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ネタ募集箱を支える技術 開発環境編
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Daisuke Shimada
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ネタ募集箱というちょっとしたプロジェクトを作るなかでいろいろな技術を使ってみたのでまとめてみました。
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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.
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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。
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ネタ募集箱を支える技術 開発環境編
1.
ネタ募集箱を 支える技術 2016.01.26 嶋田大輔
2.
@cimadai (しまだい) 嶋田 大輔 自己紹介 https://bitbucket.org/daisuke-shimada 八王子
高尾山 https://github.com/cimadai l ネットワークとその周辺分野が得意 l RTP / RTSP使って監視カメラの録画とか l Winny方面の技術とか l 独自プロトコルで高速にデータを送る技術とか
3.
自己紹介 l 最近興味を持っていること l 機械学習
(ディープラーニング) l ブロックチェーン l 言語は複数触っていますが、好きなのはこんな感じ l JSの本を2冊書いてます。 八王子 高尾山 l OpenCV 3.x l IoT などなど
4.
本日の主題
5.
ネタ募集箱
6.
http://blog.cybozu.io/entry/8305
7.
http://blog.cybozu.io/entry/8305
8.
9.
ピコーン
10.
11.
ネタ募集箱 作ってみた https://github.com/cimadai/neta-‐inbox Fork, Pull Request,
Issue登録歓迎です!
12.
今日はこのネタ 募集箱を作る中 で使った技術を ご紹介します
13.
開発環境編 動作環境編 開発言語編
14.
開発環境編 動作環境編 開発言語編
15.
開発環境 Docker HubEC2 WerckerCodecov 全体としてはこんな構成で開 発を進めています。 GitHubIntelliJ IDEA Wercker
CLI Local Cloud
16.
開発環境 Docker HubEC2 WerckerCodecov 全体としてはこんな構成で開 発を進めています。 普段はIntelliJ IDEAで開発し つつgitでGitHubにcommit
& push。 GitHubIntelliJ IDEA Wercker CLI Local Cloud
17.
開発環境 Docker HubEC2 WerckerCodecov 全体としてはこんな構成で開 発を進めています。 普段はIntelliJ IDEAで開発し つつgitでGitHubにcommit
& push。 Wercker CLIを使ってLocal でもWebと同じCIを実行しま す。 GitHubIntelliJ IDEA Wercker CLI Local Cloud
18.
開発環境 Docker HubEC2 WerckerCodecov 全体としてはこんな構成で開 発を進めています。 普段はIntelliJ IDEAで開発し つつgitでGitHubにcommit
& push。 Wercker CLIを使ってLocal でもWebと同じCIを実行しま す。 WerckerでCI & CDを行い、 テストカバレッジはCodecov に流す。 GitHubIntelliJ IDEA Wercker CLI Local Cloud
19.
開発環境 Docker HubEC2 WerckerCodecov 全体としてはこんな構成で開 発を進めています。 普段はIntelliJ IDEAで開発し つつgitでGitHubにcommit
& push。 Wercker CLIを使ってLocal でもWebと同じCIを実行しま す。 WerckerでCI & CDを行い、 テストカバレッジはCodecov に流す。 できたDocker Imageは Docker Hubでホストしてい ます。 GitHubIntelliJ IDEA Wercker CLI Local Cloud
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もう少し詳しく
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開発環境 DockerHub WerckerCodecov GitHubのIssueや Pull Requestを使いつつ 日々のコーディングを 進めていきます。 EC2 GitHubIntelliJ IDEA Wercker
CLI Local Cloud
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開発環境 DockerHub WerckerCodecov GitHubのIssueや Pull Requestを使いつつ 日々のコーディングを 進めていきます。 ZenHubと組み合わせると GitHubにBoardというカンバ ン機能が付与されるのでとて も使いやすいです。 EC2 GitHubIntelliJ IDEA Wercker
CLI Local Cloud
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ZenHub?
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BoardsとBurndownが増える
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Backlog To Do
Doing Done Close
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Backlog To Do
Doing Done Close カンバン便利 (Boards = カンバン)
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開発環境 DockerHub WerckerCodecov Wercker CLIを利用すること で、手元のDocker環境で WerckerによるCIを実施する ことができます。 EC2 GitHubIntelliJ IDEA Wercker
CLI Local Cloud
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Wercker?
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31.
TravisCI CircleCI Codeship みたいなCI/CDサービス
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Why Wercker?
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Why Wercker? Bitbucketでも使える! 無料で使える! 設定ファイル(wercker.yml)で ビルドの設定ができる! 任意のコンテナでCIできる! 1 2 3 4
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各リポジトリ対応状況 http://qiita.com/hiro_koba/items/282e3b2e534f4bc22d64 より引用 1
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料金比較2 http://qiita.com/hiro_koba/items/282e3b2e534f4bc22d64 より引用
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設定ファイルがYAML3 http://qiita.com/hiro_koba/items/282e3b2e534f4bc22d64 より引用
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wercker.ymlの例
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実行しているステップの 結果がリアルタイムに 見ることができる
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Dockerベースのシステム4
40.
wercker.ymlの例
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wercker.ymlの例 好きなDocker container上 でCIができる!
42.
wercker.ymlの例 好きなDocker container上 でCIができる! 手元でも同じ環境でテスト できる!
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wercker.ymlの例 好きなDocker container上 でCIができる! 手元でも同じ環境でテスト できる! 本番にも同じ環境で デプロイできる!
44.
Dockerベース すごい
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Wercker CLI?
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ローカルの Docker環境で 使えるWercker システム
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% wercker build
¥ --working-dir=wercker_work ¥ --direct-mount 手元で実行する例 ※neta-‐inboxのwercker.ymlでは、~/.zshrcにwerckerのaliasとして以下と、git configでcodecovのトークンを設定しています。 # Wercker # with local git owner and repository name alias wercker= export X_WERCKER_GIT_OWNER=`git config remote.origin.url ¦ sed -E "s/.*:(.*)¥/(.*).git/¥1/g"` && ¥ export X_WERCKER_GIT_REPOSITORY=`git config remote.origin.url ¦ sed -E "s/.*:(.*)¥/(.*).git/¥2/g"` && ¥ export X_CODECOV_TOKEN=`git config codecov.token` && ¥ wercker' git config codecov.token <Your codecov token>
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実行結果
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Dockerベース すごい(再)
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開発環境 Wercker featureブランチがpush されるとWerckerでCIが 動き始め、テストが実行 されます。 Codecov DockerHubEC2 GitHubIntelliJ IDEA Wercker CLI Local
Cloud
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CIが始まるとすぐに コメントをくれます。
53.
Pull Request出しても コメントがつかずに 寂しい思いを していた人も もう安心。
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開発環境 Wercker テストのカバレッジは Codecovに保存し、結果 をPull Requestコメント としてGitHubに通知しま す。 DockerHub Codecov EC2 GitHubIntelliJ IDEA Wercker
CLI Local Cloud
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カバレッジが登録され ると教えてくれます。
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CI結果はこんな感じ でわかるので便利!
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このPRはテストが 通ってないからだめ だ!みたいなチェッ クが簡単にできる。
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もちろんPull Requestsの 一覧でもわかりやすい
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開発環境 Wercker CIが成功したら、現在の ブランチに応じてデプロ イを実施します。 ネタ募集箱の場合は Docker imageを作成し、 Docker Hubにpushして います。 Codecov DockerHubEC2 GitHubIntelliJ
IDEA Wercker CLI Local Cloud
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デプロイされたDocker image
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featureブランチと developブランチは developタグでpush
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masterブランチは リリース時のバージョン タグとlatestタグでpush
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他のimageもご紹介
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用意しているのは全部で3つ
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ビルド時に必要な 環境が入った ビルド環境用image
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ビルド環境用Dockerfile
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アプリケーションを含む デプロイimage
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デプロイ用Dockerfile
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デプロイするimageの 元となるベースimage
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ベース用Dockerfile
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あとは使いたい環境で docker runするなり docker-compose upするなり dockerの話もそのうちするナリ!
>
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オープンソースで開発 しているのでここまで 全部無料!
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無料 最高!!
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オープンソース 最高!!
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まとめ • GitHub使うならZenHub便利でいいよ! • BitbucketならJIRA使っておけばOKじゃないかな。 •
Wercker使うとローカルCIもクラウドCIもできるよ! • WerckerはDockerコンテナでCIできるから柔軟性も 抜群! • テストカバレッジも出すといいよ。Codecov便利。 • 開発もテストも本番も全てDockerでやろうぜ。 • 今回は無料だったけど、必要ならばお金を出して楽を しよう!
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参考URL • ZenHub – https://www.zenhub.io/ •
Wercker (Web) – http://wercker.com/ • Wercker CLI – http://wercker.com/downloads/ • Docker Hub – https://hub.docker.com/ • みんなで技術ネタを持ち寄ってワイワイするには – http://blog.cybozu.io/entry/8305
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