Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
今年がんばったこと
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
Tiny Mouse
November 23, 2024
Technology
0
110
今年がんばったこと
DevFest Nagoya 2024/11/23
Tiny Mouse
November 23, 2024
Tweet
Share
More Decks by Tiny Mouse
See All by Tiny Mouse
今年がんばったこと
tinymouse
0
51
【LT会】インプット・アウトプットどうしてる?
tinymouse
0
52
今年がんばったこと
tinymouse
0
180
.NET MAUI+Blazor を使ってみた
tinymouse
0
190
【LT会】この技術書がすごい
tinymouse
1
200
蔵書管理アプリを作り直した
tinymouse
1
1k
Windows アプリの開発手段の選択肢をまとめてみた
tinymouse
0
160
蔵書管理アプリを作りました
tinymouse
0
650
Google Apps Script アプリを配付する
tinymouse
0
130
Other Decks in Technology
See All in Technology
[JAWSDAYS2026][D8]その起票、愛が足りてますか?AWSサポートを味方につける、技術的「ラブレター」の書き方
hirosys_
3
180
マルチプレーンGPUネットワークを実現するシャッフルアーキテクチャの整理と考察
markunet
2
250
NewSQL_ ストレージ分離と分散合意を用いたスケーラブルアーキテクチャ
hacomono
PRO
4
330
ランサムウエア対策してますか?やられた時の対策は本当にできてますか?AWSでのリスク分析と対応フローの泥臭いお話。
hootaki
0
130
JAWSDAYS2026_A-6_現場SEが語る 回せるセキュリティ運用~設計で可視化、AIで加速する「楽に回る」運用設計のコツ~
shoki_hata
0
3k
vLLM Community Meetup Tokyo #3 オープニングトーク
jpishikawa
0
350
スクリプトの先へ!AIエージェントと組み合わせる モバイルE2Eテスト
error96num
0
170
JAWS DAYS 2026 楽しく学ぼう!ストレージ 入門
yoshiki0705
2
180
Sansanでの認証基盤内製化と移行
sansantech
PRO
0
380
作りっぱなしで終わらせない! 価値を出し続ける AI エージェントのための「信頼性」設計 / Designing Reliability for AI Agents that Deliver Continuous Value
aoto
PRO
2
290
SRE NEXT 2026 CfP レビュアーが語る聞きたくなるプロポーザルとは?
yutakawasaki0911
1
310
最強のAIエージェントを諦めたら品質が上がった話 / how quality improved after giving up on the strongest AI agent
kt2mikan
0
180
Featured
See All Featured
Faster Mobile Websites
deanohume
310
31k
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
480
AI Search: Where Are We & What Can We Do About It?
aleyda
0
7.1k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
14k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1.1k
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
2k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.1k
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
83
Kristin Tynski - Automating Marketing Tasks With AI
techseoconnect
PRO
0
190
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
360
30k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
528
40k
Tell your own story through comics
letsgokoyo
1
840
Transcript
Tiny Mouse 今年がんばったこと DevFest Nagoya 2024 2024/11/22
n @tinymouse_jp n SI 企業の SE n 日曜プログラマ n 二児の父
n 静岡県浜松市出身 n 東京都品川区在住。名古屋市在住。 n Windows 愛用。iPhone Android スマホ n Android の会浜松支部、Hamamatsu.js 、 よちよちサンデープログラミングの会→なごや個人開発者の集い Tiny Mouse
今年は何をがんばったかな
クラウドサービスで仮想マシンを作って使ってみた ずっと避けてきたけれど・・
クラウドサービスで仮想マシンを作って使ってみた n Amazon EC2 n Azure Virtual Machines n Google
Compute Engine
Qiita に書いた https://qiita.com/tinymouse/items/e6314c4446123e5fed05 https://qiita.com/tinymouse/items/82a67acb29c71ac9938e https://qiita.com/tinymouse/items/2d357bc4fc2d8ad7fbc6 クラウドサービスで仮想マシンを作って使ってみた
Docker を使ってみた ずっと避けてきたけれど・・
Docker を使ってみた よく見る説明。コンテナって何なのか コンテナはホストの OS の機能を呼出すると いう。ホストの OS にミドルウェアを入れると コンテナで使えるのか。
コンテナの実体はどこにできる何なのか。 空のコンテナを作ってコンテナ内で操作する と変化した内容はどこに保存されるのか。
Docker を使ってみた こういうことらしい・・
Docker を使ってみた 終了すると削除する 運用が普通らしい
Qiita に書いた https://qiita.com/tinymouse/items/3a6314b68853dd2c886f https://qiita.com/tinymouse/items/659b959efe177bcdb0ff https://qiita.com/tinymouse/items/974ed86d334caf382e76 Docker を使ってみた
GPU 搭載+Python+VS Code の開発環境を作ってみた
GPU 搭載+Python+VS Code の開発環境を作ってみた Google Compute Engine で簡単に用意できた
GPU 搭載+Python+VS Code の開発環境を作ってみた こんなことできたのか。便利だ。
Qiita に書いた https://qiita.com/tinymouse/items/4c33d4532783f315006c GPU 搭載+Python+VS Code の開発環境を作ってみた
生成 AI プログラムを試してみた ずっと避けてきたけれど・・
生成 AI プログラムを試してみた n Open AI ChatGPT n Anthropic Claude
n Amazon Bedrock n Microsoft Azure AI n Google Vertex AI サービスを使うのもいいけど。 このサービスの裏で どんなプログラムが動いてるのか。
生成 AI プログラムを試してみた
生成 AI プログラムを試してみた
文章生成 AI プログラムを試してみた import transformers import torch # トークナイザとモデルの準備 tokenizer
= transformers.AutoTokenizer.from_pretrained( "google/gemma-2b-it" ) model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "google/gemma-2b-it", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16 ) # プロンプトを指定 prompt = "Fate シリーズで一番おもしろいのは何かな。" # 推論を実行 input = tokenizer.encode( prompt, return_tensors="pt" ).to(model.device) outputs = model.generate( input, do_sample=True, num_return_sequences=3 ) # 結果を出力 for index, output in enumerate(outputs): print("%d:" % (index+1)) print(tokenizer.decode(output))
画像生成 AI プログラムを試してみた
画像認識 AI モデルを試してみた import requests import PIL # 画像を参照 url
= "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation- images/resolve/main/transformers/tasks/ai2d-demo.jpg" image = PIL.Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) import transformers import torch # モデルとプロセッサの準備 model = transformers.LlavaForConditionalGeneration.from_pretrained( "llava-hf/llava-1.5-7b-hf", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16, low_cpu_mem_usage=True, ) processor = transformers.AutoProcessor.from_pretrained( "llava-hf/llava-1.5-7b-hf", ) prompt = "これは何の画像ですか。" # プロセッサとモデルで推論 inputs = processor( "USER: <image>\n" + prompt + "\nASSISTANT:\n", image, return_tensors="pt" ).to(model.device) outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=200, do_sample=False ) output = processor.decode( outputs[0][1:], skip_special_tokens=True ) print(output) 火山 の さまざま な 部分 の 図 。
独自のデータを使って生成したい
LangChain を使って RAG を試してみた
生成 AI のファインチューニングしてみた
RAG とファインチューニング
文章生成 AI のファインチューニングしてみた 5: 休日の朝は早く起きること。まずは、自分がリラックス出来る環境に身を置く事ですね。そして、夜寝る前、テレビをいきなり見るのではなく、一度、 音楽を聴いたり、アロマテラピーしたり、好きなモノを1ページずつ読む事から始めてみてはいかが 1: 休日の朝は娘とモーニングやけん早起きしてん。めっちゃ楽しみ〜でも、ちょっと雨降りそうやから、朝ゆっくりできへんね。ほな、頑張って行っ てきまぁ〜す。( ́
・ω・`) お前らは、どない思てんねん、今日は。今日は日曜日や
画像生成 AI のファインチューニングしてみた bean_rust(豆サビ病)
Qiita に書いた https://qiita.com/tinymouse/items/ed64a452bcddf4b8af7d https://qiita.com/tinymouse/items/a34960e8942ba2827c58 https://qiita.com/tinymouse/items/4d359674f6b2494bb22d https://qiita.com/tinymouse/items/2ab7c077c9ab56e8c13a https://qiita.com/tinymouse/items/477728d331146f89f374 https://qiita.com/tinymouse/items/a880aa05875ceb294e41 生成 AI
プログラムを試してみた
Python プログラムを使い始めた ずっと避けてきたけれど・・
.NET アプリでデータベースに接続する 仕事で使ってきたけれど・・
.NET アプリでデータベースに接続する n Microsoft SQL Server n MySQL n Oracle
Database
Oracle データベースに接続するのに苦労した Oracle.DataAccess OS Oracle client 動作 ① AnyCPU 12c
[64] Windows 10 [64] なし × ② AnyCPU 12c [64] Windows 10 [64] 12c [64] ◦ ③ AnyCPU 12c [64] Windows XP [32] 12c [32] × ④ AnyCPU 12c [32] Windows XP [32] 12c [32] ◦ ⑤ AnyCPU 12c [32] Windows 10 [64] 12c [32] × ⑥ AnyCPU 12c [32] Windows 10 [64] 12c [64] ◦ ⑦ x86 12c [32] Windows 10 [64] 12c [64] × ⑧ x86 12c [32] Windows 10 [64] 12c [32] ◦ ⑨ x86 12c [32] Windows 10 [64] 11g [32] × ⑩ x86 11g [32] Windows 10 [64] 11g [32] ◦ ⑪ x86 11g [32] Windows 10 [64] 12c [32] ◦ ⑫ x86 11g [32] Windows 10 [64] 12c [32]+[64] ◦ ⑬ x86 11g [32] Windows 10 [64] 12c [32]+[64]←64 × ⑭ x86 11g [32] Windows 10 [64] 12c [32]+[64]←32 ◦ ⑮ x86 11g [32] Windows 10 [64] 12c [64] × 構築パターンによっ て接続できなくなる こちらのドライバを使 えば問題なかった
Qiita に書いた https://qiita.com/tinymouse/items/ac9a0c798d3f36cf02a3 https://qiita.com/tinymouse/items/24d0de568494fa28dfc7 https://qiita.com/tinymouse/items/a01087fc132b43e8dbb2 https://qiita.com/tinymouse/items/c3b0f696d01a8f43159d .NET アプリでデータベースに接続する
Google に関係する話題はないのか
今年も Google のサービスのお世話になりました n Google Drive と Spreadsheet n Google
Colab n Google Compute Engine
今年もがんばれたかな