技術部 SRE グループの @s4ichi です。ここ最近は本業に加えて Overwatch2 のヒーローとして戦いに明け暮れています。救わなければならないレートがある。 GitHub flow に従った開発では GitHub Actions が非常に便利です。特に最近では CI 用途だけでなく、ソフトウェアのデリバリーなども Actions で完結させる事例も見かけます。しかしながら、クックパッド社内では GitHub Enterprise Server を使っているため、GtiHub Actions の利用には self-hosted runnner の利用が不可欠になっています。 そこで、社内では Amazon ECS 上に ephemeral で汎用的な self-hosted runner を提供しています。実行する job の数に応じた autoscaling を備え、runn

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ivyとはなにか 機械学習の統一を目指すフレームワークです。現在、JAX, TensorFlow, PyTorch, Numpy をサポートしています。JAXはNumpy互換なので、実質的に Tensorflow&Pytorch の共通APIのフレームワーク(かなり乱暴なまとめ方)です。 研究のペーパーでよく見るのはPytorchですが、産業ではTensorflowがよく使われるようです。 下の表にもありますが、開発者の設計思想を読むと「書き換えの手間」が想像以上に労力を必要とする文面が多く見受けられます。 余談で手元にTensorflowとPytorchの本が2冊あるのですが、実装に互換性があればそういう悩みが減って深層学習の学習が身近になるかもしれないですね。 特に初学者は「最初にどの山に登るのがいいのか」で迷うと思うので。 ivy登場以前から、学習済みモデルを異なるプラットフォームで

今回は Fusion-In-Decoder を使ってクイズに答えるモデルを作ります。以前から Wikipedia 等の外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたいと思っていました。Fusion-In-Decoder の発表は 2020 年なので少し前のモデルですが、T5 ベースで手軽に試せるサイズ感ですので、日本語で試してみましょう。 1. はじめに 今回紹介する Fusion-In-Decoder（以下、FiD ）1 は Meta AI (当時は Facebook AI Research) が発表した Open Domain question Answering タスクを解くテキスト生成モデルです。 じつは、以前から外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたくて2、 Google の RETRO3 の論文を読んでたんです。 なのですが、外部情報のサイズ感が 1000 B

Thoughts on science and tips for researchers who use computers Many companies have been trying to disrupt email by making it proprietary. So far, they have failed. Email keeps being an open protocol. Hurray? No hurray. Email is not distributed anymore. You just cannot create another first-class node of this network. Email is now an oligopoly, a service gatekept by a few big companies which does no

自社では Sphinx というドキュメントツールを利用しているのですが、残念ながらこれに付属している検索機能の日本語検索はかなり厳しいです。また残念ながら Sphinx 開発側も検索周りを改善するという予定は直近ではないようです。 そして検索というのはとても難しい技術なため自分のような素人では導入して「普通に期待する動作」をさせるまでの距離はとても遠いです。 ただ、なんとかして日本語全文検索を実現したいという思いはここ10 年くらいずっと思っていました。これは自社の Sphinx テーマを作ってくれている社員ともよく話をしていたのですが、どうしてもリソースをつぎ込めずにいました。 まとめ日本語検索に対応している Meilisearch を採用したドキュメントスクレイパーの実行は GItHub Actions (Self-hosted Runner) を採用した自社 Sphinx テーマの検

こんにちは。技術部プラットフォームグループのしばっちといいます。 わたしは以前、権威DNSをBIND->PowerDNS(on EC2)+Auroraへ再構成した話と題しましてAWSで権威DNSを構築するという、一風変わったことをした話をご紹介しました。一年以上ぶりのテックブログになりますが、今回もAWSを用いておもしろいことをやってみたので紹介します。 ところでみなさん、AWS Lambdaは好きですか？Lambdaはサーバーの構成を考えずにプログラムを実行するサービスですが、私はこのサービスが好きです。サーバーのメンテナンスや構成を考えずに、自分の実行したいコードがサッと実行できるなんて！提供が開始されてから随分経ちます(2014年開始)が、いまだにおもしろいサービスだと思っていますし、アイディア次第で夢が広がるサービスですし、趣味でちくちく触ったりもします。 今回ご紹介したいのは、そ

こんにちはエンジニアのEadaedaです。 皆さんのチームではGitHub Actionsを使っていますか？ブロックチェーンチームではテストやリンター、デプロイといったワークフローをGitHub Actionsで行っています。 今まで、デプロイ以外のワークフローはGitHub-hosted runnerで実行、デプロイはSelf-hosted runnerで実行していましたが、運用していくうちに特定の環境内にあるサーバーで実行されるように仕組みを見直す必要がでてきました。このため全てのワークフローをSelf-hosted runnerに移行する対応を行いました。この記事では移行の際に見つけた便利なものや困ったことを紹介します。 Self-hosted runner GitHub Actionsでは、基本的にGitHubが用意したVMでワークフローが実行されます。このVMをGitHub-ho

2022 年現在、Node.js 界隈は ESM (ES Module) への移行の過渡期であり、特に既存プロジェクトにおいては CJS (CommonJS) 構成であることがまだまだ多い。また、Pure ESM な npm パッケージは、CSJ プロジェクトからの利便性が悪く、dynamic import が必須で非同期化を強いられたり TypeScript の設定変更が必要だったりと面倒が増える。 そんな状況のため、広く使われたい npm パッケージを公開する場合、importでもrequireでも利用できるよう dual package 構成を取りたくなるが、定番手法が確立しているとは言えず、意外と面倒が多い。よく見るのは、tscやesbuild等で ESM 用と CJS 用の設定ファイルを用意してそれぞれ別ディレクトリに出力し、パッケージに両方同梱して conditional ex

エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。検索とGoが好きです。 今回は社内でPyTerrierを採用して文書検索BatchをPythonで実装したので、PyTerrierの紹介とPyTerrierで日本語検索を実装する方法を紹介します(日本語でPyTerrierを扱う記事は多分初?)。 PyTerrierとは 弊社でのPyTerrier利用 PyTerrierで日本語検索 Phrase Queryの注意点 まとめ We're hiring !!! PyTerrierとは Terrierのロゴ PyTerrierは、Pythonでの情報検索実験のためのプラットフォームです。 JavaベースのTerrierを内部的に使用して、インデックス作成と検索操作を行うことができます。基本的なQuery RewritingやBM

自己紹介冨田陽介氏：私は「コンセプトから理解したいRust（願望）」について紹介したいと思います。 （スライドを示して）自己紹介はザッと流しますが、1つだけ伝えたいことがあるとすると、私自身はこんな感じで、これまでのキャリアから少し離れている領域でRustに携わっているので、自分がチャレンジしたいと言うと、その領域を任せてもらえる会社であるかなと思います。 もしも「キャディという会社に興味があるけれど、Rustをやったことないしなぁ」という感じで迷っている方がいたら、ぜひカジュアル面談やほかのイベントに参加してもらえるとうれしいです。このイベントもその1つのきっかけになるとうれしいなと思っているので、そこだけはお伝えしたいです。 Rustを勉強する中で感銘を受けた本では、Rustの話に入っていきます。私自身はこの会社に入るまでRustに関わっていなかったので、キャディに内定してはじめてRu

※この記事は全然入門記事ではないです。Javaなどのオブジェクト指向言語とRustをある程度理解している前提での記事です。あと、メモ程度に雑に書いています。 今回は抽象化がテーマです。オブジェクト指向の多態相当のことをRustでどうのように解決すればいいのでしょうか。個々の実装型の都合によらず、呼び出し側は統一的なインターフェイスで操作するケースはRustでもあるはずです。 オブジェクト指向言語の設計に慣れていると、Rustで設計するときにどうしたらいいかわからないことがあります。なぜならRustには継承がないからです…。まぁJavaと比べるとだいぶ違うので頭を切り替える必要があります。今回はそういう感じの記事です。 では、早速デザインパターンを題材にして考えてみましょう。 抽象化について 簡単なコマンドパターンから考えます。 ここでは単純に渡した文字列を標準出力するコマンドを考えます。以

はじめに この記事は下記イベントでの私の発表を、スライドだと、コードやコンパイラのエラーメッセージ、リンクのテキストが取得しづらかったり、当日、時間が足りなくて省略した部分も色々とあったため、別途、文字に書き起こしたものになります。 「コンセプトから理解するRust」という本 初期のLearning Curveがキツめと言われているRust、私も七転八倒しながら、あれこれとキャッチアップをしている中で、この本は、めちゃくちゃ見事な構成と言葉で説明してくれているな〜と、感銘を受けながら読みましたし、表紙の「エラーメッセージをよく読み、所有権の感覚をつかみ、豊富な型に精通し、トレイトの実体を捉えられれば、Rustはもう怖くない」は至言ではないかと感じます。 ここでは、「第５章 Rustの抽象化プログラミング」のサンプルコードを元に、"エラーメッセージをよく読む"、"型に精通する"、"トレイトの

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Features • Get Started • Documentation This project utilizes Infrastructure as Code and GitOps to automate provisioning, operating, and updating self-hosted services in my homelab. It can be used as a highly customizable framework to build your own homelab. What is a homelab? Homelab is a laboratory at home where you can self-host, experiment with new technologies, practice for certifications, and

Nic Jansma (@nicj) is a software developer at Akamai building high-performance websites, apps and open-source tools. Table of Contents The JS Self-Profiling API What is Sampled Profiling? Downsides to Sampled Profiling API Document Policy API Shape Sample Interval Buffer Who to Profile When to Profile Specific Operations User Interactions Page Load Overhead Anatomy of a Profile Beaconing Size Comp

こんにちは。SRE の @int128 です。 先日の「負荷試験、Gatling を使ってやってみた」で紹介したように、スタディサプリではユーザ体験の改善や本番障害の予防を目的に負荷試験を行っています。 本稿では、SRE と Product Team がどのようにして一緒に負荷試験に取り組んでいるか、考え方や仕組みを紹介します。 背景 SRE では新しいマイクロサービスの開発や機能追加の契機で Production Readiness Check を行っています。 具体的には、Product Team がテンプレートにしたがって Production Readiness Checklist を記入して、SRE と一緒にレビューを行っています。 その際に、トラフィックが多い、あるいは、レイテンシが厳しい、といったリスクがある場合に負荷試験を行うことにしています。 負荷試験は以下の流れで実施し

この記事はRust Advent Calendar 2021の12/8日の記事です。 Rust前提の記事として書きましたが、他の言語にも適用できる考え方なので、ほかの言語勢の方々もよければお付き合い下さい。 今回のテーマは「Rustで真に安全なプログラムを書く方法」についてです。 「真に安全なプログラム」の定義は以下とします。 挙動が安定し、結果が予測可能となる 正しさの基準に基づき、プログラムの間違いを検知することができる 「真に」とはドメイン知識に基づく正しさという意味です。詳しくは後述します。 それと「そもそもRustで実装されるプログラムは安全じゃないのか」という想定質問については「メモリの操作は安全。だが、それだけでは真に安全なプログラムにはならない」が答えになります。これについて興味がある方、ぜひ最後までお付き合いください。 「真に安全なプログラム」を実現するレシピとしては「関

ついカッとなって先週からRustで詰将棋ソルバを書き始めてしまい、ようやくdf-pnで何らかの解答を出せるようになったところ。ここからもうちょっと調整していくぞ、、 pic.twitter.com/XM9iPJqocv— すぎゃーん💯 (@sugyan) November 2, 2021 というわけで突然Rustで詰将棋ソルバを作りたくなり、作った。 github.com 現時点ではまだ完成度は低くて6割ほどかな…。 とはいえそこらの素直な詰将棋問題なら普通に解けると思う。 冒頭の画像は看寿賞作品の3手詰「新たなる殺意」を2秒弱で解いたもの。 先行事例 将棋プログラムの多くはC++で書かれていて 最近はRustも増えてきているのかな？ しかし「詰将棋を解く」ことに特化しているものはあまり多くはなさそうだった。 なかでもRustで書かれているものはna2hiroさんによるものくらいしか無さ

こんにちは。研究開発部の深澤(@fufufukakaka)です。 本記事では最近面白いなと思って watch しているレコメンド系のプロジェクト RecBole を紹介いたします。また、クックパッドが展開している事業の一つであるクックパッドマートのデータを使って数多くのレコメンドモデルを試す実験も行いました。その結果も合わせて紹介します。 TL;DR: レコメンドモデルは作者実装に安定性がなく、またモデルをどのように評価したかも基準がバラバラで、再現性が難しいとされている(from RecSys 2019 Best Paper) 再現性に取り組むプロジェクトとして 2020年12月に始まった RecBole がある。 RecBole を利用することでなんと 50個以上のレコメンドモデルを大体１コマンドで試せる クックパッドマートでユーザに対してアイテムをレコメンドするシチュエーションを想定