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AIタイトルアシストなら大袈裟でも恥ずかしくない！ n月刊ラムダノートVol.4, No.1の記事を読むぞ 「手を動かして学ぶストリーム処理入門」でKafkaの気持ちを理解したくなりました。 でもKafkaを使うのはめんどくさいので全部Rubyで書いてみようと思います。 実験用のデータ github.com githubに実験用のデータが置いてある。親切だ！ ヘッダつきタブ区切りのテキストファイルに気象情報が書いてある。 本文を読み進めると、タブ区切りのまま使わないでJSON風のマップに変換してるようだ。 何度もデータ形式を変換する処理があるのが興味深い。 結局のところ元の情報の表現（カラムの順序）を知っている人が作るんだからタブ区切り（あるいはArray）のままでもいい気がする。 そこは本質じゃないので1ターン目にオブジェクトにしてHashに入れることにした。 require 'pp'

変化の激しい社会で成長を続けるため、新規事業の立ち上げに乗り出す企業が増えています。そんな中、タスクの進捗管理・日程調整・社内外との交渉など、多岐にわたる仕事を抱え、責任者としての重圧に悩んでいるプロジェクト担当者も多いのではないでしょうか。本記事では、DXサービスの新規事業を立ち上げた、エン・ジャパン株式会社の高橋淳也氏がゲストに登場。業務改善のためゼロからDXを勉強し、最終的にサービス化するまでに至った高橋氏が、プロジェクトマネジメントの課題を解決するヒントをお届けします。前編は、プロマネの仕事にまつわる誤解や、プロジェクトにおけるチームの重要性について語られました。 サイボウズ社員の4人に1人が受けた、人気のプロマネ勉強会 小林悠氏（以下、小林）：それではみなさま、こんにちは。「なぜプロジェクトは難しいのか ーチームで旅するプロジェクトマネジメントー」という40分間のセッションを始め

こんにちは、commmuneでデータサイエンティストをしているひぐです。 人間が苦手なマルチタスクをLLMに任せたら、効果的に処理してくれるのではないか?というモチベーションのもと、Pythonの非同期処理を使って並列かつストリーミングでChatGPTの回答を出力するアプリを作りました🤖 例えば下記は、ある課題を入力すると、深さ・広さ・構造・時間軸という異なる観点で解像度を上げてくれるアプリケーションです。 アプリに関する登壇資料↓ このアプリ作成にあたってPythonの非同期処理を勉強したところ、最初は多くの専門用語(コルーチン、イベントループ...)や独自の記法により、全体像をつかむのに苦戦しました。一方で、学んでみると予想以上にシンプルな記法で実装できること、そして応用範囲が広くて便利だと理解しました。 この記事では、そんな少し取っつきにくけど便利なPythonの非同期処理にフォー

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? (免責) 情報が間違っていても責任取れません。ポエムです。 技術的に間違ってたらこっそり教えて下さい。 初投稿です。 イントロダクション 昨今、信号の高速化でUSBケーブルの最大ケーブル長はどんどん短くなっているわけですが、 モニターとドックをType-Cで繋ぎたい ドックと机下のデスクトップPCをThunderboltで繋ぎたい みたいなことを考え出すと、規定のケーブル長1の0.8mとか1mでは全く足りないという話になります。まあデスク下と繋ぎたいとなったら2mぐらいはできれば欲しいです。 またUSBケーブルの規格も沢山あって訳わから

注意点 ポインタ型の話について詳しくは触れません。構造体＋ポインタの話は他の記事を参照ください。 値渡し、参照渡しという単語を使わずに内容を記述します。 この記事で伝えたいこと 構造体について オブジェクトに似ているのは見た目だけ！ 変数としての動きは参照型ではなく値型！そのため、int や bool 等のいわゆるプリミティブな型と同じ動きをする！ 構造体をポインタ型に変換しない状態で、引数に渡したり range の for で扱う際の動きに注意！ この記事の対象読者 Java や Ruby 等の他のオブジェクト指向言語の知識をベースに Go の学習に取り組み始めた方 構造体という、Go におけるオブジェクトのようなもの操作にまだ慣れていない方 Go のコードの中で構造体を扱って、「不思議な動きするな…」と感じている方 Go の構造体の操作でハマった 筆者は今まで Java や Ruby

みなさま、Bedrockしてますか？ Streamlitを使ったBedrockのデモアプリが出来上がったら、いろんな人に使ってもらいたいですよね。 AWS上で構築する場合は、CognitoとALBを組み合わせると簡単にログイン機能が実現できます。 ただ、デモとして作ったものをちょっと動かすために、EC2を構築するのは少し面倒ですし、インターネット公開は抵抗があるかもしれません。 EC2を起動するほどではないのでローカル環境で動作させたい 利用者を限定したいので認証機能はほしい こんな要件を満たせないか調査したところ、良い方法が見つかりましたのでご紹介します。 アーキテクチャ Oauth2 ProxyとAmazon Cognitoを使います。 Oauth2 Proxyは認証機能を提供するリバースプロキシサーバーです。未ログイン状態でアクセスするとログイン画面に遷移させ、ログイン状態では、バッ

注意！ わかりやすくなるように極端に簡略化している部分や個人的な見解でまとめている部分があります。 数式や専門用語は極力使わないようにがんばりましたが、ページ下部の注釈では専門用語を使用しています。 2024年2月時点の情報に基づきまとめています。AI界隈は動きが早いので 常に最新の情報で確認してください。 個人で作成したものであり、内容や意見は所属企業・部門見解を代表するものではありません。 なお、この記事の内容は、2023年12月に開催したStudyCoさんのイベントでお話した内容とほぼ同じですので、動画の方が好みの方はこちらの配信動画をどうぞ！ 第1章 AIはなぜ人間みたいなことができるのか？ 初回は「そもそもAIとはなにか？」についてのお話です。 そもそもAIとはなにか？ AIとは「artificial intelligence」の略です。日本語にすると「人工知能」ですね。コンピュ

はじめに 最近 Lambda 上で Selenium を動かしていたのですが、Python3.12 へランタイムを上げたことで動作しなくなってしまいました。 これまでは Lambda レイヤーを使って chromedriver と headless-chromium をレイヤー化する方法を利用していました。 しかし Lambda のランタイムが変わると互換性の関係からうまくいかなくなります。 動作しなくなった原因は Selenium で利用するchromedriverやheadless-chromiumの互換性がないことです。ここが Lambda 上で Selenium を使う上で一番面倒なところで、新しいバージョンを使おうとしても、どのバージョンが正しく動作するのかが分かりません。 そこで、調べていたところdocker-selenium-lambdaという Lambda 上で Selen

2024年3月13日、 Anthropic のAnthropic の 最先端モデル Claude 3 Haiku が Amazon Bedrockで利用可能になりました。 今回、オレゴンリージョンの Bedrock を利用して、Claude 3 Haiku のモデルを有効化し、 チャットのプレイグラウンドの応答内容を確認。 また、従来のモデルと、利用料金の違いを比較する機会がありましたので、紹介させて頂きます。 Anthropic’s Claude 3 Haiku model is now available on Amazon Bedrock モデルアクセスの有効化 Anthropic 以下、 Claude 3 Haiku を選択し、変更を保存して、モデルの有効化を行いました。 ※数分でアクセスが付与され、モデルが利用可能になりました。 応答内容の比較 チャットのプレイグラウンドを利用。

データアナリティクス事業本部のueharaです。 今回は、S3間で容量の大きいファイルをBoto3を使ってコピーする際はmultipart_chunksizeに注意しましょうという話をしたいと思います。 はじめに Boto3を利用してS3間でファイルコピーをするというのはよくあるケースだと思います。 中でも、大きめの容量のファイルをコピーする際は以下のブログでも紹介されているように S3.Client.copy() メソッドを利用するかと思います。 ただ、この関数をデフォルトのまま使用するとファイルコピーの速度といったパフォーマンス面で課題が生じるケースがあります。 ファイルコピーを行う際の設定値について S3.Client.copy()メソッドは Config という引数を持っており、こちらは boto3.s3.transfer.TransferConfigを受け取ります。 ここで、デフ

こんにちは！くふうカンパニーの閑歳です。ChatGPT-4 が世の中に出てからちょうど丸一年が経過しました。これを機に、くふうカンパニーグループにおける AI の取り組みの現在地を紹介したいと思います。 事業・組織の両面で AI を活用する「二つの AX」くふうカンパニーグループでは、AI によりユーザー体験をより良いものにするという「AI eXperience」と、業務そのものを AI 化して効率を上げていく「AI Transformation」という二つの概念を「AX」という言葉にして打ち出しています。詳しくは以下をご覧ください。 AI eXperience を体現したトクバイチラシ比較前者の AI eXperience のアウトプットとしては、くふうカンパニーグループの主力事業の一つである買いものサービス「トクバイ」のトクバイチラシ比較が最も分かりやすい事例となっています。 トクバイ

デブサミ2024の発表資料です 16-A-1 Flight of a Decade:10年間の旅路と再会 庄司 嘉織[Launchable] https://event.shoeisha.jp/devsumi/20240215/timetable#day02