Oracle Cloud Infrastructure Blog(翻訳)

OML4Py: AI Vector SearchにONNXとHugging Faceを活用 (2024/05/31) https://blogs.oracle.com/machinelearning/post/oml4py-leveraging-onnx-and-hugging-face-for-advanced-ai-vector-search 投稿者： Sherry LaMonica Oracle Database 23aiでは、 Oracle AI Vector Search が導入され、トランスフォーマ・モデルを使用してベクターを生成し、データベース内で大規模に管理することで、セマンティック類似性検索に革命をもたらしました。これにより、ユーザーは、意味とコンテキストに基づいて関連情報を見つけられるようになり、データを別のベクトル・データベースに転送する問題点をなくし、複雑さと運用上のオーバーヘッドを削減できます。 OML4Py 2.0以降、クライアントは、事前トレーニング済のトランスフォーマ・モデルをHugging FaceからAI Vector Search用のOpen Neural Network Exchange ( ONNX )形式に変換します。Hugging FaceはディープラーニングのためのオープンソースのPythonライブラリで、自然言語処理(NLP)、コンピュータビジョン、オーディオなどのための何千もの事前トレーニング済みモデルを提供しています。ONNXは、トランスフォーマー、分類、回帰などの様々な機械学習モデルを表すためのオープン形式です。 OML4Pyクライアントは、Hugging Faceリポジトリから事前トレーニング済モデルをダウンロードし、前処理および後処理ステップで拡張し、拡張モデルをONNX形式に変換し、それをデータベース内モデルにロードするか、ファイルにエクスポートすることで、データベースに生成を埋め込むためのパスを合理化します。ONNX形式でロードされると、データベース内のONNXランタイムをシームレスに使用して、AI Vector Searchのベクトル埋込みを生成できます。 AI Vector Searchは、OML4Pyクライアントと組み合わせて、Oracle Databaseでベクトル埋め込みを活用し、テキストデー...

Postmanを介した署名済リクエストを使用したアイデンティティ・ドメインAPI呼出し (2024/05/31) https://www.ateam-oracle.com/post/identity-domain-api-invocation-using-api-signing-key-from-postman 投稿者： Manasi Vaishampayan 概要 アイデンティティ・ドメインと呼ばれるIdentity Cloud Service (IDCS)は、すべての新規およびほとんどの既存のOCI商用顧客が使用できます。 既存のお客様は、スクリプトを作成したり、 IDCS Postmanコレクション を使用してテストを実行したり、IDCS REST APIを実行したりできます。IDCS REST APIでは、OAuth権限付与タイプの1つを使用して取得されたOAuth 2.0トークンが必要です。認可は、APIをリクエストするサブジェクトに付与されたAPIロール(ユーザー・トークンまたはアプリケーション・トークン)に基づいて決定されます。 アイデンティティ・ドメインはOCIにネイティブになり、IDCSが提供したOauth 2.0トークンとともに「OCI APIリクエスト署名」という追加のAPI認証方法をサポートしています。 ポストマン、私の同僚の Tim Melander  、そして私はあなたのためにそれを簡単にしました。ここで入手可能なPostmanコレクション( OCI Identity Domain API Signing Collection )をダウンロードしてインポートし、次の手順に従ってください。 postmanコレクションに添付されたリクエスト前スクリプトは、署名の作成を処理します。プリスクリプトは次のことを行います。 リクエストの一部に基づいて署名文字列を作成します。 環境で提供されている秘密キーとRSA-SHA256アルゴリズムを使用して、署名文字列から署名を作成します。 結果の署名およびその他の必要な情報をリクエストの認可ヘッダーに追加します。 様々な言語の追加詳細およびコード・サンプルは、このドキュメント( OCI REST APIリクエスト署名 )で入手できます。 指示: 上部にある「インポート」ボタンを使用して、環境ファイルを...

Oracle Cloud Infrastructure CLIを使用してLoad Balancerバックエンド・サーバーをドレインする方法 (2024/05/31) https://www.ateam-oracle.com/post/lb-cli 投稿者： Atefeh (Ati) Yousefi-Attaei | Senior Cloud Engineer | North America Cloud Engineering 概要 OCI Load Balancerサービスは、1つのエントリ・ポイントからOCI Virtual Cloud Network (VCN)でアクセス可能な複数のバックエンド・サーバーへの自動トラフィック分散を提供する強力なツールです。これにより、アプリケーションのパフォーマンスが大幅に向上し、サーバーの負荷が減少し、高いフロー可用性によるスケーリングが容易になります。レイヤー7ルーティング、SSLターミネーション、エンドツーエンドSSLトンネリングなどの高度なプロキシ機能により、インフラストラクチャのニーズに確実に対応できます。 OCI Load Balancerを作成する場合は、各バックエンド・セットに含めるバックエンド・サーバーを指定する必要があります。 ロード・バランサは、バックエンド・セットに指定したポリシーに基づいて、受信トラフィックをこれらのバックエンド・サーバーにルーティングします。コンソール、CLIまたはAPIを使用して、バックエンド・セット内のバックエンド・サーバーを編集できます。 このブログでは、OCIコマンドライン・インタフェース(CLI)を使用してLBバックエンド・サーバーを編集する方法について説明します。 前提条件として、OCIでLBを管理するには、OCI、Load Balancerコンポーネントおよび必要なIAMポリシーに関する適切な知識が必要です。 詳しくは下記参照リンクをご確認ください。 LB- ポリシー CLIを使用してOCIでLBを編集するには、次のコマンドを使用します。 “oci lb backend update --backend-name <backend_name> --backend-set-name <backend_set_name> --load-bal...

OCIの新しいツールによるIPアドレス管理の強化- IPアドレス・インサイト (2024/05/31) https://www.ateam-oracle.com/post/oci-ip-address-insight 投稿者： Atefeh (Ati) Yousefi-Attaei | Senior Cloud Engineer | North America Cloud Engineering 概要 Oracleは、IPアドレス管理を改善する無料サービスであるOCIのIPアドレス・インサイトを開始しました。 このツールは、プライベート(IPv4)、Oracleによって割り当てられたパブリック(IPv4)、BYOIP(IPv4)、BYOIP(IPv6)、Oracleによって割り当てられたGUA(IPv6)およびULA(IPv6)を含む、IPアドレス使用の包括的なリージョン・ビューを提供し、VCN、サブネットおよび関連するネットワーク・リソースを階層的に可視化します。 また、仮想クラウド・ネットワーク(VCN)およびサブネットによるパブリックおよびプライベートIPの使用状況(使用状況を含む)も可視化されます。 OCIにログインして、その機能を見つけましょう。 OCIポータルのメイン・ページから、「ネットワーキング」→「IP管理」→「IPアドレス・インサイト」にナビゲートします。 一元化されたビュー IPアドレス・インサイトは、VCN、サブネット、DNSドメイン、ホスト名およびコンパートメントに関する詳細情報とともに、テナンシ全体で使用されるIPアドレスの包括的な概要を示します。 アドレスの相関 これは、プライベート・サブネットのIPv4アドレスおよびパブリック・サブネットのIPv4アドレスを持つVCNを示し、リソース管理を支援します。 使用状況の監視 IPアドレス・インサイトは、過剰使用または過少使用を防ぐために、IPアドレス使用率に関するインサイトを提供します。 競合検出 IPアドレスの重複を識別し、解決します。 アラーム管理 この新しく追加された機能を使用すると、IP使用率のしきい値を設定し、しきい値を超えた場合にアラートを受信できます。 「ネットワーキング」→「Virtual Cloud Network」→「VCN」→「サブネットの詳細」ページに移動し、「サブ...

OML4Py: AIベクトル検索のためのONNXおよびHugging Faceの活用 (2024/05/30) https://blogs.oracle.com/machinelearning/oml4py-leveraging-onnx-and-hugging-face-for-advanced-ai-vector-search 投稿者： Sherry LaMonica | Consulting MTS, AI and Machine Learning, Product Management Oracle Database 23aiでは、 Oracle AI Vector Searchが導入され 、Transformerモデルを用いてベクトルを生成し、データベース内で大規模に管理することで、セマンティック類似性検索に革命をもたらします。これにより、ユーザーは意味とコンテキストに基づいて関連情報を見つけることができ、別々の ベクトルデータベース にデータを転送する際の煩わしさが解消され、複雑さと運用オーバーヘッドが軽減されます。   OML4Py 2.0以降、クライアントはHugging Faceの事前トレーニング済みTransformerモデルを AI Vector Search用のOpen Neural Network Exchange（ ONNX ）形式 に変換します 。Hugging Faceはディープラーニング用のオープンソースPythonライブラリで、自然言語処理（NLP）、コンピュータービジョン、オーディオなど、数千もの事前トレーニング済みモデルを提供しています。ONNXは、Transformer、分類、回帰など、様々な機械学習モデルを表現するためのオープンフォーマットです。 OML4Pyクライアントは、Hugging Faceリポジトリから事前学習済みモデルをダウンロードし、前処理および後処理を施して拡張し、拡張モデルをONNX形式に変換してデータベース内モデルにロードするかファイルにエクスポートすることで、データベースへの埋め込み生成を効率化します。ONNX形式でロードすると、データベース内のONNXランタイムを使用してAI Vector Search用のベクトル埋め込みをシームレスに生成できます。 OML4Py クライアントと...