実な品質改善を見せているようです。私も、特に音声合成（Text To Speech）の表現力について非常に興味を持っています。 私は以前、「OpenAIのGPT-4 Turbo with visionを日本語OCRとして使ってみる」で、GPT-4 Turboの画像認識機能の日本語OCRについて検証を行いました。その当時は、既存のコグニティブAI APIに比べて認識精度が十分でないという評価をしています。とはいえ、その後に出てきたClaude 3 Opusは驚くべき認識精度だったので、OpenAIも巻き返す可能性は十分にあると感じました。Azure OpenAI Serviceを使っている場合は、Vision enhancementという既存のコグニ
土日で完成！ 趣味のラズパイ ChatGPTで遊ぼう——ラズパイで作ったデジタル時計に天気情報も表示させる｜fabcross
天気予報をデジタル時計に加えるには、外部の天気予報APIを利用する必要があります。一般的に利用されるのはOpenWeatherMap APIですが、これを使用するにはAPIキーが必要です。APIキーはOpenWeatherMapのウェブサイトで無料で取得できます。 以下の手順では、OpenWeatherMap APIを使用して現在の天気情報を取得し、それをOLEDディスプレイに表示する方法を示します。このコードは前の時計と曜日を表示するコードに基づいています。 ### 必要なライブラリのインストール - 天気情報を取得するために`requests`ライブラリを使用します。このライブラリがまだインストールされていない場合は、インストールしてください。 pip3 install requests ### OpenWeatherMap APIの設定 1. OpenWeatherMapの[公式サイ
TL;DR: Instead of redirecting API calls from HTTP to HTTPS, make the failure visible. Either disable the HTTP interface altogether, or return a clear HTTP error response and revoke API keys sent over the unencrypted connection. Unfortunately, many well-known API providers don't currently do so. Updated 2024-05-24: Added the Google Bug Hunter Team response to the report that the VirusTotal API resp
こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループのコンシューマチームに所属している園田です。 普段の業務では AWS やサーバーサイド、フロントエンドで遊んでいるのですが、最近はもっぱら OpenAI や Claude3 で遊んでます。 今回は、最近巷で話題の LLM ローコード構築ツールである Dify の OSS 版を AWS のマネージドサービスのみを使って構築してみました。 DifyとはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、様々なLLMを使用してChatGPTのGPTsのようなものがノーコードで簡単に作れます。 引用元: DifyでSEO記事作成を試してみる｜掛谷知秀 試しにAskDoctorsのガイドラインHTMLをナレッジ登録してみた ローカル環境で Dify を構築する記事はたくさん見かけますが、AWS のマネージドサービスで構築する内容は見かけなかった*1ので公
この記事はTSKaigi2024での以下の私の発表内容を書き下ろしたものです。 なぜAPIに型をつけたいのか 現代のWebのシステム開発において、クライアント・サーバーともに型のある言語で開発されることが増えてきました。静的な型検査はコードの堅牢性やよりよいメンテナンス性の向上をもたらします。 プログラミング内部だけで型検査をするだけでも十分メリットはありますが、外部I/Oに対する型付けが不十分だとそのメリットを最大限に発揮してるとは言えません。外部I/Oとは、例えばWebフロントエンドだとLocalStorageやDOMからの入力値、それからネットワーク通信（今回はこれをAPIと呼びます[1]）などですね。サーバー側でいうとAPIからの入力・レスポンスやデータベースへの読み書きが該当します。 個人的な経験から言うと、Webシステムの開発におけるエラーの多くはAPIやデータベースとのやり取
CQRS設計パターンをモダナイズする
CQRSとは CQRS（Command Query Responsibility Segregation、コマンド・クエリ責務分離）は、ソフトウェアアーキテクチャパターンの一つで、つまりシステムのコマンド部分をクエリ部分から分離します。基本的な考え方は、データの書き込み操作（コマンド）と読み取り操作（クエリ）を異なるモデルで扱うことです。これにより、スケーラビリティ/パフォーマンス/セキュリティの観点で柔軟な設計が可能となり、クエリ要件に合わせて最適化が実現できます。 CQRSの基本構成としては、 コマンドモデル（書き込みモデル）：データの作成、更新、削除といった書き込み操作を担当します。このモデルは、データの整合性と一貫性を確保するために最適化されています。 クエリモデル（読み取りモデル）：データの読み取り操作を担当します。このモデルは、クエリのパフォーマンスを最大化するために最適化され
Lambda関数URLで、HTTPリクエストを介して直接Lambda関数を呼び出すことが可能になりました。 これまで、Lambda関数をAPI経由で実行するためにはAPI Gatewayを使用する必要がありました。しかし、Lambda関数URLの登場により、API Gatewayを使わずにLambda関数を直接実行できるようになりました。 Lambda関数URLを使うと、API Gatewayのセットアップや管理の手間を省けます。また、API Gatewayが引き起こす遅延やコストも削減できます。 ただし、API Gatewayには多くの利点もあります。 この記事では、Lambda関数URLの利用方法とその利点、注意点について詳しく解説します。Lambda関数とAPI Gatewayのどちらを選ぶか迷っている方は、ぜひ参考にしてください。 Lambda関数URLとは Lambda関数URL
生成AI界隈で話題になっているAIサービス「Dify.AI」がなかなか面白いですよ。Dify.AIは、スタートアップの米LangGeniusが用意している大規模言語モデル（LLM）用のWebUI環境を利用して、いろいろなシステムを組み込むことで、プログラムを書くことなく簡単にチャットbotなどのネイティブAIアプリを開発できるサービスです。 Difyは大きく「チャットボット」、「エージェント」、「ワークフロー」の３つの機能に分かれており、簡単なチャットボットから、複数のLLMを組み合わせた複雑な動作をさせるように設計するものまで、多様なアプリを開発することが可能です。ChatGPTから、Claude 3、Geminiなどの主要なLLMをAPIから呼び出すことができるので、それらを組み合わせてサービスを作ることも可能です。例えばOpenAIのAPIキーを生成してDifyに入力すると「GPT-
こんにちは。メルカリ ハロのSoftware Engineer (Engineering Head)の@napoliです。連載：Mercari Hallo, world! -メルカリ ハロ 開発の裏側-の2回目を担当させていただきます。 2024年3月上旬にメルカリ ハロという新しいサービスが公開されました。メルカリ ハロは好きな時間に最短1時間から働ける「空き時間おしごとアプリ」です。 この記事ではメルカリ ハロを作るにあたり、どういった技術スタックやアーキテクチャを選定したのか、さらにその背景と意思決定をご紹介したいと思います。 この記事で得られること メルカリ ハロで採用されている技術スタックやアーキテクチャの全体像 その意思決定の理由とプロセス これから新規サービスを立ち上げるうえでのヒント 主な技術スタック メルカリ ハロで利用されている主な技術スタックは以下のとおりです。 バッ
プロンプトエンジニアリングを最適化する為のフレームワークSAMMOを実際に使ってみた - Taste of Tech Topics
いつの間にか春も過ぎ去りすっかり夏模様の今日この頃皆さんいかがお過ごしでしょうか？菅野です。 生成AIの重要性が高まり、生成AIで利用できるテキスト量が長くなるにつれてにつれて、プロンプトエンジニアリングの重要性が高まってきました。 プロンプトエンジニアリングとは、そのプロンプトにどのような命令、事前情報等を入力すると、より適した応答が返ってくるかを設計する技術です。 そんなプロンプトエンジニアリングを最適化する為のPythonライブラリ、SAMMOがMicrosoft社から2024年4月18日にリリースされたので紹介していきます。 www.microsoft.com SAMMOとは？ Structure-Aware Multi-objective Metaprompt Optimizationの頭文字をとったフレームワークです。 元来、プロンプトエンジニアリングでは、エンジニアが、様々な
見よ、これがHonoのRPCだ
僕が開発しているWebフレームワークHonoは、同じJavaScriptのフレームワーク、Expressと比べられることが多いです。どちらもやれることはほぼ同じですが、HonoのアドバンテージはファーストクラスでTypeScriptをサポートしていることです。特に「RPC」機能は他のフレームワークにはなかった「TypeScriptの型でサーバーとクライアントの仕様を共有する」ことを可能にしています。今回はそのHonoのRPCについて紹介します。 どんなものか まず、どんなものかを箇条書きで共有します。 Web APIの仕様、特にインプット・アウトプットをサーバーとクライアント間で共有するためのもの OpenAPIやgRPCを使ってやりたかったことを叶えるかもしれない サーバーとクライアントをどちらもTypeScriptで書くことが大前提である 同種のものにtRPCがあるが、Honoの場合、
TSKaigi 2024 の発表資料です。 https://tskaigi.org/talks/yanaemon169 Demo 用コードはこちら https://github.com/yanaemon/nestjs-migration-example ミツモアはサービスの提供開始から、6 年以上が経ち、サービが急速に拡大してきました。 急成長の中で、古いコードが多くあり新しい構成への変革が求められていました。 その中の一つに Express + TypeScriptを用いて書かれていた Backend のコードをNest.js へ移行することを決定しましたが、 管理用の API なども数えると数百を超える API 数がありました。 全て手作業で移行をしていては膨大な時間がかかります。 そこで効率的に移行するため、TypeScript のコードを Abstract Syntax Tree
こんにちは。Gunosy R&D チームの森田です。 GPT-4o が発表されたこのタイミングで！？という向きもあるかとおもいますが、LLMの世界は一ヶ月もすればまったく違う状況になっているのが常なので、いずれは GPT-4o を超えるモデルが発表される時も来るでしょう。 Claude 3 Opus は一時期 GPT-4 のスコアを超え、 Claude 3 Haiku では GPT-3.5-Turbo のトークン当たりで約半額とコストパフォーマンスに優れていますし、 AWS Bedrock 経由で安定して利用できることもあり、Claude 3 は乗り換え先の候補の一つです。 Claude 3 への乗り換えには、点々とつまづくポイントがあるので、引っかかった所と回避方法をご紹介します。 今回紹介する内容はClaude 3に限らないものもありますので、ローカルLLM や他のLLM への乗り換え
GPT-4o API：料金、利用方法などを完全解説
GPT-4oを自分のプロジェクトに導入したり、それを使って新しいプロジェクトを開発したりしたい場合、Apidogという完璧なAPI管理ツールを使うことがおすすめです。ApidogではOpenAI APIプロジェクトを便利にアクセスして、GPT-4o APIを直ちに利用したり、テストしたり、自分のプロジェクトに導入したりすることができます。 また、完全に無料なツールなので、下記のボタンから無料でApidogを利用し始めましょう👇👇👇 buttonGPT-4oとは？GPT-4oとは、米国時間5月13日にOpenAI社がによって発表された最新のAIモデルになります。4oのoはomniの略で、「すべてを包括」という意味合いがあり、これまでのテキストと画像か、音声でChatGPTとやりとりする利用方式とは違い、テキスト、音声、画像やビデオを組み合わせて、GPT-4oとやりとりすることができるよ
Docker Compose 1.27.0以降ではdocker-compose.ymlにversionを書く必要がなくなっていた - hogashi.*
あらすじ docker-compose.yml でトップレベルの version 要素を指定していると、 WARN[0000] (...)/docker-compose.yml: `version` is obsolete と表示される。インターネットを見ていくと version は指定しなくて良い、消したらいい、という記事がたくさん出てくるし、たしかに公式のドキュメントにも obsolete と書かれている Version and name top-level elements | Docker Docs。 Version top-level element (obsolete) The top-level version property is defined by the Compose Specification for backward compatibility. It is
Effectで作る堅牢でスケーラブルなAPIゲートウェイ / Robust and Scalable API Gateway Built on Effect
May 11, 2024 @ TSKaigi
5分ではじめる、iOSのアクセシビリティ対応 - Goodpatch Tech Blog
こんにちは。iOS Developer の katoです。 2024年5月16日は 世界各地でアクセシビリティを考える1日、GAAD（Global Accessibility Awareness Day）でしたね。 GAAD Japan 2024、アクセシビリティの祭典 2024 など様々なイベントが開催され、私もオンラインで参加しました。 その中で紹介されたアクセシビリティ対応の進め方として「完璧でなくても、できることから取り組む」という考え方があります。 そもそも世の中には様々な人・状況などが存在しするため、アクセシビリティを完璧にすることは非常に難易度が高いです。 「現状よりもちょっと良く」を繰り返して、いまよりもアクセシブルな世界を目指すという考え方です。 そこで今回は、たった5分で、エンジニア主導で始められる、簡単に実装できるアクセシビリティについて、いくつか紹介します。 「反転
概要 GPT-4oが発表されました。 GPT-4oについては以下のツイートによくまとまっています。 使用している映像は以下でまとめられています。 非常に優秀でAI系のプロダクトがまた何個か死んだと思いますが、それはさておき使っていきましょう。 APIではすでに利用可能になっております。 今回は以下のcookbookにある動画要約をgradioに移植します。 https://cookbook.openai.com/examples/gpt4o/introduction_to_gpt4o デモ 以下の Huggingface Space を作りました。APIキーと動画を貼り付けて試用することができます。 1分間の動画で0.1ドル / 60秒くらいかかります。API使用料に注意してください。 現状のGPT-4o APIの制限 動画はそのままアップロードできません これは将来的にもできるとされてい
Hanabi.REST AIにHonoJSのバックエンドを書かせて遊ぶ、Hanabi.RESTというサービスを一般公開します。それに際して、この記事では、Hanabiの紹介と簡単に技術スタックを解説していきます。 皆さんは、AIがプロンプトからUIを生成する、V0というサービスをご存じですか？僕はあれを見たときに、ある妄想が膨らみました。 「V0のAPI版があれば、プロンプトからWebアプリケーションを作れるやん！！」と。 当初はハッカソン用の小プロジェクトとして始めましたが、想定以上に面白い結果が得られたため、開発を継続することにしました。技術的な制約、様々な黒魔術による不安定な挙動、LLMの劣化など、数多くの壁を乗り越えながら、約半年をかけてようやくリリースに至りました！！ 次のリンクから実際にAIが生成したTwitter風のAPIを試すことが出来ます！ また、会員登録すれば誰でもAP
ドワンゴのN予備校という教育サービスでプログラミング講師をしている @sifue といいます。N高等学校/S高等学校のプログラミング講師もしており、学内のツール開発や運用などもしたりしています。 最近は生成AIが流行ったこともあって、Pythonだったり、UIが必要なものはどうしてもTypeScriptとReactで実装することも多いのですが、久しぶりにScalaを使っての開発をしてみました。 自身は、Scalaでの開発はニコニコ生放送のサービスを開発するときに使っていた他、N予備校内で提供している大規模Webアプリの教材やドワンゴが当初作成していたScalaテキストの作成などにも関わらせてもらいました。 その当時のScalaは2.12であったわけなのですが、その後2.13が出て、さらに今はScala3系になって3.3.1までバージョンが進み、開発環境が変わってすごく使い勝手がよくなったと
ZOZOTOWNアプリのレガシーAPIリプレイスの道のり 〜チームでの挑戦〜 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発本部アプリバックエンドブロックの髙井です。 私達のチームでは、レガシーとなっているZOZOTOWNアプリ用API（以下、レガシーAPIと呼ぶ）のリプレイスに2023年から着手しています。リプレイス対象となるレガシーAPIは規模が大きいので、フェーズで区切り、段階的にリプレイスを進めています。区切られた各フェーズは、フェーズ1、フェーズ2といった形で呼び分けており、フェーズごとにリプレイス対象とするエンドポイントを設定しています。一方で、事業案件や他マイクロサービスのリプレイスが並行して行われるため、フェーズごとにリプレイス計画を柔軟に調整してきました。 本記事ではレガシーAPIのリプレイスについて、フェーズ3までを担当者が背景と課題を踏まえつつ紹介していきます。 目次 はじめに 目次 背景 フェーズ1 課題 1. リプレイス先APIの開発が初めて
NumPy 2.0、6/16にリリース ―初のメジャーバージョンアップでABI、APIに大幅な変更 Pythonの代表的な学術計算ライブラリNumPyの初のメジャーバージョンアップとなる「NumPy 2.0」のリリース日が、2024年6月16日となることが発表された。 NumPy 2.0 release date: June 16 -News-NumPy NumPyはPythonで数値計算を行うためのライブラリ。NumPyプロジェクトにより、修正BSDライセンスの元で開発されているオープンソースソフトウェアである。低レベルから高度なものまでさまざまな計算に対応し、高いパフォーマンスを発揮することから、近年のAI、機械学習の発展において欠かせないモジュールとなっている。 NumPy 2.0は2006年以来の最初のメジャーリリースとなり、数多くの新機能と大幅なパフォーマンスアップが盛り
ポケモンプログラミングしてるといくつかの有名どころのサイトからデータを収集することになる。具体的には以下のようなサイト。 ポケモン徹底攻略 言わずと知れた、ポケモン情報の総本山。 PokéAPI ポケモンのデータをRESTで提供してくれるサイト。最近はGraphQLもやってるらしい。英語。 ポケモンバトルデータベース ポケモンホームで閲覧できるような、ランクバトルに関する情報を閲覧できるウェブサイト。 それぞれ便利なのだけど、難儀するのがポケモンのIDにそれぞれ互換性がないこと。No.25 ピカチュウのようにポケモンには全国図鑑番号というのが振られていて、基本的にはこれでいいのだけど、リージョンフォーム（同種のポケモンでも登場する地方によって姿や能力が違う）やフォルム（同じ個体でも持たせるアイテムなどによって姿や能力が違う）違いがあり、これのナンバリング方法が統一されていないということだ。
Honestly, I'd never thought I'd be writing about this, but the matter of patching globals turned out to be one of those topics that a lot of engineers seem to misunderstand. Most of us don't do monkey-patching, and even fewer stay around those implementations long enough to witness their impact. All the more reason to talk about it. Throughout the next few thousand words, I will be referring to mo
GPT-4oとStreamlitでOpenAI Assistants APIのCode Interpreterを検証した現状と課題
はじめに OpenAIのAssistants APIをそのまま使用することで、自前でLangChainのエージェントなどを使用して同様の処理を実装する手間を省け、非常に便利です。ただ、現状（2024/05/18）ではまだβ版ということもあり、APIのインタフェースの改変も多く見られます。 Assitants APIを用いたcode-interpreterのUIをstreamlitで実装 においても、実装例が紹介されていますが、そのままでは動作しないこともあり、最新版での動作検証も兼ねてStreamlitでの実装例を紹介します。 また、本記事ではStreaming対応済みの実装を取り入れており、よりリアルタイムな対話が可能となっています。 扱っているモデルは2024/05/14に発表されたGPT-4oを用いています。 目次 はじめに 実装例 app.py openai_handler.py
こんにちは、ペイルドの森です。ペイルドでは創業以来バックエンドの開発言語にRustを採用してきたため、Rustという言語そのものが持つ課題とその解消、クレートの流行り廃りなどの歴史を共に歩んできました。その中でも最も苦しんだものの一つに遅延初期化があります。 その遅延初期化のための機能が、2024年7月リリース予定のRust 1.80.0で安定化されるということで、本機能について、その歴史とともに見ていきます。 目次 遅延初期化とは何か、何のためにするのか パフォーマンス向上のため リソースの効率的な管理のため 循環依存の回避のため Rustと遅延初期化の歴史 lazy_static クレートの登場と、抱えていた課題 マクロ依存性 スレッドセーフでない初期化のリスク 型の制約 初期化のタイミング制御 once_cell クレートの登場によって何が解決されたのか？ マクロを使わないシンプルな
NotionのデータベースビューテーブルにcURLからData APIで行を追加してみた | DevelopersIO
Notionのデータベースビューテーブルのレコードの追加は、親ページに子ページを追加して実現されています Notionのデータベースビューテーブルでは、レコードの追加は親ページ(データベース)に子ページ(レコード)を追加して実現されています。 呼び出すAPIは https://api.notion.com/v1/pages への POST リクエストであり、APIに利用するインテグレーションには「コンテンツを挿入」機能が必要です。 初手でインテグレーションの挿入権限不要、データベースの更新APIを検討して回り道してしまったので、知見を共有します。 RDBへのSQL操作でも、レコード追加はテーブルへの更新(ALTER)ではなく、テーブルへのレコード追加(INSERT)なので、このようなAPI操作は自然です。 なお、 Notionのテーブルはシンプルテーブルとデータベースビューテーブルの2種類
TypeScript 版 Mackerel API クライアントライブラリを作った - Object.create(null)
作りました. jsr.io リポジトリはこっち. github.com (2024-05-12 現在, 筆者は Mackerel を開発している株式会社はてなの社員ですが, これは個人プロジェクトで, API ドキュメントなどの公開されている情報に基づいて作成されています.) なぜ JSR になんか publish したくなった 乗るしかないこのビッグウェーブ TypeScript で Mackerel を操作するちょっとしたスクリプトを書きたかったが, 意外とクライアントライブラリがなかった 単に JSON を fetch してくるだけなら簡単だが, それだけでは型もないし使いづらい 使い方 1. JSR からインストール # Deno deno add @susisu/mackerel-client # Node.js npx jsr add @susisu/mackerel-clie
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AIラジオ『zenncast』の技術構成（プロンプトつき）
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Power Apps & GPT-4oを使って超高速で画像解析アプリを作る！ - Qiita
Reader API
Why, after 6 years, I’m over GraphQL
OpenAIのGPT-4oを日本語OCRとして使ってみる
Your API Shouldn't Redirect HTTP to HTTPS
話題のLLMローコード構築ツールDifyをAWSのマネージドサービスで構築してみた - エムスリーテックブログ
TypeScriptとGraphQLで実現する型安全なAPI実装
API Gateway不要!? Lambda関数URLでのAPI構築について考える
自分好みのAIチャット相手を簡単に作れる「Dify」が面白い (1/4)
メルカリ ハロの技術スタックとその選定理由 | メルカリエンジニアリング
TypeScript の抽象構文木を用いた、数百を超える API の大規模リファクタリング戦略
GPT から Claude 3 への移行ガイド - Gunosyデータ分析ブログ
リリースされたGPT-4oを使って動画のサマリー生成をしてみる！ - Qiita
プロンプトからREST APIを作るサービス『Hanabi.REST』の技術構成
Scala3の開発体験がScala2時代に比べてめちゃくちゃ良くなっていた話 - Qiita
NumPy 2.0、6/16にリリース ―初のメジャーバージョンアップでABI、APIに大幅な変更 | gihyo.jp
全ポケモンの名寄せデータ POKEMON_ALL.json を作った - 詩と創作・思索のひろば
Why Patching Globals Is Harmful
待望のLazyCell/LazyLock安定化間近！ - paild tech blog