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「Amazon Bedrockを使用した生成型AIアプリ：Go開発者のための入門ガイド」

「AWS Go SDKとAmazon Bedrock Foundation Models（FMs）を使用して、コンテンツ生成、チャットアプリケーションの構築、ストリーミングデータの処理などのタスクを実行します」

サイバーセキュリティにおいてAIを活用して人間を補完する

セキュリティを加速するためにAIを使用する利点がありますしかし、完全な自動化には人間の洞察力が必要です人間の創造力と機械の速度の適切な組み合わせを見つけましょう

『Google Vertex AI Search＆Conversationを使用してRAGチャットボットを構築する』

「Googleは最近、彼らの管理されたRAG（Retrieval Augmented Generator）サービス、Vertex AI Search＆ConversationをGA（一般公開）にリリースしましたこのサービスは、以前はGoogleとして知られていました...」

「Hugging Face の推論エンドポイントを使用して埋め込みモデルを展開する」

Generative AIやChatGPTのようなLLMsの台頭により、様々なタスクの組み込みモデルへの関心と重要性が高まっています。特に検索や自分のデータとのチャットなどのリトリーバル・オーグメント生成のために、埋め込みモデルは役立ちます。埋め込みは、文、画像、単語などを数値ベクトル表現として表現するため、意味的に関連するアイテムをマッピングし、役立つ情報を取得することができます。これにより、質と特定性を向上させるための関連コンテキストをプロンプトに提供することができます。 LLMsと比較して、埋め込みモデルはサイズが小さく、推論が早いです。このため、モデルを変更したり、モデルの微調整を改善した後に埋め込みを再作成する必要があるため、非常に重要です。また、リトリーバルのオーグメントプロセス全体ができるだけ高速であることも重要です。これにより、良いユーザーエクスペリエンスを提供することができます。このブログ記事では、オープンソースの埋め込みモデルをHugging Face Inference Endpointsに展開する方法と、モデルを展開するのを簡単にするマネージドSaaSソリューションであるText Embedding Inferenceの使用方法を紹介します。さらに、大規模なバッチリクエストの実行方法も説明します。 Hugging Face Inference Endpointsとは何か Text Embedding Inferenceとは何か埋め込みモデルをインファレンスエンドポイントとして展開する方法エンドポイントにリクエストを送信し、埋め込みを作成する方法始める前に、インファレンスエンドポイントについての知識をリフレッシュしましょう。 1. Hugging Face Inference Endpointsとは何ですか？…

Segmind APIsを使用した安定した拡散モデルのサーバーレスAPIの活用

紹介現代のソフトウェア開発において、サーバーレスコンピューティングの登場により、アプリケーションの構築と展開の方法が革命されました。利用可能なツールとテクノロジーの中で、サーバーレスAPIは堅牢でスケーラブル、効率的なアプリケーションを作成するためのエンエーブラーとなっています。また、現代のソフトウェアシステムに< a href=”https://www.voagi.com/midjourney-vs-stable-diffusion-ai-image-generators-battle.html”>Stable Diffusionモデルなどの人工知能技術を統合する必要性があるため、これらのサーバーレスAPIを使用する能力は有用です。本記事では、サーバーレスAPIの概念を探求し、AIおよび機械学習システムのリーディングカンパニーであるSegmindが提供する幅広いサーバーレスAPIをプロジェクトに統合する方法について説明します。学習目標現代のアプリケーション開発におけるサーバーレスAPIの理解 SegmindのサーバーレスAPIとその応用の習得 SegmindのAPIをNode.jsとPythonで使用する方法の学習 APIに関連するセキュリティ上の問題に対処するこの記事は、データサイエンスブロガソンの一部として掲載されました。サーバーレスAPIの理解 SegmindのサーバーレスAPIに入る前に、サーバーレスAPIとは何か、なぜ現代のソフトウェア開発において画期的な存在なのかについて理解しましょう。サーバーレスAPI：簡潔な歴史サーバーレスAPIは、オンライン取引を容易にするために設計されたアプリケーションプログラミングインタフェースの一形態であり、開発者が外部サービスとのやり取りを行う方法を変革しました。従来、開発者は特定のタスク（例：支払い処理、マッピングサービスなど）のためにゼロから関数を構築する必要がありました。このアプローチはしばしば時間がかかり、リソースが多く必要でした。サーバーレスAPIは異なります。支払い認証、マッピング、天気データなど、目的を果たすための小型アプリケーションのようなものです。革新的な点は、これらのAPIがサーバーレスバックエンドによって動作することで、開発者は物理サーバーの管理やサーバーメンテナンスの複雑さを心配する必要がなくなったということです。サーバーレスAPIの利点は何ですか？サーバーレスAPIの利点は多岐に渡ります：サーバー管理が不要：サーバーレスAPIなら物理サーバーの管理の手間をかけることなく、新しいAPIやアプリケーションの開発に集中することができます。これにより、開発リソースの効率的な活用が可能になります。スケーラビリティ：サーバーレスAPIはスケーラブルであり、ユーザーの需要の急増にも問題なく対応することができます。オンデマンドのスケーラビリティにより、トラフィックの増加時でも一貫したユーザーエクスペリエンスを提供します。レイテンシーの低減：サーバーレスAPIはオリジンサーバーにホストされ、そこからアクセスされます。これにより、レイテンシーが低減し、アプリケーションの全体的なパフォーマンスと応答性が向上します。これは、Stable DiffusionやLarge Language Models（LLM）などの大規模モデルにも有用です。これはSegmindのサーバーレスAPIからも利益を得られます。…

「LLMsでテキストデータの力を解き放つ」

「顧客レビュー、社員調査、そしてソーシャルメディアの投稿は、特定の製品やサービスに対する人々の態度を明らかにする上で非常に効果的ですしかし、ほとんどのデータアナリストはほとんど何も行いません...」 (Kokyaku rebyū, shain chōsa, sosharu media no tōkō wa, tokutei no seihin ya sābisu ni taisuru hitobito no taido o akiraka ni suru…

データから洞察力へ：KubernetesによるAI/MLの活用

「KubernetesがAI/MLと連携することで、AI/MLのワークロードに対して細粒度の制御、セキュリティ、弾力性を提供する方法を発見しましょう」

デジタルアイデンティティを保護する方法

人工知能は、非常に説得力のある画像や動画を生成することで、大幅な進歩を遂げましたこれらのAIによって生成された視覚コンテンツは、真正さを装い、深刻な結果につながる欺瞞的なコンテンツの作成に使用することができます例えば、ディープフェイク技術によって、悪意を持つ行為者は他の人物の体に自分の顔を重ねることができ、本物との区別がほとんどできなくなります

『Gradioを使ったリテンションの理解』

「最初のウェブアプリケーションを作った瞬間を覚えていますそれは約8年前で、私は比較的初心者のアナリストで、BIツールがすべての問題を解決できると確信していましたその…」

大規模なMLライフサイクルの統治、パート1：Amazon SageMakerを使用してMLワークロードを設計するためのフレームワーク

あらゆる規模や業界の顧客が、機械学習（ML）を自社の製品やサービスに取り入れることでAWS上で革新を遂げています生成モデルに関する最近の進展は、さらに様々な業界におけるMLの採用の必要性を高めていますただし、セキュリティ、データプライバシー、ガバナンスの制御の実装は、顧客がMLを実施する際に直面する主要な課題です

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