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「Llama 2の機能を実世界のアプリケーションに活用する：FastAPI、Celery、Redis、およびDockerを使用したスケーラブルなチャットボットの構築」

「Llama 2を探索し、オープンソースの影響、プロンプトエンジニアリング、そしてスケーラブルなLLMアーキテクチャを探求してください」

コンテナの力を解放する：あらゆる開発ニーズに対応するトップ20のDockerコンテナを探索する

イントロダクション Dockerコンテナは、ソフトウェア開発とデプロイメントの急速に進化する風景で欠かせないツールとして登場しました。アプリケーションをパッケージ化、配布、実行するための軽量かつ効率的な方法を提供しています。この記事では、さまざまなカテゴリーでのトップ20のDockerコンテナについて詳しく説明し、その機能、使用例、開発ワークフローの合理化への貢献を紹介します。 Webサーバーとコンテンツ管理 Webサーバー Nginx Nginxは、優れたパフォーマンスと拡張性で称賛される多目的のWebサーバーおよびリバースプロキシです。軽量な構造と同時接続の適切な管理により、効率を求める開発者にとって上位の選択肢となっています。主な特徴には、堅牢な負荷分散機能、静的コンテンツの効率的な処理、高度なセキュリティ機能があります。その用途は、静的ウェブサイトの提供からマイクロサービスの負荷分散、アプリケーションサーバーのリバースプロキシまでさまざまです。 Apache HTTP Server Apache HTTP Serverは、Webサーバーのランドスケープでの草分けとして、動的なコンテンツの配信において堅固なオプションです。モジュラーデザインと豊富な設定可能性のために有名で、さまざまなアプリケーションに容易に適応できます。主な特徴には、包括的なモジュールサポート、優れた設定可能性、堅牢なコミュニティの支援があります。その用途は、動的ウェブサイトのホスティング、PHPアプリケーションの実行、さまざまなウェブベースのアプリケーションのバックエンドサーバーまで広がっています。 Traefik もう1つのDockerコンテナであるTraefikは、マイクロサービスアーキテクチャに特化した現代のリバースプロキシとロードバランサーです。動的な構成と自動的なサービスディスカバリーが魅力で、コンテナ化された環境に最適な選択肢となっています。主な特徴には、自動的なサービスディスカバリー、コンテナオーケストレーションツールとのシームレスな統合、Let’s Encryptのサポートが含まれており、SSL/TLS証明書の自動プロビジョニングを可能にします。その用途は、マイクロサービスの負荷分散や指定されたルールに基づいたトラフィックルーティングから、SSL/TLS証明書を自動的に管理することによるセキュアな通信の促進まで、現代のインフラストラクチャセットアップにおける重要なツールとなっています。コンテンツ管理システム WordPress WordPressは、インターネットの大部分を支える支配的なコンテンツ管理システムです。WordPressをDocker化することで、展開を合理化し、拡張性のある環境でコンテンツ管理ニーズを効率化することができます。その大きな特徴は、広範なプラグインエコシステム、ユーザーフレンドリーなインターフェース、堅牢なコミュニティのサポートです。ブログやコンテンツ作成を支援するだけでなく、ビジネスウェブサイトの構築やオンラインコミュニティの監督など、さまざまなウェブ関連の活動に適応する柔軟なソリューションとなっています。データベースとデータストア関係性データベース MySQL MySQLは、広く使われているオープンソースの関係性データベースで、高速性と信頼性が評価されています。MySQLのDocker化は、さまざまなアプリケーションでのデータベースの設定と管理を簡素化します。ACID準拠、レプリケーションとクラスタリングの堅牢なサポート、高性能な機能が主な特徴です。その用途は、ウェブアプリケーションのバックエンドストレージ、eコマースプラットフォームのデータストレージの管理、コンテンツ管理システムのサポートなど、さまざまなドメインでのさまざまなストレージニーズの適応性を示しています。 PostgreSQL PostgreSQLは、拡張性と標準への厳格な準拠で称賛される堅牢なオープンソースの関係性データベースです。PostgreSQLのDocker化により、展開に柔軟性をもたらす移植可能なレプリケーション可能なデータベース環境が実現できます。その特徴には、カスタム関数と演算子による拡張性、データの信頼性を保証するACID準拠、複雑なクエリの強力なサポートが含まれます。その用途は、ジオグラフィック情報システム（GIS）のパワーリング、データウェアハウジングのニーズのサポート、金融アプリケーションの複雑な要件への対応など、厳密なデータ処理とクエリ処理機能を必要とするさまざまなドメインに広がっています。…

「2024年に使用するためのトップ10のリアルタイムデータベース」

導入現代アプリケーションのダイナミックな世界において、リアルタイムデータベースはスムーズなデータ管理と即時の更新を維持するために重要です。大量のデータを扱うために設計されたこれらのデータベースは、情報への瞬時のアクセスを提供します。この記事では、2024年に影響を与えるであろうトップ10のリアルタイムデータベースについて詳しく説明します。リアルタイムデータベースの理解リアルタイムデータベースは即時の更新とアクセスが必要なデータを管理するために作成されています。同期の遅延が発生する従来のデータベースとは異なり、リアルタイムデータベースはすべての接続されたデバイスやアプリケーションにデータ変更の迅速な反映を保証します。これにより、リアルタイムのコラボレーション、メッセージング、モニタリングのニーズを持つアプリケーションに適しています。現代アプリケーションにおけるリアルタイムデータベースの重要性リアルタイムデータベースの重要性は、即時のデータ更新と同期の需要により、現代のアプリケーションで増大しています。メッセージングアプリから共同編集可能なドキュメントエディタ、リアルタイムアナリティクスダッシュボードまで、これらのデータベースはスムーズなデータ管理と瞬時のコミュニケーションの基盤となります。データ同期の遅延を解消することにより、リアルタイムデータベースはユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、効率的かつデータに基づく意思決定を可能にします。トップ10のリアルタイムデータベース以下は、2024年に使用するトップ10のリアルタイムデータベースのリストです。 1. Firebase リアルタイムデータベース Firebase リアルタイムデータベースはクラウドホスト型のNoSQLデータベースであり、開発者がデータをリアルタイムに保存および同期できるようにします。JSONデータモデルの使用は、開発プロセスに柔軟性と簡便さをもたらします。Firebaseプラットフォームの重要なコンポーネントとして、ウェブとモバイルの両方のアプリケーションを作成するための強力なツールキットに貢献します。機能と利点 Firebase リアルタイムデータベースの優れた機能の1つは、データ変更があった場合にすべての接続されたデバイスで瞬時の更新が保証されるリアルタイム同期です。これにより、ユーザーは常に最新の情報を得ることが保証されます。さらに、データベースはオフラインサポートを提供し、インターネットに接続していない状況でもデータにアクセスおよび変更を行うことができます。Firebase リアルタイムデータベースは堅牢なセキュリティルールを取り入れており、機密データへの不正アクセスからデータを保護します。ユースケースと例 Firebase リアルタイムデータベースは、チャットアプリ、共同編集可能なドキュメントエディタ、リアルタイムダッシュボードなど、リアルタイムの更新を要求するアプリケーションで広く使用されています。例えば、Firebase リアルタイムデータベースを活用したメッセージングアプリは、すべての参加者に迅速にメッセージを配信し、シームレスかつリアルタイムのコミュニケーション体験を作り出します。こちらから入手できます: https://firebase.google.com/ 2.…

グラフ、分析、そして生成AI グラフニュースレターの年

グラフ、分析、および生成AIグラフとAIが結びつくさまざまな方法と、業界と研究のニュースについての説明

『Re Invent 2023の私のお勧め』

ここに私のお気に入りのリストがありますが、特定の順序はありません (Koko ni watashi no okiniiri no risuto ga arimasu ga, tokutei no junjo wa arimasen.)

リアルタイムなSlackボットを生成的AIで構築する

「Apache NiFi、LLM、Foundation Models、およびストリーミングを使用して、クールなSlackbotを構築する方法を学びましょうモデルの選択肢と統合についても取り上げます」

「Bingチャットは、最新のリアルタイムな知識を提供する点でChatGPTを上回るのか？検索補完強化ジェネレーション（RAG）によるご紹介」

近年、大規模言語モデル（LLM）の開発により、人工知能（AI）と機械学習の分野において革新的な変化がもたらされました。これらのモデルは大衆やAIコミュニティから重要な注目を集め、自然言語処理、生成、理解において驚異的な進歩を遂げています。よく知られたChatGPTというLLMの最良の例は、OpenAIのGPTアーキテクチャに基づいており、人間がAIパワードの技術と対話する方法を変えました。 LLMは、テキスト生成、質問応答、テキスト要約、言語翻訳などのタスクにおいて優れた能力を示していますが、それでも独自の欠点があります。これらのモデルは、時に正確でない情報や時代遅れの情報として出力することがあります。さらに、適切なソースの引用がない場合、LLMによって生成された出力の信頼性を検証することが困難になることがあります。 Retrieval Augmented Generation（RAG）とは何ですか？ Retrieval Augmented Generation（RAG）という手法は、上記の制限に対処しています。RAGは、外部知識ベースから事実を収集し、大規模言語モデルが正確かつ最新の情報にアクセスできるようにする人工知能ベースのフレームワークです。外部知識の取り込みにより、RAGはLLMを変革することができました。RAGは従来のLLMの制限を解消し、外部検索と生成手法をスムーズに組み合わせることにより、より信頼性のある、文脈に敏感な、知識のあるAIによるコミュニケーション環境を保証します。 RAGの利点応答の品質向上 – Retrieval Augmented Generationは、不一致のあるLLM生成の応答問題に焦点を当て、より正確で信頼性のあるデータを保証します。最新の情報の取得 – RAGは外部情報を内部表現に統合することで、LLMが最新かつ信頼性のある事実にアクセスできるようにします。これにより、回答が最新の知識に基づいており、モデルの正確性と関連性が向上します。透明性 – RAGの実装により、ユーザーはLLMベースのQ&Aシステムにおけるモデルのソースを取得できます。ユーザーに文の整合性を検証する機能を提供することで、LLMは透明性を促進し、提供するデータへの信頼性を高めます。情報の欠落と幻覚の減少 – RAGは、LLMを独立かつ検証可能な事実に基づいて構築することにより、モデルが機密情報を漏洩したり、誤った結果を生成する可能性を低減します。より信頼性のある外部知識ベースに依存することで、LLMが情報を誤解する可能性を減らします。…

「LLM SaaSのためのFastAPIテンプレートPart 2 — CeleryとPg-vector」

このブログ投稿は、LLM SaaSシリーズのFastAPI + Supabaseテンプレートの一部であり、Part 1（Auth and File Upload）で紹介された概念を拡張しています以下のイラストは、Celeryワーカーの動作を示しています...

フィーチャーストアアーキテクチャとその構築方法

機械学習がますますビジネスの運営に不可欠になるにつれて、MLプラットフォームチームの役割が重要性を増していますこれらのチームは、機械学習が実験から実世界の応用に進むために必要なツールを開発または選択することに責任がありますそのような不可欠なツールの一つがフィーチャーストアですもしもあなたが...

Qwak

LLM SaaSのためのFastAPIテンプレートパート1 — Authとファイルのアップロード

最近、FastAPIはPythonバックエンド開発者コミュニティで注目を集めていますそのシンプルさ、非同期性、ネイティブのSwagger UIのおかげですこれらの人気のあるLLMオープンソースの中で...

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