f@ctor

AWS関連のことを調べてみた

AWS関連のことを調べてみた
目次

プロキシ環境下のローカルPCに “Dify” を導入して、Bedrockする

# はじめに
お疲れ様です。yuki_inkです。

今年のGWあたりからにわかに「Difyがすごいらしい」と話題になりましたが、今まで触れられていませんでした。

https://dify.ai/jp

それから約1か月が経ち、ネット上の情報がかなり厚くなってきた今日この頃（界隈の皆さん強すぎですね）
ちょっと調べてみると、どうやらDifyはローカル環境でも動くらしいとのこと。
え、自社端末で使いたい！！
というモチベーションで色々やってみたという記事です。

# やったこと
1. WSL 導入
1. Docker 導入
1. Git 導入
1. Dify 導入
1. Dify で「ワイのかわりに検索くん」を作る
1. 「ワイのかわりに検索くん」をBedrockする

## 前提条件
– Windows10のPCで作業しています。
– Docker Desktopは利用しません。
– この記事ではプロキシの IP アドレスを `192.168.11.9`、プロキシのポートを `3128` として説明します。
この記事を参考にされる際は、実際のプロキシの情報に置き換えて設定してくださ

元記事を表示

【これでOK!】FlaskアプリをECS(Fargate)で動かすまでのHelloWorld

# はじめに

以前に書いた以下の記事の反響が良く、有難いことに多くの方に見ていただきました。

https://qiita.com/tatsuya11bbs/items/a7898275535a766718bf

ただ、最新のマネージコンソールとの差異が出てきましたので最新版に書き直しました。ECSを学びたい人の最初の取っ掛かりになればと思います。ではECSのHello Worldをやっていきたいと思います。

# 事前学習 (ECSとは)

マネージコンソールで操作をする前に以下を理解してから始めましょう。

#### ★コントロールプレーン & データプレーン

まずは、ここの理解が必要です。Fargateを調べていると “ECS”やら “EKS”が出てきて混乱してしまします。その部分の整理をまずはしましょう。コンテナを運用していくにあたり、「コントロールプレーン」と「データプレーン」の2つに大きくは分けることができます。コントロールプレーンとは、コンテナな管理をするところで、サッカーで言うと監督的なポジションです。このコントロールプレーンが指示を色々出してコンテナを動

元記事を表示

M1チップMacでDockerを利用したAmazonLInux-Node環境で詰まった話

## 発生状況
Windows利用者が作成したdockerfileをMacユーザーが利用したところ、エラーが発生した。

## 原因と解決法
自分はWindowsしか利用したことがないため、

“`dosbatch
=> ERROR [web 11/12] RUN npm install 0.1s
——
> [web 11/12] RUN npm install:
0.112 rosetta error: failed to open elf at /lib64/ld-linux-x86-64.so.2
0.112
——
failed to solve: process “/bin/sh -c npm install” did not complete successfully: exit code: 133
“`

これが何原因か特定まで時間がかかってしまった。

原因は、

“`docker
RUN curl -fsSL https:/

元記事を表示

ECRのコンテナイメージを定期的にセキュリティスキャンしてSlack通知をおこなう

ECS on Fargate環境を導入する際、最初にCIへTrivyやDockleによるコンテナイメージの脆弱性スキャンを組み込んだのですが、次にリリース間のセキュリティリスクも考えて、ECRのイメージを定期的にスキャンしてその結果をSlackで通知する仕組みをつくりました。

![スクリーンショット 2024-06-08 11.43.11.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/569054/c5f59260-7ef5-11c1-d2db-c2b7d23a684f.png)

Lambda、EventBridge、S3、IAMロールというAWSの基本リソースを使用して、誰でも簡単にこの仕組みを構築できる方法をご紹介します。Terraformのコードも掲載するのでぜひご活用ください。

また、CIへのTrivyとDockleの組み込みについては以前記事を書いたので、こちらについても時間があったらご覧ください。
(Qiitaでの反応はよくありませんが、dev.toの方ではそこそこ反響がありました)

元記事を表示

AIラジコンカーで障害物を回避させる

# 目次
1. [はじめに](#1-はじめに)
2. [AI学習の環境構築について](#2-AI学習の環境構築について )
– [2.1 ハードウェア](#21-ハードウェア)
– [2.2 ソフトウェア](#22-ソフトウェア)
3. [教師データ作成と機械学習](#3-教師データ作成と機械学習)
– [3.1 障害物なしで走行させる](#31-障害物なしで走行させる)
– [3.2 障害物を置いて回避させる](#32-障害物を置いて回避させる)
4. [おわりに](#4-おわりに)

# 1. はじめに
　本記事では、名城大学目黒研究室で製作したAIラジコンカーについてまとめました(2024.4).今回の製作では以下のサイトの記事を参考にさせていただきました。ここからは統一して「参考記事」と書きます。

http://ma2.la.coocan.jp/AI_Driver/tt02/

説明を始める前に、まずは完成形の動画をご覧ください.