初エスコンフィールド北海道⚾️ 始球式で森本稀哲がバッターボックスに立って興奮🔥私の数少ない知ってるプロ野球選手 3人でお寿司ドラフトしたのに最後まで誰1人被らなかった😂 私はいくら⇨かに⇨数の子

おはようございます🌱 今日は #伊達巻の日# ミニカーアゴーゴー‼︎行きます☺️🚗 オークスは馬連ボックス買いました🐎 全プロは今から考えます🤣🚴 本日もご機嫌に活力〜！

【機能改修紹介】 次回のメンテナンス終了後より一部機能の改修を行います！ イベント交換所からアイテムをまとめての交換や、 プレゼントボックスから「注目なし招城」で使用可能な「招城券」をまとめて受け取れるように改修いたします。 また、特殊能力の自動発動ボタンを追加予定となります。 #城プロRE#

【特典動画】 #SSRほのけ# 第147回後に撮った「ログインボーナス動画」公開！ 引き続き、黒木さんと土師さんが大好きなハロプロを語りに語る！ 本編からは一味違い、ログボでは「ボックストーク」の形式でお届けしています♪ 継続3ヶ月以上でご覧になれます！

作成したイラストに、ChatGPTでセリフやナレーションを手軽に追加できるベースプロンプトです👍 用途に応じてコピペして使えます。 細かい部分は自由にアレンジしてください💪 ---- 【2キャラ・左右分割構図用】 参照画像の構図・キャラクター・ポーズ・表情・背景は一切変更・再構成せず、完全に維持すること。画像の内容を編集せず、吹き出しとテキストのみを追加すること。 漫画風の吹き出しとテキストを追加する。 右側：右上エリアに配置。縦書きのセリフ用吹き出し。丸みのある一般的な形状。薄いグレー塗り＋黒縁。テキスト：「（ここにセリフ）」 左側：左上エリアに配置。ナレーション用の四角いテキストボックス。白背景＋黒枠。縦書きテキスト：「（ここにナレーション）」 各テキストはそれぞれの側に完全に収め、中央の構図（分割線など）をまたがないこと。複数のテキスト要素がある場合は互いに重ならないようにすること。キャラクターの顔・手・武器など重要な部分に重ならないようにすること。 フォントは読みやすい漫画風フォントを使用すること。テキストは正確な日本語で表示し、文字化けや崩れを起こさないこと。文字サイズ・行間・余白は自然に整えること。吹き出しとテキストは前面レイヤーとして自然に合成すること。 画面の余白（ネガティブスペース）を活かして配置すること。全体として、プロの漫画のような自然な写植にすること。 ---- 【1キャラ用（表情重視）】 参照画像の構図・キャラクター・ポーズ・表情・背景は一切変更・再構成せず、完全に維持すること。画像の内容を編集せず、吹き出しとテキストのみを追加すること。 漫画風の吹き出しとテキストを、キャラクターの視線や表情に合わせて配置すること。顔・目・口・髪・手などの重要なパーツを隠さないこと。 セリフ用吹き出し：口元付近から自然に伸びる配置。テール（しっぽ）は口元に正確に向けること。丸みのある一般的な吹き出し形状。黒縁＋白または薄いグレー塗り。縦書きテキスト：「（ここにセリフ）」 必要に応じて：画面端にナレーション用テキストボックスを配置。白背景＋黒枠。縦書きテキスト：「（ここにナレーション）」 複数のテキスト要素がある場合は互いに重ならないようにすること。 フォントは読みやすい漫画風フォントを使用すること。テキストは正確な日本語で表示し、文字化けや崩れを起こさないこと。文字サイズ・行間・余白は自然に整えること。吹き出しとテキストは前面レイヤーとして自然に合成すること。 視線誘導を意識し、バランスの良いレイアウトにすること。画面の余白（ネガティブスペース）を活かして配置すること。プロの漫画のような自然な写植に仕上げること。 ---- 【感情別プリセット】 セリフの感情に応じて吹き出しの形状とテキストスタイルを調整すること： ・怒り：ギザギザの爆発型吹き出し、太めの縁、大きめ太字フォント・ ・小声：小さめの丸型または点線吹き出し、細めで小さいフォント ・叫び：放射状の大きな吹き出し、強い太字、大きな文字サイズ 感情が視覚的に伝わるようにデザインすること。 ---- 【効果音プリセット】 シーンに応じて漫画的な効果音（擬音）を追加すること。 効果音は以下のように表現する： ・衝撃や登場 → 「ドン！」大きく太字で配置 ・素早い動き → 「ザッ」動きの方向に沿って配置 ・緊張や威圧感 → 「ゴゴゴゴ…」背景に馴染ませて配置 効果音は前面または中間レイヤーとして自然に合成し、 キャラクターや重要な要素を隠さないようにすること。 文字サイズ・角度・配置に強弱をつけて、動きや空気感を表現すること。効果音は多用しすぎず、シーンに応じて最小限に使用すること。 ---- ※構図や用途に応じて、配置・サイズ・表現は適宜調整してください👍

⚙️ 月125兆トークンを捌くLLM推論基盤は、どう信頼性とコストを両立しているのか。リクエスト数ではなく「モデルユニット」でコストを測り、GPUコストを80%削減しつつ安定運用を実現したDatabricksの実戦知です。 タイトル: Reliable LLM Inference at Scale URL: 📝 概要 本記事は、大規模なLLM推論を信頼性高く・コスト効率よく運用するための、Databricksのアーキテクチャと手法を解説します。GPUインフラの不安定さや、予測困難なリクエストコストといった本番特有の課題に、具体的な仕組みで対処しています。 ❓ 解決する課題 ・GPUインフラはCPUより本質的に不安定で、prefill/decodeを分離した構成では単一障害が複数ノードに波及します ・リクエストコストは事前推定が難しく、出力トークン生成がレイテンシを支配する一方、その時間は予測困難です ・高負荷時には、リクエストの組み合わせ次第で健全なサーバが突然不健全状態に陥ります 💡 方法論と提案手法 ・コストを「α×入力トークン＋β×出力トークン＋γ×マルチモーダル」とモデル化する「モデルユニット」抽象を導入し、係数はモデル/ハードウェアごとの自動ベンチマークで決定します ・自動シャーダーDicerが、キュー長でなくモデルユニットで測ったサーバ負荷でルーティングし、ステートフルセッションでキャッシュヒット率を高めます ・保留リクエスト数でなく「モデルユニット利用率」でオートスケールし、ピーク閾値に近づくと増設します ・ブラックボックスのヘルスチェックでサイレントハングを検知し、ヘルスチェックを最高優先度にして誤検知を防ぎます 🎯 ユースケース Superhumanやコーディングエージェント、サポートボットなど、トラフィックが数時間で急増するマルチテナントのエージェント型アプリを支えます。LLMアプリが単一テナントから共有本番環境へ移る局面に直結します。 📊 実験結果 ・コスト認識オートスケーリングで、静的なピーク見込みプロビジョニング比のGPUコストを80%超削減しました ・ヘルスチェックの誤検知を週数件からゼロへ、サイレント障害の検知・回復は5分未満に収めました ・画像処理をTorchvisionへ切り替え、OMP_NUM_THREADSをコンテナ上限に正しく設定し、同じレプリカ・負荷でスループットを3倍超に跳ね上げました ・月125兆トークンをマルチテナントで処理しています #LLM# #MLOps#