API

AWS Kinesis は、現代のイベント駆動型マイクロサービスアーキテクチャを構築するための基盤として、最小限の運用負荷で大規模なリアルタイムデータ処理を可能にしています。

Backend for Frontend (BFF) パターンをGraphQLとApollo Serverと組み合わせることで、現代のウェブアプリケーションに強力なアーキテクチャを構築できます。

Elasticsearch は、Apache Lucene に基づいて構築された強力な分散型検索および分析エンジンです。 この包括的なチートシートでは、Elasticsearch クラスターを使用する際の必須コマンド、ベストプラクティス、およびクイックリファレンスをカバーしています。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIアシスタントが外部データソースやツールとどのように相互作用するかを革命的に変えてきました。本ガイドでは、ウェブ検索およびスクレイピング機能に焦点を当てた例を用いて、MCPサーバーをPythonで構築する方法について説明します。

Docker Model Runner (DMR) は、2025年4月に導入されたDocker公式のAIモデルをローカルで実行するためのソリューションです。このチートシートは、すべての必須コマンド、設定、ベストプラクティスのクイックリファレンスを提供しています。

ローカルで大規模言語モデル（LLM）を実行する は、プライバシー、コスト管理、オフライン機能のため、ますます人気になっています。 2025年4月にDockerがDocker Model Runner（DMR）、AIモデルの展開用公式ソリューションを導入したことで、状況は大きく変わりました。

ここに、Python LambdaのSQSメッセージプロセッサの例 + REST APIとAPIキー保護 + Terraformスクリプトがあり、サーバーレス実行のためにそれをデプロイします。

この投稿では、PythonアプリケーションをOllamaに接続する方法について2つの方法を紹介します。1つ目はHTTP REST APIを介して、2つ目は公式のOllama Pythonライブラリを介して行います。

以下は、提供されたHugoページコンテンツの日本語への翻訳です。すべてのHugoショートコードと技術要素は正確に保持されており、日本語の文法、表記、文化に合った表現が使用されています。

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以下は、構造化された出力（信頼性の高いJSONを取得）をサポートする、人気のあるLLMプロバイダーの比較、および最小限のPythonの例です。