#エンジニア系記事まとめ｜noteマガジン

兼務による体制構築はプロジェクトの効率を損なわせる

ソフトウェア開発プロジェクトは、「兼務」を用いるチーム編成が多用されやすい対象ではないでしょうか。エンジニアであれば誰もが経験したことがあるでしょう。1人で複数のプロジェクトやチームを掛け持ちするあれです。マネージャーであれば、組織の人的リソース配置を考える時の手段の1つとして用いたことが何度かあるはずです。しかし、兼務が引き起こす様々な弊害や問題については、あまり意識されないまま多用されているように感じます。たとえば、兼務者本人にとってプロジェクトの掛け持ちは、仕事

IVRyがRubyKaigi 2024にRubyスポンサーとして初参加した話

こんにちは、IVRyのエンジニアの成田(@mirakui)です。Rubyでコードを書くことが好きで、RubyKaigiは2009から2024まですべて参加しています。IVRyはRubyKaigiのスポンサーは未経験だったのですが、今回のRubyKaigi 2024に"Rubyスポンサー"(最上位のスポンサーシップ)として参加してきたので、個人的な体験や思いも交えつつ振り返っていきます。なぜ初めてなのにRubyスポンサー？RubyKaigiは数ある技術系カンファレンスの中で

OpenAI Spring Update v.s. Google I/O 2024

株式会社Algomaticの大野です。今週は、OpenAI、Googleから、大きな発表がありました。今回は、2社の発表を見ながら、要点をまとめ、解説・考察していきたいと思います。（※ なお、社内等で共有しているメモベースで箇条書き的な書き方になっております。読みづらいところがあるかもしれません。） ■ 追記：PIVOTさんでも、解説させていただきました。よければこちらも、御覧ください。 OpenAI Spring Update今回、大きく３つ、発表されました。

GPT-4o の概要

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 1. GPT-4o「GPT-4o」 (「omni」の「o」) は、人間とコンピュータのより自然な対話に向けた一歩です。テキスト、音声、画像のあらゆる組み合わせを入力として受け入れ、テキスト、音声、画像の出力のあらゆる組み合わせを生成します。音声入力にはわずか232ミリ秒 (平均320ミリ秒) で応答できます。これは、人間の会話における応答時間とほぼ同じです。英語のテキストおよびコードでは「GPT-4 Turbo」のパフォー

『生成AIカンファレンス2024』に現地参加したイベントレポート

はじめにスマートラウンドでエンジニアをしている福本です！ 2024/05/08(水)に開催された『生成AIカンファレンス2024』に現地参加したので、メモの公開RTAをしたいと思います。厳密な文字起こしではないので、足りてないところ・読みづらいところがたくさんあります（スマン）。前提として自分がWebエンジニアなので、アプリケーションレイヤー寄りの話に興味が湧きがちだったりします。ちなみに、参加申し込みをされた方は、後からアーカイブが見れるのでそちらもあわせてどう

Amazon Aurora MySQL 3にアップグレードしました

こんにちは。エンジニアの矢田です。先日、クラシコムで利用しているAWSのデータベースサービスであるAmazon Aurora MySQLのバージョンを3にアップグレードしました。その流れと詰まりポイントを残しておきたいと思います。動機今までクラシコムではAurora MySQL2 (MySQL5.7) を利用していました。テックブログを遡ってみるとちょうど2年ほど前にバージョンアップの振り返りの記事を書いていました。 2年前にバージョンアップしたMySQL5.7互

TSKaigi 開催に向けて

みなさん、こんにちは。物流・運送会社向けにSaaSを開発するアセンド株式会社で取締役CTOを務めている丹羽（@niwa_takeru）です。今回は初開催をとうとう１週間後に控えると共に、私が理事を務めているTSKaigi 2024について、開催に至るまでの想いを発信したいと思います。思えばちょうど１年前のゴールデンウィークに旅先の函館のサウナで、日本に住む１CTOをとして何か社会に還元できることはないかと考えた結果が、TypeScript に関する大規模カンファレンスを

[2024-04] 人事評価やピープルマネジメントがないUbieでエンジニアの仕事は実際どうなのか

このページの概要 Ubieに転職して2年4ヶ月が経った。たまにはpublicに何か書いた方がよいよねということで、タイトルの件について書くのがこのページ知り合いやコミュニティ、あるいはカジュアル面談でよく聞かれるtopicになる最近読んだ「エンジニアリングマネージャのしごと」（以下、EM本）と関連する部分が多いのでところどころで引用するちなみに自分はこの辺の制度設計にはほぼ関わってはいない（アンケートに答えたぐらい） Ubieについて会社紹介 → Ubie

YouTubeで見れる最高品質の科学系動画まとめ

科学系の優良コンテンツのまとめです。チャンネルの概要を述べてから、オススメ動画を何本かピックアップして紹介します。本文で紹介しきれないものは再生リストに突っ込んであります。 3Blue1Brown高等数学を視覚的に理解させよう、という目的のコンテンツ。イケアの家具説明書みたいなことを数学の分野でやっている。「イケアの説明書ほど分かりやすいものはない」と考えている私のような視覚優位人間にとってこれほど素晴らしいものは無い。東京大学の有志が日本語訳したチャンネルもある

LLMプロダクト開発とはどういうものなのか？

LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由という記事を書きました。 mutaguchiさんのツイートを見て、LLMプロダクトの開発とはどういうものなのかを知らない人も多いのかなと気づいたので、そこらへんを記事として書いてみます。 LLMプロダクト開発についてLLMを使ったプロダクトの開発として、世界で最もユースケースがわかりやすいのがチャットアプリです。弊社もシゴラクAIを手がけています。 ChatGPTのインパクトが強く、言語系の

LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由

もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVI

SAPは何故使いにくいのに、世界中で愛されているのか

定期的に見かけるSAPを入れても碌なことがないみたいなやつ。現場の人や中間管理職の感想としては全く正しいが、本当にERPがゴミならば（主にグローバル大企業で）これだけ普及しているわけもないわけで、なにかしら使う側に問題があるのかもしれません。私が新卒入社した会社でも当時のメインフレームをSAPに置き換えるみたいな話があって、コスト削減で大変な工場でそんなものは入れられないみたいな議論があったのは覚えています。その時のラインマネージャーの一人が、「ERPは給料が安い人を大量

自宅PCでクラスターを構築：コンシューマーGPUの枠を超え、大型LLMをローカルで動かす！

最近オープンになる大規模言語モデル（LLM）が、軒並みGPT-4レベルの性能となっています Huggngfaceで無料でダウンロードできるのですが、問題は必要VRAM容量です話題の、Command-r-Plusは、日本語性能について評価が高く、一部の性能はGPT-4並みと言われますが、さすがに大型で104Bパラメータもあるため、4bitに量子化しても60GB程度のVRAMが必要となります。コンシューマークラスのGPUの最高峰、RTX4090は、VRAM24GBのため、

いちばんやさしいローカル LLM

概要ローカル LLM 初めましての方でも動かせるチュートリアル最近の公開されている大規模言語モデルの性能向上がすごい Ollama を使えば簡単に LLM をローカル環境で動かせる Enchanted や Open WebUI を使えばローカル LLM を ChatGPT を使う感覚で使うことができる quantkit を使えば簡単に LLM を量子化でき、ローカルでも実行可能なサイズに小さくできる 1. はじめに大規模言語モデル（LLM）の数は数年前と比べてたく

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