ホンマでっかSRE勉強会 #1 https://honmadekka.connpass.com/event/395755/
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分散学習のワークロード GPT-3のような大規模モデルの学習を高速に実行するには、複数のGPUを用いて、分散して並列処理する技術が必要です。ここでは、その基礎となる概念を整理します。 深層学習の処理の流れ 深層学習の学習プロセスは、以下の3つのステップを繰り返すことで進行します。 順伝搬 (Forward Propagation): 入力データ（ミニバッチ）をモデルに通して予測値を出力し、正解データとの誤差（Loss）を計算します。この際、逆伝搬での計算のために中間出力（Activations）をメモリに保存します。 誤差逆伝搬 (Backward Propagation): 計算された誤差と保存されたActivationsをもとに、モデルの各パラメータが誤差にどの程度影響したか（勾配）を逆向きに計算します。 パラメータ更新 (Parameter Update): オプティマイザが勾配情報
YAPC::Fukuoka 2025 ゲストトーク
表題のとおり、Claude Codeが4~5並列にSubAgentを起動した時に自宅ネットワークが死ぬ問題が起きていた。その状況になると次のような現象が起きていた。 pingなども含めて一切外部との通信ができなくなる Claude Codeを一旦止めて数分待つと復活する この現象について知人に相談しながら対応を進めたところ解消できたので、ログとしてブログに残しておく。ただしネットワークについて専門分野ではないため、かなり間違ったことを書くかもしれない。その場合は指摘してもらえると嬉しい。 自宅ネットワークの構成 ISP: enひかり + v6プラスオプション ルーター: Aterm 2600HP4 再現させる まず再現はかなり簡単に取れた。Claudeを起動し、「どういう内容でもいいので、10並列で何かの調査を行なってみて」と指示を出すと、Explore SubAgentが一斉に起動する。
SRE NEXT 2025 IN TOKYO https://sre-next.dev/2025/schedule/#slot054
eBPF Japan Meetup #4 https://ebpf.connpass.com/event/350944/
こんにちは、小田（@linyows）です。さくらインターネットは、リモートワーク中心の勤務スタイルなので、日々、自宅の自室で作業しています。できるだけ快適に働けるよう、仕事部屋の環境にはこだわっています。最近は、好みのフレグランスとして「檜オイル」にすっかりハマっていて、香りの力に助けられています。 さて、今回は私たちさくらインターネット研究所が取り組んだブログサイトの全面リニューアルについてご紹介します。2024年3月12日に公開した新サイトの裏側では、課題整理からブランド設計、データ移行、実装まで、さまざまなチャレンジがありました。この記事では、なぜリニューアルしたのか、どう実現したのか、どんな工夫をしたのかを余すところなくお伝えします。
遅くなったけど、昨年の振り返りを書いておく。帰省しない年末年始は初めてだったかもしれない。実家が建替え作業中のため、帰る家がなく、年末年始は主に自宅で過ごしていた。 昨年の暮れに、博士論文の予備審査に合格し、博士号取得に目処がたったのでようやく一息つけた。本当は昨年のうちに学位取得を済ませてしまうつもりが予想外に時間がかかってしまった。今年は、学位の取得を完了させて、次の研究開発の形を作っておきたい。 時系列の振り返り 研究開発活動に関して、昨年の主要な出来事を時系列で振り返っていく。 年明けからIEEE Accessに投稿していた論文の査読結果が返ってきたので、修正に追われることになった。 クラウドの障害診断の自動化に関する論文が国際ジャーナル「IEEE Access」に採録 – さくらインターネット研究所 査読者のコメントがふわっとしていて、どこを直したらいいかわからないところがあった
2024年11月7日を最終出社として、本日2024年12月31日をもって株式会社はてなを退職することになりました。 はてな最終出社でした。お世話になりました！！！！！！ pic.twitter.com/Z9NkGXf5vh— PAPI𝕏 (微笑みデブ) (@__papix__) 2024年11月7日 はてなには、2017年2月から約7年半ほどお世話になりました。概ね在籍期間のうち前半はブログチーム、後半は漫画チームで過ごさせていただいて、それぞれ様々なジャンルのタスクに取り組むことができました（しかもPerlで！！！）。 その中でも一番の思い出は、やっぱり「はてなブログのHTTPS化対応」だったかなと思います。自分が愛用しているサービスの大改善を、その最初から最後まで携わることができたのはすごくやりがいがありましたし、エンジニアとして一つ成長できた出来事でした。 同僚もすごく良い人が多く
いつもMackerelをご利用くださりありがとうございます。 おかげさまで、Mackerelは2024年9月17日で10周年を迎えました。 日本製サーバー監視サービス Mackerel の誕生は遡ること11年前の2013年、はてな社内で行われた事業プランコンテストがきっかけでした。*1 2014年9月17日の正式リリースからたくさんの方々にご利用いただいてきたMackerelそして監視・運用の技術を取り巻く潮流は変化し続けており、Mackerelもいま、これまでの「サーバー監視・管理」の領域から「オブザーバビリティ」領域の開発へと、さらなる進化の転換期になっています。 今回は、激しく変わっていく世の中でもMackerel が変わらず大切にしている「エンジニアを”ワクワク”させること」を支え、Mackerel のプロダクト開発をリードしてきた歴代のプロダクトマネージャーから、10周年を迎えた
この記事では、2024年8月3-4日に開催されたSRE NEXT 2024 IN TOKYOでの自分の講演概要とパネルディスカッションに加えて、セッションでは語りきれなかった話と、登壇を終えての後記、最後にSRE NEXT全体の感想を記します。 SRE NEXT 2024では、公募セッション「工学としてのSRE再訪」と題して講演しました。それだけでなく、2日目のパネルディスカッション「SREの技術トレンド2024」にもお声がけいただき登壇しました。SRE NEXTの初回の基調講演から数えて4回目の登壇で皆勤賞を達成しました。 2024年8月16日追記：本講演でベストスピーカー賞をいただきました。投票いただいた皆様ありがとうございました。 「工学としてのSRE再訪」 （表紙スライドの背景画像は京都のあるコーヒーショップのエスプレッソマシンを撮ったものです。コーヒーは技芸と工学の両者の側面があ
SRE NEXT 2024 IN TOKYO.
転職のお知らせ、あるいは個人の日記です。 6月から以下のように所属変更となっています。 From 株式会社はてな To 株式会社一休 マネージャではなく、とくに役職のないソフトウェアエンジニアとして働きます。いわゆるIC (individual contributor)というやつです。 きっかけ はてなには新卒として入社して以来11年も勤めて、インターンやアルバイトとして関わった時期から数えると16年になります。出入りの激しいこの業界でずっと1社しか知らずに過ごすのは負い目に感じていました。また、年齢的にも今年で40歳になることもあって、そろそろ転職を経験しておかないとまずいという焦りもありました。 そんなときに、大学の同期でプライベートでも仲良くさせてもらっているid:suzakから声をかけてもらい、ちょっと真剣に転職を考えたのがきっかけでした。 できることではなくやりたいこと はてなで
こんにちは、エンジニアリングマネージャーの id:onk です。 Hatena Developer Blogの連載企画「卒業生訪問インタビュー」では、創業からはてなの開発に関わってきた取締役の id:onishi、CTOの id:motemen、エンジニアリングマネージャーの id:onkが、いま会いたい元はてなスタッフを訪問してお話を伺っていきます。 id:onkが担当する第9回のゲストは、さくらインターネット株式会社の組織内研究所であるさくらインターネット研究所の上級研究員で、SRE （Site Reliability Engineering）の研究者としても活躍する id:y_uuki さんこと、坪内佑樹さんです。 2013年にはてなに新卒でWebオペレーションエンジニアとして入社後、サーバー監視サービス「Mackerel」をはじめとするサービス開発やはてなのインフラ開発・運用にSR
![さくらインターネットで活躍中の id:y_uukiを訪問 | はてな卒業生訪問企画 [#9] - Hatena Developer Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2590fac66cb047c46a0341c20ad29449296f486f/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fproxy.goincop1.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Ff67cec5a98f2cda8a383d7d3db7e4802dfc0a94b%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fh%252Fhatenatech%252F20240319%252F20240319125826.jpg)
ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ（メトリクス、ログ、トレースなど）が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM（LLM for SRE, LLM4SRE）に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推
どうも、すべての経済活動を、デジタル化したい福島です。 本日はLayerXが挑戦するコンパウンドスタートアップについて解説したいと思います。 コンパウンドスタートアップとは、Ripplingという米国のスタートアップ のCEO Parker Conradさんが提唱しているスタートアップの新たな競争戦略です。Parker Conradさんはユニコーン企業Zenefitsの元CEOであり、Zenefitsでの失敗の経験を元に、Rippplingを創業。コンパウンドスタートアップという従来のセオリーとは異なるやり方で大成功を収めています。 Ripplingは20年8月にユニコーン入りしており、日経記事でも紹介されています。 TLDR(長すぎて読めないよという方に) コンパウンドスタートアップとは 創業時から単一プロダクトではなく、複数プロダクトを意図的に提供 部署でサービスを区切るのではなく、デ
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