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「Azure Data Factory（ADF）とは何ですか？特徴とアプリケーション」

イントロダクションデータ駆動型の意思決定の時代において、データを効率的に統合することは重要です。Azure Data Factory（ADF）は、この統合をオーケストレーションするための重要なソリューションです。この記事では、ADFのコアコンセプトとデータワークフローの効率化における役割について紹介し、初心者が現代のデータ管理戦略におけるその重要性を理解するのに役立ちます。 Azure Data Factory（ADF）とは何ですか？ Azure Data Factory（ADF）は、Microsoft Azureが提供するデータ統合サービスです。ADFを使用すると、ユーザーはデータパイプラインを構築、スケジュール、管理し、さまざまなソースから目的のデスティネーションへのデータの輸送、変換、統合を支援することができます。これにより、ビジネスは統一されたデータインサイトに基づいて的確な意思決定を行うことができます。また、こちらもご覧ください：AWS vs Azure：究極のクラウド対決データ統合の理解異なるソースからデータを統合し、統一されたビューを生成するプロセスをデータ統合と呼びます。これにより、組織は的確な意思決定を行うための意味のある洞察を得ることができます。Azure Data Factoryは、この複雑なタスクを簡素化し、さまざまな起源からのデータを統一された形式に統合することを容易にします。 Azure Data Factoryの機能と機能 Azure Data Factory（ADF）には、ビジネスがデータワークフローと統合手順をより効果的に管理するための多くのツールと機能があります。以下はADFの重要な機能のリストです：…

「PythonでGoogleのPaLM 2 APIを使う方法」

「GoogleのLLMへの回答：PaLM 2 APIは、彼らのPathways Language Modelの最新バージョンですこの記事では、Pythonを使用してPaLM 2 APIを使用およびカスタマイズする方法について、いくつかのコード例を紹介しますPaLM 2 APIは、Google CloudのVertex AIプラットフォームを介してアクセスできます...」

トムソン・ロイターが6週間以内に開発したエンタープライズグレードの大規模言語モデルプレイグラウンド、Open Arena

この記事では、トムソン・ロイター・ラボがAWSとの協力のもとで開発したトムソン・ロイターの企業全体で使用される大規模言語モデル（LLM）のプレイグラウンド、Open Arenaについて説明しますオリジナルのコンセプトは、Simone Zucchet（AWSソリューションアーキテクト）とTim Precious（AWSアカウントマネージャー）のサポートを受けたAI/MLハッカソンで生まれ、AWSのサービスを使用して6週間以内に本番環境に開発されましたAWS Lambda、Amazon DynamoDB、Amazon SageMakerなどのAWS管理サービス、および事前に構築されたHugging Face Deep Learning Containers（DLC）がイノベーションのスピードに貢献しました

「分析ストリーム処理への控えめな紹介」

「基礎は揺るぎない、壊れることのない構造物の土台です成功したデータアーキテクチャを構築する際には、データがシステム全体の中心的な要素です...」

「生成AIプロジェクトライフサイクル」

「Generative AI プロジェクトの詳細なライフサイクルを発見してくださいこのブログでは、このエキサイティングな AI の世界で適応し、成功する方法についての洞察を提供しています」

「Amazon CloudWatchを使用して、Amazon SageMakerのための集中監視およびレポートソリューションを構築する」

この投稿では、複数のアカウント間でSageMakerユーザーの活動とリソースを監視するためのクロスアカウントの可観測性ダッシュボードを紹介しますこれにより、エンドユーザーとクラウド管理チームは、実行中のMLワークロード、これらのワークロードの状態、特定の時間点での異なるアカウント活動を効率的に監視できます

「MLOpsに関する包括的なガイド」

「Machine Learning Operations（MLOps）は、機械学習（ML）モデルが本番環境で繁栄するために必要な構造とサポートを提供する比較的新しい学問分野です」

MLOps

「Jupyter APIを使用してノートブックをスケジュールして呼び出す」

GCP CloudRunnerやCloud Functionsといったサーバーレスクラウドサービスのおかげで、ノートブックをデプロイして周期的に実行するために高額な仮想マシンやサーバーを管理する必要はありません

「AIがPowerPointと出会う」

この記事では、2023年5月のSnowflake SummitのStreamlit Hackathonで3位を獲得したオープンソースプロジェクトである「Instant Insight」アプリのバックエンドの仕組みについて詳しく説明しますウェブ...

「NVIDIAは、エンタープライズや開発者向けに拡張現実（Extended-Reality）ストリーミングをよりスケーラブルでカスタマイズ可能にする」

さまざまな業界の組織は、拡張現実（XR）を使用してワークフローを再設計し、生産性を向上させています。これには、没入型トレーニングや共同設計レビューなどが含まれます。オールインワン（AIO）ヘッドセットの使用が増えるにつれ、より多くのチームがXRを採用して統合しています。AIOヘッドセットはXRの使用を容易にしますが、コンピュートパワーやレンダリング能力に限界があり、ストリーミング体験のグラフィックスクオリティを制限する場合があります。 NVIDIAは、CloudXR Suiteを使用して、より多くの企業や開発者が高品質なXRを採用できるようにしています。CloudXRはストリーミングを大幅に簡素化し、AIOヘッドセットやモバイルXRデバイスを持つ人々がどの場所からでも高品質な没入型環境を体験できるようにします。 CloudXR Suiteは、NVIDIA RTX GPUとNVIDIA RTX Virtual Workstation（vWS）ソフトウェアのパワーを組み合わせて、AndroidおよびiOSデバイスに高品質なXRアプリケーションをストリーミングします。ネットワークの状況に動的に適応することで、CloudXRはイメージの品質とフレームレートを最大化し、次世代のワイヤレス拡張現実（AR）および仮想現実（VR）体験を実現します。 CloudXRを使用することで、企業は効果的にXRワークロードを組織化し、スケーリングする柔軟性を得ることができ、開発者はユーザー向けにカスタムXR製品を作成するために高度なプラットフォームを使用することができます。このスイートは、公共およびプライベートネットワークの両方で高品質のストリーミングを提供します。 EricssonとVMwareは、CloudXRを使用する最初の企業の一部です。 XRワークフローを次のレベルに引き上げる CloudXR Suiteは、テザードVR体験に匹敵するパフォーマンスを提供します。これには、いくつかの更新を含む3つのコンポーネントが含まれます： CloudXR Essentialsは、スイートの基盤となるストリーミングレイヤーで、5G L4Sの最適化、QoSアルゴリズム、強化されたログツールなどの新しい改善がもたらされます。EssentialsにはSteamVRプラグイン、サンプルクライアント、および新しいサーバーサイドアプリケーションプログラミングインターフェースも含まれます。 CloudXR Server Extensionsは、Monado OpenXRランタイムへのソースコードの追加により、サーバーサイドのインターフェースを改善します。CloudXR…

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