私たちは以前にもGPT-4o-miniをファインチューニングして運用しているというお話をシェアして大きな反響いただきました。 上の記事では、GPT-4oの出力を人手で修正（アノテーション）して、GPT-4-miniをファインチューニングする運用をご紹介していますが、蒸留はGPT-4oの出力をそのまま使用するのが大きな違いです。 また、今回の発表の肝は、この蒸留をOpenAIのDashboad上で簡単に行えるようになったことです。 ですが、他社さんでも実際に蒸留を使っているというお話はあまり聞ないので、蒸留の基本とModel Distillationの使い方をご紹介しつつ、使い所と注意点をシェアしたいと思います。 o1-previewとo1-miniが同時に発表されたことを見ても、今後も"高性能で高価なモデル"と"少し性能は劣るが安価なモデル"は（多少の時期の違いがあっても）セットでリリース
エンタープライズクラウド部の山下(祐)です。 以前、下記のブログで、AWS Cost Explorer（以下、Cost Explorer） でサービス名が「EC2 - Other」と表示される部分の内訳を確認する方法をご紹介しましたが、Cost ExplorerのUIが変更されたため、改めて新UIでの確認方法をご紹介します。 blog.serverworks.co.jp 確認手順 １．画面右のレポートパラメータにて、「グループ化の条件」の「ディメンション」を「使用タイプ」にします。 ２．「フィルター」の「サービス」で「EC2 - Other」を選択し、「適用」ボタンを押下します。 これで、「EC2 - Other」の内訳のみが表示されます。 ただ、これだと項目が多いですね。これを更に絞る場合は、下記に記載する方式で可能です。 おまけ（「EC2 - Other」の結果を更に使用タイプで絞る）
AWSを活用するAutify、ZOZO、dipが、AWSコスト削減についての事例を発表するオンラインイベント「AWSコスト削減事例祭り」。3社それぞれが事例を発表しました。オーティファイ株式会社からは松浦隼人氏が登壇。同社における、AWSのコストの削減の事例について発表しました。 もともとはインフラを担当していた松浦隼人氏松浦隼人氏（以下、松浦）：オーティファイの松浦から、当社でのAWSのコストの削減の事例について発表したいと思います。よろしくお願いします。 今日のトピックは、タイトルのとおりですが、オーティファイでAWSのコストを見直すきっかけになったことと、その時の見直しの手法、それから当社にとってインパクトのあったコストの削減策について紹介したいと思います。 まず自己紹介からします。オーティファイの松浦と申します。今、機械学習とQAのチームのエンジニアリングマネージャーをしていますが
はじめにこんにちは、フューチャーにアルバイトとして参加中の中山です。 今日はアルバイトで参加しているプロジェクト内でAWSの利用料金をSlackに通知する仕組みを作成したので共有したいと思います。 私が参加しているプロジェクトでは、毎月AWSにいくらかかっているのか、加えてそれぞれのサービスは全体のコストの内どのぐらいの割合を占めているのか知りたいという話があり、今回AWSから利用額を取得しSlackに通知する仕組みを作る流れとなりました。 今回の記事では、実際に採用したAPIやサービスに加え、採用を検討したが実際には利用しなかったサービスなども交え、似たような仕組みを作ってみたいと思っている方に少しでも情報提供できればと考えています。 参考：今回のソースコード システム概要それでは実際にどのような仕組みで動いているか説明します。 図のように、 CloudWatchにより定時起動でLamb
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) から AWS コストと使用状況レポート (CUR) を Amazon QuickSight に取り込み、視覚化したいと考えています。 解決策 CUR を取り込んで視覚化するには、次の操作を行います。 コストと使用状況レポートを作成します。 QuickSigh に Amazon S3 バケットへのアクセスを許可します。 QuickSight コンソールを開きます。 データ管理を選択します。 新規データセットを選択します。 S3 を選択して、 Amazon S3 データソースダイアログボックスを開きます。 Amazon S3 データソースダイアログボックスで、データソース名を入力します。 **重要:**QuickSight が S3 バケットにアクセスするための適切なアクセス許可を設定していることを確認してくだ
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