今さら聞けないDocker入門 〜 Dockerfileのベストプラクティス編
今時のアプリ開発において、コンテナは避けて通れないものになっています。そして数多くあるコンテナ実行環境の中でも、デファクトスタンダードと言えるのがDockerです。そんなDockerのイメージですが、皆さんは正しくビルドできていますか? そのコンテナは無駄に太っていませんか? 効率よく最短時間でビルドできていますか? セキュリティは大丈夫ですか? 今回はDockerfileの書き方をテーマに、「今さら聞けない」Docker入門をお届けします。
今時のアプリ開発において、コンテナは避けて通れないものになっています。そして数多くあるコンテナ実行環境の中でも、デファクトスタンダードと言えるのがDockerです。そんなDockerのイメージですが、皆さんは正しくビルドできていますか? そのコンテナは無駄に太っていませんか? 効率よく最短時間でビルドできていますか? セキュリティは大丈夫ですか? 今回はDockerfileの書き方をテーマに、「今さら聞けない」Docker入門をお届けします。
ラズパイでLLM 普通にローカル動きました。Raspberry Pi 5です。DockerでOllamaを動かしています。簡単にメモします。 ラズパイのセットアップ 以下でラズパイの基本的なセットアップをします。 Dockerをセットアップします。 Ollamaセットアップ 続いてOllamaをセットアップします。ラズパイでDockerを使えば、以下コマンドを実行するだけでOllamaをインストールできます。 $ docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
ローカルLLMを手軽に楽しむ ローカルLLMを手軽に動かせる方法を知ったので紹介します。今まではLLMやPC環境（GPUの有無）に合わせてDocker環境を構築して動かしていました。 それが、OllamaとOpen WebUIというソフトを組み合わせることで、ChatGPTのように手軽にローカルでLLMを動かすことができます。参考にしたサイトなどは本記事の末尾で紹介します。特にもりしーさんの動画はきっかけになりました（感謝です）。 動かす方法として以下2つを紹介します。 Ollama単体で動かす方法（初心者向け） Ollama + Open WebUIでGUI付きで動かす方法（Dockerが分かる人向け） 初心者でとりあえずLLMを動かすのにチャレンジしたいという人は、1つ目のOllama単体で動かす方法にトライするのがおすすめです。 Dockerとか普段から使っているという人は、1をとば
Google Cloudで実践！ クラウドネイティブな開発 サービスメッシュを活用して、クラウドアプリケーションのオブザーバビリティを高める 本連載は、Google Cloudのアプリ開発とDBプロダクトにおけるスペシャリスト達が、Google Cloudプロダクトを利用した、クラウドネイティブな開発を実践する方法を解説しています。 第6回では、サービスメッシュについて紹介します。 主に対象となる読者は、クラウドを利用してアプリケーションを開発するエンジニア、またはその基盤を構築するエンジニア、サービス開発に携わるプロダクトマネージャーを想定しています。 マイクロサービスアーキテクチャの課題 これまでの連載ではクラウドネイティブなアプリケーションの開発について紹介しました。小さい独立して動作するサービスが連携するマイクロサービスアーキテクチャは、スケーラビリティ、独立した開発の容易さ、
Deploying is pretty much the same experience as with Fly.io. Type one command, watch output scroll by as your Dockerfile is being built, uploaded to a registry, and then pulled down, and then your ENTRYPOINT and CMD are executed on the new container. It is not as pretty (we do pty and ANSI cursor right - kamal simply scrolls), but the end result is the same. I’ll likely build shell aliases (or mor
Meta（Facebook）が開発・公開しているオープンソースの生成AIモデル「Llama」シリーズに、新たな「Llama 3」が2024年4月19日に公開された。 Llamaは、OpenAIのGPT-4や、AnthropicのClaude 3などと異なり、モデルが一般に公開されており、誰でもモデルをダウンロードして、自分のPC/Macなどで、例えインターネットに接続されていなくても利用することが可能だ。 今回リリースされたLlama 3は、8B（80億）パラーメータ、70B（700億パラメータ）の2種類だ。 大型の70Bモデルは、いくつかのベンチマークによれば、OpenAIの最上位モデルであるGPT-4 Turboや、AnthropicのClaude 3の最上位モデルであるOpusには及ばないものの、GPT-3.5やClaude 3 Sonnet、Gemini 1.5 Proよりも優れた
Docker Desktopの代替となる「Podman Desktop 1.9」リリース。Macでの安定性や性能が大幅に向上したコンテナエンジン「Podman 5.0」を搭載
Red Hatが主導して開発するDocker互換のコンテナエンジンであるPodmanを搭載した、Docker Desktop代替となるGUIツール「Podman Desktop」の最新版「Podman Desktop 1.9」正式版がリリースされました。 Podman Desktopの主な機能 Podman Desktopは、デスクトップアプリケーションのGUIを通じて、コンテナの一覧、検索、実行、終了などの基本的な操作、コンテナイメージのビルド、コンテナレジストリへのコンテナイメージのプッシュやプルなどのライフタイムを通じた管理、ローカルでのKubernetes環境の実現、CPUやストレージの利用量の参照などを手軽に行えるツールです。 さらにDocker Dekstopの拡張機能を取り込むこともできます。 Podman Desktop 1.9の新機能 Podman Desktop 1.9
はじめに 本記事ではレベルアップしたいエンジニアが読んでおくべきQiita記事を紹介します。厳選に厳選を重ねた43記事です。全ての記事を読んでおく必要はありませんが、ちょっとでも「分からないな」「興味あるな」など思ったタイトルがあれば読んでみてください。 次の4種類に分類して紹介しています。参考にしてください。 フロントエンド バックエンド インフラ・Linux周りの知識 その他 それでは、早速紹介していきます！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 フロントエンド まず最初はフロントエンドエンジニアに読んでおくべきとおすすめできるQiita記事を11個選びました！フロントエンドエンジニアとしての基礎が身に付く
雰囲気でDocker Composeを触っている状態から脱するために調べたこと（2023） - Activ8 Tech Blog
エンジニアの岡村です。 自分はサーバーがメインではなく、あまり業務でガッツリ触るわけでもないのですが、最近それなりに活用するようになってきました。しかし、ネット上の日本語情報を読んでいるだけではこれの書き方が正しいのかよく分からない、と悩むことが結構あったため、色々情報を漁ってみました。 この記事は、特に自分が気になった部分の調べた結果を記事に纏めてみたものです。対象読者はdocker-composeを雰囲気でupやdownは叩けるけどComposeファイルの書き方がよく分からんとなってる人です。 Docker Composeの概要とcompose.yaml、Compose Specの関係 compose.yamlの書き方は Compose Specに準拠すればOK Compose Specの場所 推奨のファイル名はcompose.yaml compose.yaml内にバージョンを記述する
Renovateはプロジェクトの依存関係の更新を自動化するツールです。 npmライブラリやGitHub Actions、Dockerイメージのバージョンなどを監視し、ライブラリアップデート用のPRの作成を行います。 Renovateは豊富な構文から柔軟な設定ができますが、プリセットと呼ばれるカスタマイズされた設定集を利用することもできます。 その中でconfig:best-practicesというRenovateが考えるベストプラクティスのプリセットが用意されています。 このプリセットを読み解くことで、Renovateがどのようにライブラリのバージョンを指定し運用するべきか知ることができます。 この記事ではconfig:best-practicesの設定を読み解き、どのようにライブラリの依存関係を扱うかを考えていきます。 config:best-practice で設定されている項目 執筆
GUIと日本語環境が使えるお手軽Docker環境の使い方
おすすめDocker環境 株式会社松尾研究所のからあげ（@karaage0703）です。以前環境構築方法として、Dockerを紹介しました。 上記記事では、Dockerのセットアップから基礎的な使い方までを厚く説明しました。その分、実際のDockerの使いこなしの部分やDockerfile、Docker Composeに関しては、紹介のみにとどまる形になってしまいました。 そのため、本記事では補足として、おすすめのDocker環境を題材に、活用方法に加えてDockerfileとDocker Composeの簡単な説明をしたいと思います。 GUIと日本語環境が使えるDocker環境 以前紹介した記事では、DockerのデメリットとしてGUIを使うケースが苦手と書きましたが、今回はその欠点を補うことができるようなDocker環境を紹介したいと思います。 ベースとなるのはWebtopというソフト
はじめに こんにちは。私は弊社で企画・運営している、Dot to Dotという個人の同意の元に様々なデータを連携することができる分散型データ連携プラットフォームの開発・保守を担当しています。 Dot to Dotではデータ連携をしたい事業者向けに、データ連携用の通信モジュールを、Spring Bootを使用したJavaアプリケーションとして作成したDockerイメージ形式で配布しています。 昨今ではDockerでアプリケーションを実行するのが当たり前の風潮になりつつありますが、実際に本番で適用する際に必要なチューニングの話はあまり聞かないかと思います。 そこで本記事では、JavaアプリケーションをDockerコンテナで運用する場合に必要な、ヒープのチューニングについて説明します。これからJavaアプリケーションをDockerコンテナ化して運用したい人や、すでに運用中でもヒープチューニングし
Docker 環境を作るなら Ubuntu のクロスプラットフォームな仮想化ツール Multipass を使おう
はじめに Web アプリケーションを開発する際、バックエンドの API サーバーやデータベースなどの複数のマシン環境を1台の PC で動かすことの可能なコンテナツールとして、Docker は広く利用されています。 この便利な Dockerですが、複数人で Web アプリケーションを開発しているチームで各メンバの開発用 PC の OS が異なる状態（例えば、A さんが Windows、B さんが macOS など）で、Docker をローカル環境に直接インストールしていた場合、下記のような不都合が発生します。 Docker のバージョンがメンバ間で統一されていない 😱 コンテナ外で使用必須のツールのインストール方法・バージョンがメンバ間で異なる 😱 コンテナ外で使用必須のシェルスクリプトは OS 毎で（または OS の差異を考慮して）作成する必要がある 😱 以上の問題は、Docker
【Rye + uv + Ruff】Docker で VS Code の Dev Container 上に快適な Python 環境を構築する
0. はじめに 株式会社ディー・エヌ・エーに入社し，MLOps エンジニアをやっている @a5chin です． 本記事では，図 1 の様に VS Code の Dev Container 上に爆速で快適な Python 環境を構築することを目指します． 図 1: Dev Container 上で開発をすると Ruff による自動フォーマット[1]と pre-commit が走る 本記事の内容は全て上記リポジトリで簡単に試すことができるので，ぜひ clone して試して頂けたらと思います↑ Dockerfile 内で，Rye, uv, そして Ruff をインストールする手順を記述することで開発環境を標準化し，異なる環境間での一貫性を担保することができます． 0.1. 事前準備 本記事で作成したリポジトリを動かすためには，Docker Desktop と VS Code のダウンロード，VS
docker-compose.yamlのversionがobsoleteという警告がでるようになったので、不要になっていたのはいつからか調べた - @znz blog
docker compose が最近のバージョンで 'version' is obsolete という警告がでるようになったので、 警告にしたがって単純に削除する前に、いつから意味がないものになっていたのかを調べました。 警告でみつかる情報 警告メッセージで検索すると [BUG] `'version' is obsolete` · Issue #11628 · docker/compose がでてきて、 メッセージ通り今は不要だということがわかります。 しかし、いつから不要だったのかはこの issue からわからなかったので、 さらに調べてみました。 docker compose file format のバージョン https://docs.docker.com/compose/compose-file/compose-versioning/#compatibility-matrix に
Testcontainersを用いてテスト実行前の docker compose up を無くし、Goで並列テストする | フューチャー技術ブログ
春の入門祭り2024の1記事目です。 はじめにTIG真野です。 Testcontainers を用いて、単体テスト実行前に docker compose up -d 無しで、PostgreSQLにアクセスする単体テストを行う、入門記事です。 恩恵は次のような開発者体感の向上が個人的にあります。 テストを実行するうえで、別プロセスのサービスを起動しておく必要があるといった前提条件を考えなくても済むため、テストを行うビジネスロジックに集中できるdocker compose up -d 打たないだけだが、テストに必要なコンテナを考慮しなくても済む停止し忘れて、別のリポジトリの開発するときに混乱しなくても済む並列テストしやすくなるので、テストの実行速度が向上するGoにおいて、複数のパッケージを同時にテストするとき、 -p 1 で絞らずに済むTestcontainers とはhttps://test
Get started with the latest updates for Dockerfile syntax (v1.7.0) | Docker
Dockerfiles are fundamental tools for developers working with Docker, serving as a blueprint for creating Docker images. These text documents contain all the commands a user could call on the command line to assemble an image. Understanding and effectively utilizing Dockerfiles can significantly streamline the development process, allowing for the automation of image creation and ensuring consiste
Dockerのコンテナやイメージが、どのような技術を使い、実現されているのかについてざっくり解説しています。
TerraformとGitHub Actionsで複数のCloud RunをまとめてDevOpsした結果, 開発者体験がいい感じになった話. - Lean Baseball
ざっくり言うと「TerraformとGitHub ActionsでGoogle Cloudなマイクロサービスを丸っとDeployする」という話です. Infrastructure as Code（IaC）は個人開発（趣味開発）でもやっておけ 開発〜テスト〜デプロイまで一貫性を持たせるCI/CDを設計しよう 個人開発（もしくは小規模システム）でどこまでIaCとCI/CDを作り込むかはあなた次第 なお, それなりに長いブログです&専門用語やクラウドサービスの解説は必要最小限なのでそこはご了承ください. あらすじ 突然ですが, 皆さんはどのリポジトリパターンが好きですか? 「ポリレポ（Polyrepo）」パターン - マイクロサービスを構成するアプリケーションやインフラ資材を意味がある単位*1で分割してリポジトリ化する. 「モノレポ（Monorepo）」パターン - アプリケーションもインフラも
はじめに Lambda Web Adapterという、HTTPで動くコンテナに対して仲介してLambdaで動くようにしてくれるツールがあります。 これを使って、Rのplumberをコンテナにして動かしてみました。 以前Lambdaで、plumberのようなRのREST APIを作りましたが、Lambda Web Adapterを使えば、plumberを使えるのでかなり楽です。 概要 Lambda非サポートのRを、Lambda Web Adapterを用いて実行 Webアプリを対象としているので、plumberを使用 参考 やってみた 環境はCloud9のm5.largeを使いました。t3.smallでもできますが、docker buildの時間が(m5.largeであれば)6分程度ですが、(t3.smallだと)10分以上かかります。 ECRへのPUSHまで 過去の記事を参考に、ECRへの
Dockerが使っている不要なディスク領域を開放する
こんにちは。趣味グラマのNobuです。 Dockerを使っていると、ビルドしたイメージとか、止まっているコンテナとかが溜まってきて、ディスクを沢山使うようになります。 貧乏性な私としては定期的にそれらを削除しているのですが、毎回コマンドを忘れてしまうので備忘録として残しておこうと思います。 削除するコマンドたち まずは使っていないコンテナを削除する docker container prune なぜコンテナからかと言いますと、使っていないイメージを削除する際に、そのイメージを元に起動したコンテナが有るとエラーになってイメージの削除が出来ないからです。 コンテナ自体がstopしていようがエラーになるので、まずはコンテナから削除すると二度手間が省けます。 あと、「prune」って何だろうと思って英和辞書を引いたら、「不要な物を取り除く」という意味があるんですね。果物のプルーンではないようです（
おなじみの画像 JavaやScalaといったJVM言語のDockerイメージは、JVMを同梱しなければならない都合で肥大化しがちである。特に何もしなくても、例えば一般的なamazoncorretto:21のイメージサイズは217.7 MBもある。 hub.docker.com これにさらにビルド済みのJARファイルが載ってくるので、結構大きくなってしまうのだ。 そこで、Scalaのコンテナイメージのサイズをなんとか小さくできないかと、考えた。すると、JVMを使ったまま70 MiBくらいに縮めることができた。 github.com コンテナイメージのサイズを小さくするために、何をしたかを書いていく。ちなみに題材としたアプリケーションはちょっとしたHello, Worldをするだけのもので、ライブラリはCatsに依存させた。 JVM使う編 マルチステージビルドを行う Alpineなどの軽量ラン
続・ムダな仕事を増やしてませんか？ ~ MLの実行パイプラインでworker間の重複作業をなくす ~ - エムスリーテックブログ
DALL-E作成の「worker間で重複タスクを確認しながら作業を進める」イメージ図です こんにちは。AI・機械学習チーム（以下AIチーム）の池嶋(@mski_iksm)です。 仕事で、誰か一人がやればいい作業を、気がついたら同僚と同じタイミングでやっていた、という経験はありませんか？ せっかく頑張って作った機能が実は被っていてムダになってしまった。。。というのは誰もが悲しいものです。 そうならないように作業チケットを切るなどしてタスクを中央管理する方法もありますが、もっとゆるくやりたいこともあるかと思います。 そういうときは一言「この作業私がやりますね！」と声掛けをすれば済みますね。 以前のブログで、私たちはgokartを使ったMLパイプラインの効率化について掘り下げました。 具体的には、「すでに完了したタスクをスキップする」と「タスクの実行順序をできるだけランダムにする」という2つの戦
Docker互換のコンテナエンジンとしてRed Hatが主導して開発しているオープンソース「Podman」の2年振りのメジャーバージョンアップ「Podman 5.0」が正式にリリースされました。 PodmanはDocker互換のコマンドラインツールを備え、OCI（Open Container Initiative）互換のDockerイメージを操作可能なコンテナエンジンです。 デーモンを使わず軽量で高速に動作すること、ルートレスでコンテナを操作できるためセキュアなことなどを大きな特徴としており、PodmanからKubernetesのYAMLファイルを生成できるため、Kubernetesとの連係も容易とされています。 今回のPodman 5.0では、WindowsやMacの上でLinuxコンテナを利用可能にするための仮想マシンを実行するPodman Machineが全面的に書き換えられ、性能と
PHPerKaigi 2024〜10年以上動いているレガシーなバッチシステムを Kubernetes（Amazon EKS） に移行する取り組み〜
LLM開発のための環境構築
はじめに 株式会社Elithの大森一祥です。AIテックカンパニーの一員として、お客様の課題をAIを駆使して解決しています。 大規模言語モデル(LLM)が人間と匹敵する性能を発揮することもあり、弊社には多岐にわたるプロジェクトの依頼が寄せられています。最近は、情報漏洩のリスクを回避するため、独自のLLMの開発を希望されることが多いです。このような案件では、一般に公開されたモデル(ローカルLLM)を利用します。 ローカルLLMを活用して課題を解決する方法として、以下の4つが挙げられます。 プロンプトエンジニアリング：LLMに特定の出力を生成させるための入力文の工夫する手法 RAG：外部の文章データベースから、質問に類似した文章を取り出しLLMの入力として用いる手法 インストラクションチューニング：ユーザの指示に沿った出力を生成することを目的としたチューニング手法 継続事前学習：LLMモデルに対
AWSのECSってなんやねん
自己紹介 どもども、フリーランスエンジニアとして働いている井上弥風です。 ずっとバックエンドメインで仕事をしてきたのですが、インフラ側がヨワヨワ過ぎたので勉強を始めました ECSを自分で設定して開発時に利用して～～とかまで全部できる自信がなかったので学習していきます 対戦よろしくお願いします 初めに 記事の内容 この記事は「そもそもDockerって何？」から始まり、そのあとにECSを理解していきます ECSに関する内容だけを学びたい方は上記目次から「実際に使ってみた」まで飛んでいただけると読みやすいかと思います 記事のゴール 記事のゴールは下記です Dockerに対する理解をすること ECSに対する基礎知識を理解すること ECSに関わるサービス(ECRなど)の理解をすること そもそもDockerとは何か ECSの前にDockerってそもそも何者なんっていうのを僕が完全に理解できていなかった
OrbStack Debug Shell provides useful commands & tools, making it easy to debug any container (even minimal/distroless/read-only containers that have no shell or commands). Compared to docker exec, Debug Shell has: Shell auto-complete and syntax highlightingEditors (nano, vim)Common tools (htop, curl, strace, ip, etc.)Colorful output in ls and other commandsPackage manager with over 80,000 packages
Nginx + OAuth2 Proxy + StreamlitでGoogleログイン後にStreamlitにアクセスする環境をローカルコンテナ環境で作ってみた | DevelopersIO
Nginx + OAuth2 Proxy + StreamlitでGoogleログイン後にStreamlitにアクセスする環境をローカルコンテナ環境で作ってみた こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 今回は、Nginx + OAuth2 Proxy + StreamlitでGoogleログイン後にStreamlitにアクセスする環境をローカルコンテナ環境で作ってみます。 実行環境と準備 実行環境としてはWindows 10マシンを使います。 また前提としてRancher Desktopをセットアップ済みであり、Googleの認証情報作成のためにGoogle Cloudにログインできる環境を作成済みという前提で進めます。 Rancher Desktopのセットアップについては以下も参考にされてください。 Windows 11 に Ran
Dockerコンテナの開発環境「Rancher Desktop」でWebAssemblyがサポートされた。Spinフレームワークを用いることで実現する。これでDocker DesktopやPodman Desktopを含む主要な環境でWebAssemblyがサポートされる。 SUSEがオープンソースで開発し提供しているDockerコンテナの開発環境「Rancher Desktop」の最新バージョンとなる「Rancher Desktop 1.13.0」で、WebAssemblyが実験的にサポートされると発表されました。 We're proud to introduce Rancher Desktop v1.13 Starting this release, we've enabled experimental support for #WebAssembly workloads, lever
今あらためてコンテナ界隈を俯瞰する「Docker/Kubernetes コンテナ開発入門」 | DevelopersIO
単著ならではの一貫性と、筆者のノウハウをありったけ突っ込んでやろう！というあっつい想いを感じる素晴らしい書籍です。 「2018年から2024年、コンテナ界隈もいろいろ変わったもんだなぁ…（しみじみ）」 献本いただいた「Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門 改訂新版」を眺めながら、ハマコーはそんな感慨にふけっておりました。 5年前、Docker始める人はまずこれ！書評「Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門」で旧版の書評を書いたご縁で、著者の山田さんより改訂新版の献本をいただき、今この場にその本があるというわけです。 改めて中身読んでいたのですが、単著でこれはマジでやばいです。今コンテナを使った開発を進めようとしたときにでてくるであろう、開発〜運用面でのトピックが幅広く凝縮されている本で、「これ一冊読んどけば、マジはずれないよ」というぐらいの力が入った書
Pythonベース Pythonの知識があれば比較的簡単にアニメーションを作成できます。Pythonは初心者にも学びやすい言語なので、Manimを使い始めるハードルが低いのが良い点です。 豊富な数学オブジェクト 数式、グラフ、ベクトル、行列など様々な数学オブジェクトをサポートしています。LaTeXを使って数式を綺麗に表示できるのも魅力的です。 柔軟なアニメーション オブジェクトの移動、変形、出現/消失など、様々なアニメーション効果を適用できます。カメラワークも自在にコントロール可能です。 高品質な出力 レンダリング品質が高く、滑らかで見栄えのする動画を生成できます。解像度やフレームレートなども細かく設定できます。 コミュニティの活発さ GitHubで公開されており、開発が活発に行われています。ドキュメントやサンプルコードも豊富で、コミュニティから情報を得やすいのも利点です。 初心者にとって
Blueskyが「ユーザーがコンテンツを独自にモデレーションできる機能」を発表＆モデレーションツール「Ozone」をオープンソース化
Blueskyが「○○の画像は非表示にする」「○○の話題は非表示にする」といった独自の基準でコンテンツを非表示に設定できるモデレーション機能を発表しました。各ユーザーはBluesky運営チームのモデレーションに加えて、他人のモデレーションを自分のフィードに適用して見たくないコンテンツを非表示にできます。 Bluesky’s Stackable Approach to Moderation - Bluesky https://bsky.social/about/blog/03-12-2024-stackable-moderation GitHub - bluesky-social/ozone-ui: web interface for labeling content in atproto / Bluesky https://github.com/bluesky-social/ozone-u
東京大学発のスタートアップ企業が国内最大規模の国産の生成AIを開発し、完成したと発表しました。アメリカの企業が先行するなか、日本語に特化する戦略で対抗するねらいです。 この生成AIは、基盤となる大規模言語モデルの学習量を示す「パラメータ数」が700億で、これまで各社が手がけた国産の生成AIとしては最大規模の処理能力となります。 オープンソースと呼ばれる公開技術をベースに、産業技術総合研究所が運営するデータセンター「ABCI」などを活用し、去年12月から短期間で開発を実現しました。 会社側によりますと、先行するアメリカの企業の生成AIと同等の日本語の処理能力があるとしています。 チャット形式の生成AIを今後、一般に公開するほか、企業や自治体など向けに順次、提供を始める予定だということです。 生成AIの開発競争が激しさを増す背景には、業務やサービスに導入する顧客企業をいかに増やすかという“囲い
AIを駆使した「デジタル・ピープル」を開発するSoul Machinesが、故マリリン・モンローの知的財産を所有しているAuthentic Brands Groupと提携し、モンローのように会話をするAI「デジタル・マリリン」を開発しました。 Digital Marilyn | Soul Machines https://www.soulmachines.com/digital-marilyn-monroe-notification Marilyn Monroe AI Sparks Backlash for Digital Marilyn https://www.hollywoodreporter.com/news/general-news/marilyn-monroe-ai-backlash-digital-marilyn-1235846845/ AI Marilyn Monroe ad
Dockerで構築する機械学習環境【2024年版】
Dockerを使った機械学習環境の構築方法 株式会社松尾研究所で働いているからあげ（@karaage0703）です。松尾研究所では、機械学習（ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います）を使う多数のプロジェクトが走っています。プロジェクトの特性は多種多様なので、環境構築方法は様々なのですが、松尾研究所では、環境構築方法の1つとしてDockerを推奨していています。今回はDockerを使った機械学習環境の構築方法を紹介します。 松尾研究所の特にインターン生を想定した記事にはなりますが、他の組織、個人の方にも参考になる部分があるかと思いWebに広く公開させていただきます。 なぜDockerで機械学習環境を構築するのか？ 具体的な手法に入る前に、まずはDockerで機械学習環境を構築する理由から説明したいと思います。説明が不要な方はここはスキップしてもOKです。 そのために、Do
CursorでClaude3を使う
を使うとできます。OpenRouterはopenaiと同じAPI仕様で様々なモデルを利用できるサービスです。 Cursorの設定項目です。 これを以下の様に謀ればOKです。 OpenAI API Key: <YOUR_OPENROUTER_API_KEY> Override OpenAl Base URL: https://openrouter.ai/api/v1 New Model Name: anthropic/claude-3-opus OpenRouterの方のAPI KeyはSign Up後にメニューのKeyから作成してください。クレジットも購入してください。 他のモデルのモデル名は https://openrouter.ai/docs#models から拾ってください。 設定するとこうなります。API Keyをコピペした後は"→"をクリックしている方がいいかも？ 使えるようにな
情報科学若手の会春の陣2024 #wakate2024s 通常発表
GitHub勉強会～GitHub Copilotの最新動向、GitHub Actions、セキュリティ、開発フロー支援の機能など～｜IT勉強会・イベントならTECH PLAY［テックプレイ］
イベント内容 概要 ＼3/21(木)19:30スタート／ ◆GitHub勉強会◆ GitHub Copilotの最新動向 GitHub Actions セキュリティ 開発フロー支援の機能 etc ITテクノロジーに関する様々な職種やテーマをピックアップしてセミナー形式で学ぶイベントです！ これまでにも増して目を見張るスピードで進化を遂げるGitHub。 普段から使っているのに、気づいたら新しい設定値増えてませんか？ GitHubの注目の更新情報を、ギュッと凝縮してお届けします。 お役立ち機能をキャッチアップして、明日からの開発をブーストしましょう！ 今回もGitHubの技術アドバイザリやワークショップの講師を担当されている岩永さんをお招きしてGitHub最新情報や改めて学びたい中級テクニックなどを学ぶセミナーを開催いたします。 主催／IT・テクノロジー人材のためのコミュニティ「TECH S
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
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Raspberry Pi（ラズパイ）のローカル環境でLLMを動かす
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Dockerコンテナ化したJavaアプリのヒープのサイズ調整オプションの検証 - Qiita
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Lambda Web Adapterでplumberを動かす - Qiita
ちっちゃなScalaコンテナを作つコツ(6 MiBだぞ) - Lambdaカクテル
Docker互換のコンテナエンジン「Podman 5.0」正式リリース。Macでの安定性や性能が大幅に向上
Dockerで始めるAWS Lambda開発
Debug Shell · OrbStack Docs
「Rancher Desktop 1.13」で、WebAssemblyを実験的サポート開始
Manim-Examples-Docker - Sun wood AI labs.2
東大発のスタートアップ企業 “国内最大規模 国産生成AI完成” | NHK
リアルタイムでファンと対話する「AIマリリン・モンロー」が誕生
BuildKitの不可解な挙動とGoのFileModeの仕様
すぐ使える Cloudflare Workers！