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GCPUG Fukuoka ~データ加工&可視化ハンズオン~ で使用した資料です。
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freee の SRE チームでは、直近 2 年をかけて EC2 上で稼働するサービスのインフラ基盤を Kubernetes (AWS EKS) に移行するプロジェクトを進めてきました。一番規模の大きな freee会計も2021年7月に移行が完了し、 GitOps の CD ツールである Argo CD によるデプロイを行っています。インフラ基盤の刷新に加えて Argo CD を導入したことで、デプロイフローにかかる時間や手間の削減に繋がりました。現在はデプロイフローをより良くするために、canary release を検証中です。 今回はその検証をもとに、Kubernetes 上でどのようなアーキテクチャによって canary release を実現するかについてお話しします。メイントピックとなるのは Argo Rollouts を導入する既存の CD の構成と、Argo Rollouts を本番運用するための方針及び課題です。
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Ce Zheng, Wenhan Wu, Chen Chen, Taojiannan Yang, Sijie Zhu, Ju Shen, Nasser Kehtarnavaz, Mubarak Shah, "Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey" arXiv2020 https://arxiv.org/abs/2012.13392
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RIZAPテクノロジーズ株式会社の会社説明資料です。
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
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JSAI2024の発表スライドです.
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遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
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t m
オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル(LLM)が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
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Matsushita Laboratory
我々はこれまで,新たなモノを産出する過程において「便利にすること」によって副次的に生じる課題を「便利の副作用」と定義し,その低減を目的としてアイディアの発想支援手法を提案してきた. これまでの研究では,便利前後の行為の増減に着目することにより便利の副作用への気づきの誘発が示唆されたものの,行為の増減の提示による便利の副作用への気づきへの影響は十分に検討できていなかった. そのため,本稿では行為の提示により便利の副作用に気づき,それを防いだアイディアの発想の支援が可能かの検証を目的として実験を行い,その有効性について検証する. 実験では,行為の増減の提示の有無によりアイディア発想にどのような影響を与えるか検証を行う.
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
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Takayuki Nakayama
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GoogleCloudPlatform概要
1.
http://gcpug.jp Google Cloud Platform概要 2017/11/11
GCPUG Fukuoka ~データ加工&可視化ハンズオン~
2.
http://gcpug.jp - GoogleCloudPlatform(GCP)とは - 本日利用するGCPの機能 -
GCPの情報収集 Agenda
3.
http://gcpug.jp GoogleCloudPlatform(GCP) とは
4.
http://gcpug.jp Googleが提供する IaaS / PaaS GoogleCloudPlatform(GCP)とは
5.
http://gcpug.jp GCPが提供している機能 https://cloud.google.com/?hl=ja
6.
http://gcpug.jp 本日利用するGCPの機能
7.
http://gcpug.jp Cloud Shell https://cloud.google.com/shell/?hl=ja - Webブラウザから利用できるGCP用のコンソール。 -
自身のアカウントが既に設定・認証済み。 - 開発・運用でよく使うツールはinstall済み。 - 永続Disk領域がUser毎に5GB提供されている。
8.
http://gcpug.jp https://cloud.google.com/storage/?hl=ja - 統合型オブジェクトストレージ。 - アクセス頻度やアクセス場所によって リーズナブルなプランが選択できる。 -
IAMやライフサイクルなどを柔軟に設定可能。 Cloud Storage
9.
http://gcpug.jp https://cloud.google.com/dataprep/?hl=ja 本日のハンズオンの目玉その1 - ノーコーディングでデータを探索。 - データのクレンジングを実施。 -
GCSやBigQueryとの連携が容易。 Cloud Dataprep
10.
http://gcpug.jp https://cloud.google.com/data-studio/?hl=ja 本日のハンズオンの目玉その2 - データをノーコーディングで視覚化。 - GCP上のDBやファイルをソースにできる。 -
G Suiteベースで共有・制限の設定が容易。 Google Data Studio
11.
http://gcpug.jp GCPの情報収集
12.
http://gcpug.jp Google公式 - Google Cloud
Platform のドキュメント: https://cloud.google.com/docs/ - Google Cloud Platform Japan Blog: https://cloudplatform- jp.googleblog.com - twitter: https://twitter.com/googlecloud_jp GCPの情報収集 - Google公式編
13.
http://gcpug.jp GCPUG - web: https://gcpug.jp/ -
slack: https://gcpug.slack.com - slack(登録フォーム): http://goo.gl/forms/F4Fw4kB20L GCPUG Fukuoka - connpass: https://gcpugfukuoka.connpass.com - twitter: https://twitter.com/GCPUGF - facebook: https://www.facebook.com/groups/gcpugf/ - slack: #x-gcpug-fukuoka GCPの情報収集 - GCPUG編
14.
http://gcpug.jp Let’s enjoy GCP!
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