CirclCINuxtのbuildがローカルのMacでは通るのにCircleCIで失敗する問題で詰まったので、同じ問題にぶつかった方向けにまとめておきます。自分の場合は、問題は2つありました。Functionsの環境変数はRuntimeによって変わるので注意Firebaseタイトルで全部言ってしまっているのですが、ハマったので同じハマり方をしている方の検索用にメモっておきます。自分がぶつかったのはGCLOUD_PROJECTでFirebaseのproject_idを取得して環境ごとに処理を切り分けたかったのですが、GCLOUD_PROJECTが何故か参照できなかったという問題でした。2019-08-20現在の情報なので、時間が経過している場合は必ず公式ドキュメントを当たるようにしてください。Framework(以降、Serverless)を使って素早くSageMakerの定期実行環境を構築する方法を紹介します。この環境を構築は、下記を前提としているのでご留意ください。VPC、サブネットは既に作成しているものを利用する学習用のデータはこの環境以外からアップロードされるまたコードはすべて以下のリポジトリにアップロードしており、これをベースに説明をしていきます。「どんなアドバイスをもらったのか」「どんな効果があったのか」を書きたいと思います。これを読んで、ブログメンタリング応募が増えたりカックさんの素晴らしいブロガー能力/メンタリング能力が伝われば嬉しいです。X」で詳しく発表されていたので、こちらをご覧ください。設計2019年1月15日に発売された『iOSアプリ設計パターン入門』が非常に良書だったので紹介します。自分は設計に対してある悩みを抱えていたのですが、この本を読んで一気に解決ました。Personalizeの使い方の解説をしました。APIとして公開するところまでは書くことができませんでした。Frameworkと組み合わせることで半日でレコメンドAPIを公開する方法を書きたいと思います。基本的なワークフローの解説については下の記事を参照してください。blog.ikedaosushi.comまたコード全体はGitHubにアップロードしており、記事の最後に記載しています。それでは早速レコメンドAPIを作成していきましょう。PersonalizeがGAになりました。東京リージョンでも使うことができます。Personalizeの概要、使い方の解説を行います。SDKを使ってレコメンドアプリケーションを作成していきます。Roleの作成で、AWSの公式ドキュメントだと手作業が発生しているのですが、それだと大変なので一発で構築できるCloudFormationも紹介します。触ってみたのですが、以下の点で非常に良いと思いました。Learningベースで多く、それ以外も高度なもの逆に以下のような不満な点もありました。用語が機械学習で一般的に使うものとかけ離れていて混乱するARNを引数に渡す処理が多く、CloudFormationで管理したいがまだ対応していない1つめの不満点はこの記事で図解して解説してみました。2点目はCloudFormationに対応するのを待ちたいですね。はてなブログProつくばからリモートワークするソフトウェアエンジニアが技術ネタを書いていきます。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。