ゼロから作るKubernetesによるJupyter as a Service ー Kubernetes Meetup Tokyo #43Preferred Networks
Preferred Networksでは新物質開発や材料探索を加速する汎用原子レベルシミュレータを利用できるクラウドサービスを開発しています。 顧客毎に独立した環境にユーザがJupyter Notebookを立ち上げ、自社PyPIパッケージによりAPI経由で弊社独自技術を簡単に利用できます。Kubernetesの機能を駆使してマルチテナント環境を構築しており、各顧客に独立したAPIサーバを提供し、その負荷状況によりAPIサーバをスケーリングさせたり、顧客毎にNotebookに対する通信制限や配置Nodeの制御などを実現しています。
本発表ではKubernetesによるマルチテナントJupyter as a Serviceの実現方法を紹介します。
ゼロから作るKubernetesによるJupyter as a Service ー Kubernetes Meetup Tokyo #43Preferred Networks
Preferred Networksでは新物質開発や材料探索を加速する汎用原子レベルシミュレータを利用できるクラウドサービスを開発しています。 顧客毎に独立した環境にユーザがJupyter Notebookを立ち上げ、自社PyPIパッケージによりAPI経由で弊社独自技術を簡単に利用できます。Kubernetesの機能を駆使してマルチテナント環境を構築しており、各顧客に独立したAPIサーバを提供し、その負荷状況によりAPIサーバをスケーリングさせたり、顧客毎にNotebookに対する通信制限や配置Nodeの制御などを実現しています。
本発表ではKubernetesによるマルチテナントJupyter as a Serviceの実現方法を紹介します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが，その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる．一般に，複数物体を同時に組み立てる際は，対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる．ただし，この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし，部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる．この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により，治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた．すなわち，環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して，組み立て作業条件を検討している．本研究ではこの方策に基づいて，複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする．このとき，対象物のロバスト性を考慮することで，仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する．作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ，簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す．さらに，作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する．
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL：https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典：Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要：リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat（Accelerated Features）」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
26. 9. 静的解析可能な分岐網羅を使う
PHP 8.0 で入ったmatch は分岐網羅
検査がある
想定してない値が来ると例外
Psalm はdefault のないmatch や
switch で静的に分岐網羅を検査でき
る場合がある
値のUnion やEnum をうまく使う
無闇に可変関数呼び出しなどの動的
処理は使わない、愚直に分岐を書く
enum Result {
case Succeed;
case Failed;
}
// ResultStatus::Failed を網羅してないの
// 静的解析段階でエラーになる
function f(Result $status): int {
return match ($status) {
ResultStatus::Succeed => 1,
};
}
27. 10. 書き込み、状態を減らす
PHP 8.1 でreadonly が追加
Psalm でも@immutable や@pure
などがある
なるべく完全コンストラクタ＋不変
状態を持たない= 各生成時点で全情
報が必要
小さなクラスが増え神クラス化
も防ぎやすくなる
class ReadOnlyClass
{
public function __construct(
public readonly int $id,
public readonly string $name,
) {
}
}
/** @psalm-immutable */
class ImmutableClass
{
public function __construct(
public int $id,
public string $name,
) {
}
}
28. 11. なるべく多くを型で表現
ValueObject 、DTO みたいなのをバ
ンバン作る
ID の種類ごとに異なるクラスを定
義する
ジェネリクスを使ってもよい
実クラスを定義しなくとも型
タグを使える
ちかぢか同僚が会社のブロ
グで紹介するかも
trait ItemId {
public function __construct(
public readonly int $value,
) {
}
}
class ConsumableItemId {use ItemId;}
class EquipmentItemId {use ItemId;}
class Consumableuser {
public function useItem(
ConsumableItemId $item_id
): void {
}
}
