コンシューマーハードウェア上のAIインフラ
予算のハードウェアでオープンモデルを使用して企業向けAIを展開
AIの民主化はここにあります。 Llama 3、Mixtral、QwenなどのオープンソースLLMが、今やプロプライエタリモデルと同等の性能を発揮するようになり、チームは消費者ハードウェアを使用して強力なAIインフラストラクチャを構築できるようになりました。これにより、コストを削減しながらも、データプライバシーやデプロイメントに関する完全なコントロールを維持することが可能です。
予算のハードウェアでオープンモデルを使用して企業向けAIを展開
AIの民主化はここにあります。 Llama 3、Mixtral、QwenなどのオープンソースLLMが、今やプロプライエタリモデルと同等の性能を発揮するようになり、チームは消費者ハードウェアを使用して強力なAIインフラストラクチャを構築できるようになりました。これにより、コストを削減しながらも、データプライバシーやデプロイメントに関する完全なコントロールを維持することが可能です。
プライバシーを高度なアンチフィンガープリント技術で保護しましょう
現代のウェブにおいて、クッキーまたは明示的な同意なしに、あなたのデジタルアイデンティティは高度な ディジタルフィンガープリント 技術を通じて追跡されることがあります。
プロメテウスで堅牢なインフラストラクチャのモニタリングを構築しましょう
Prometheus は、クラウドネイティブなアプリケーションとインフラストラクチャのモニタリングにおいて事実上の標準となり、メトリクスの収集、クエリ、可視化ツールとの統合を提供しています。
Flutterのデバッグおよびプロファイリングツールでより良いアプリを構築する
Flutter DevTools は、Flutter 開発者にとって不可欠なツールで、アプリケーションを効率的に構築するために、強力なデバッグおよびパフォーマンス分析ツールのスイートを提供しています。
Goの堅牢なエコシステムを使って、本番環境に適したREST APIを構築しましょう。
高性能な REST APIの構築(Goを使用) は、Google、Uber、Dropbox、そして多数のスタートアップでシステムを動かすための標準的なアプローチとなっています。
Flatpak と Flathub を使用したクロスディストリビューションアプリ
Flatpak は、Linux でデスクトップアプリケーションを構築および配布するための次世代技術であり、汎用的なパッケージング、サンドボックス化、そしてディストリビューションを超えた互換性を提供しています。
ユニバーサルなLinuxパッケージとSnapマネージャー
Snap は、Canonical が開発した革新的なユニバーサルパッケージ管理システムで、コンテナ化されたアプリケーション、自動更新、強化されたセキュリティを Ubuntu および他の Linux ディストリビューションに提供します。
Ubuntuパッケージ用の必須APTおよびdpkgコマンド
Ubuntuのパッケージ管理システムは、ソフトウェアのインストールおよびメンテナンスのバックボーンであり、Linuxユーザーまたはシステム管理者にとって必須の知識です。
グラファナの設定をマスターしてモニタリングと可視化を実現しましょう
Grafana は、メトリクス、ログ、トレースを視覚的に表現し、アクション可能なインサイトに変換するための、監視および観測性のための主要なオープンソースプラットフォームです。
Goのテスト入門から高度なパターンまで
Goの組み込みテストパッケージ は、外部依存なしでユニットテストを書くための強力でミニマリストなフレームワークを提供しています。 ここでは、テストの基本、プロジェクト構造、そして信頼性の高いGoアプリケーションを構築するための高度なパターンについて説明します。
Helm を使用した Kubernetes のデプロイメント
Helm は Kubernetes のアプリケーションのデプロイを革命的に変えてきました。伝統的なオペレーティングシステムでよく使われるパッケージ管理の概念を導入し、複雑なアプリケーションの管理を簡略化しました。
データサイエンス作業用のLinux環境構築をマスターする
Linuxは、データサイエンス専門家にとって事実上のオペレーティングシステムとなり、類い稀な柔軟性、パフォーマンス、豊富なツールエコシステムを提供しています。
順序付きスケーリングと永続的なデータを使用してステートフルなアプリを展開する
Kubernetes StatefulSets は、安定したアイデンティティ、永続的なストレージ、および順序付きデプロイメントパターンを必要とするステートフルなアプリケーションを管理するための最適なソリューションです。データベース、分散システム、キャッシュレイヤーなどに不可欠です。
Docker Model Runnerでコンテキストサイズを設定する方法と回避策
ドッカー・モデル・ランナーでのコンテキストサイズの設定は、本来よりも複雑です。
NVIDIA CUDAをサポートするDocker Model RunnerでGPU加速を有効にする
Docker Model Runner は、AIモデルをローカルで実行するためのDocker公式ツールですが、NVIDIA GPU加速をDocker Model Runnerで有効にする には特定の設定が必要です。
ハーグоサイトの開発と運用を最適化する
Hugoのキャッシュ戦略は、静的サイトジェネレータのパフォーマンスを最大化するために不可欠です。Hugoは本来静的なファイルを生成するため、処理が高速ですが、複数のレイヤーで適切なキャッシュを実装することで、ビルド時間の大幅な改善、サーバー負荷の軽減、ユーザー体験の向上が可能です。