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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 764 件
工業数学シリーズ 第12回：消去法、逆行列、行列式
線形連立方程式を解く3つの核心的視点であるガウス消去法、逆行列、行列式の役割と限界を初心者の目線で整理します。
2026-03-19 · 5 分で読めます #engineering-math#linear-algebra#determinants#matrix-inverse#2026-03工業数学シリーズ 第9回：ラプラス変換の直観
ラプラス変換がなぜ微分方程式を代数問題に変えてくれるのか、時間領域とs領域の視点の違いを直観的に説明します。
2026-03-19 · 5 分で読めます #engineering-math#laplace-transform#ode#systems#2026-03工業数学シリーズ 第6回：高次微分方程式と初期値問題
3次以上の高次微分方程式の基本構造と初期値問題の意味を整理し、次数と条件の数がなぜ連動するのかを説明します。
2026-03-19 · 5 分で読めます #engineering-math#ode#higher-order-ode#initial-value-problem#2026-03工業数学シリーズ 第3回：変数分離法、積分因子法、完全微分方程式
1次微分方程式を解く際に最初に身につけるべき3つの解法である変数分離法、積分因子法、完全微分方程式を直観と例題で整理します。
2026-03-19 · 6 分で読めます #engineering-math#ode#first-order-ode#integrating-factor#2026-03Prometheus 実運用ガイド: TSDB、カーディナリティ、Recording Rules、Federation、Remote Write
Prometheusを安定運用するために重要なTSDB保持戦略、高カーディナリティ対策、recording rulesとalerting rules設計、federationとremote writeの選択基準を整理します。
2026-03-17 · 9 分で読めます #prometheus#observability#tsdb#cardinality#recording-rulesオープンソースLLM完全ガイド：Llama 3、Mistral、DeepSeek、Qwen、Gemma総まとめ
Llama 3、Mistral、DeepSeek、Qwen、GemmaをカバーするオープンソースLLMの包括的ガイド。
2026-03-17 · 19 分で読めます #llm#llama#mistral#deepseek#qwenLLM評価とベンチマーク完全ガイド：MMLU、MT-Bench、RAGAS、LM-Eval
LLMを正しく評価するための完全ガイド。MMLU、MT-Bench、HumanEvalなどの標準ベンチマークから、RAGASによるRAGシステム評価、LM-Evaluation-Harnessの実践的使用、そしてプロダクションLLM評価パイプラインまで詳しく解説します。
2026-03-17 · 24 分で読めます #llm#evaluation#benchmark#ragas#lm-evalスクラッチからLLMを構築する: コードでGPTを理解する完全ガイド
ゼロから大規模言語モデル（LLM）を構築・理解するための完全ガイド。トークナイザーからTransformer、事前学習、ファインチューニングまで、PyTorchで完全なGPTアーキテクチャを実装します。
2026-03-17 · 24 分で読めます #llm#gpt#transformer#from-scratch#deep-learningMLOps完全ガイド: MLパイプラインから本番デプロイまで
MLOpsの完全ガイド。MLパイプライン設計、実験トラッキング（MLflow、W&B）、モデルレジストリ、CI/CD、モデルサービング、モニタリングを実例とともに完全習得。
2026-03-17 · 26 分で読めます #mlops#ml-pipeline#kubeflow#mlflow#wandbAIモデルのデプロイとサービング完全ガイド：Triton、vLLM、BentoML、Kubernetes
Docker GPUコンテナ、Kubernetes HPA、NVIDIA Triton、vLLM LLMサービング、BentoML、Ray Serveを活用したAIモデルの本番スケールデプロイを網羅した実践ガイドです。
2026-03-17 · 15 分で読めます #modelserving#triton#vllm#bentoml#kubernetesAIモデルサービングと推論最適化完全ガイド: vLLM、TensorRT、Triton、Ollama
本番環境でAIモデルを効率的にサービングするための完全ガイド。vLLM、TensorRT、NVIDIA Triton推論サーバー、Ollama、量子化（INT8/INT4）、バッチ処理、レイテンシ最適化を実例とともに完全習得。
2026-03-17 · 22 分で読めます #mlops#model-serving#vllm#tensorrt#tritonLLM事前学習とスケーリング則：Chinchillaからフラッシュアテンション・MoEまで
Chinchillaスケーリング則、Common Crawlデータパイプライン、Flash Attention 2、GQA、MoEアーキテクチャから DeepSeek-V3・Llama 3.1の最新事前学習レシピまでを網羅したLLM事前学習完全ガイドです。
2026-03-17 · 20 分で読めます #LLM事前学習#スケーリング則#chinchilla#flash-attention#mixtralmoeFreeBSD Jails と ZFS で考える実践サーバ運用
FreeBSD を今でも選ぶ理由、jails が提供する運用モデル、ZFS がスナップショットと復旧をどう変えるかを実務目線で整理したガイドです。
2026-03-17 · 7 分で読めます #freebsd#zfs#jails#server-operations#linuxApache Spark 実運用ガイド: 性能チューニング、シャッフル、スキュー、AQE、ストリーミング運用
Apache Sparkを本番環境で安定して運用するために重要な実行モデル、シャッフルとデータスキュー、AQE、キャッシュ戦略、Structured Streaming運用チェックリストを整理します。
2026-03-17 · 10 分で読めます #spark#spark-tuning#data-engineering#shuffle#adaptive-query-executionGPUメモリ管理とLLM推論最適化: vLLM、PagedAttention、GPTQ、TensorRT-LLMまで
HBMメモリ階層、KVキャッシュ計算、PagedAttention、GPTQ/AWQ量子化、continuous batching、vLLM vs TensorRT-LLM比較まで、LLM推論最適化の完全ガイドです。
2026-03-17 · 22 分で読めます #GPUメモリ#LLM推論#vllm#paged-attention#gptqCUDAプログラミング完全ガイド: GPU並列コンピューティング入門から応用まで
CUDAプログラミングの完全ガイド。GPUアーキテクチャ、カーネル記述、メモリ最適化、混合精度トレーニング、cuDNN/cuBLASの使い方を実践例とともに解説。
2026-03-17 · 36 分で読めます #cuda#gpu#gpu-cuda#parallel-computing#nvidiaCUDA GPU プログラミング上級編: Warp最適化、Tensor Core、Tritonカーネル作成まで
CUDAメモリ階層、Warp最適化、Tensor Core WMMA API、Flash Attention実装、Tritonカスタムカーネル作成まで、AIモデル学習高速化のためのGPUプログラミング上級ガイドです。
2026-03-17 · 23 分で読めます #cuda#GPUプログラミング#tensorcore#triton#flash-attentionAI向けGPUハードウェア完全ガイド: アーキテクチャから選定基準まで
AI研究とトレーニングのためのGPUハードウェア完全ガイド。NVIDIA GPUアーキテクチャ（Hopper、Blackwell）、テンソルコア、NVLink、HBMメモリ、A100/H100/H200/B200の比較、クラウドGPUオプションを詳しく解説。
2026-03-17 · 32 分で読めます #gpu#hardware#nvidia#cuda#gpu-cudaAIハードウェアアクセラレータ完全ガイド：H100、TPU、Cerebras、エッジAIチップの比較
NVIDIA H100 Tensor Core、Google TPU v5シストリックアレイ、Cerebras WSE-3、AWS Inferentia 2、Apple Neural EngineなどのAIハードウェアアクセラレータを網羅的に比較するガイドです。
2026-03-17 · 24 分で読めます #ai-hardware#h100#tpu#cerebras#edge-aiGitHub Actions ARC 運用ガイド: Ephemeral Runner、Scale Set、セキュリティ境界
GitHub Actions Runner Controller を Kubernetes で運用する際に必要な scale set 設計、ephemeral runner 戦略、ネットワークとシークレット分離、運用チェックポイントを整理します。
2026-03-17 · 5 分で読めます #devops#github-actions#actions-runner-controller#arc#self-hosted-runner