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GiskardによるLLMの自動レッドチーミング：脆弱性とバイアスの検出
Giskardを使用してLLMアプリケーションのレッドチーミングを自動化する方法を解説します。プロンプトインジェクション、データ漏洩、バイアスの検出など、AIを本番環境に投入するための自動敵対的テストの手法を紹介します。
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DockerでMLflowをデプロイする：実際のMLOpsパイプラインでML実験を追跡し、モデルレジストリを管理する
PostgreSQLとMinIOを使ったDocker Compose上へのMLflowデプロイを実践的に解説するガイド。実際のMLOpsパイプラインでの実験追跡、モデルバージョン管理、モデルレジストリのステージ管理をカバーしている。モデルリネージュ不備が原因で深夜2時に発生した本番インシデントの経験から生まれた内容だ。
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Microsoft AutoGen v0.4でマルチエージェントAIシステムを構築する：データ分析とコード生成を専門エージェントで自動化する
Microsoft AutoGen v0.4を使って、Planner（計画担当）、Data Analyst（データ分析担当）、Code Reviewer（コードレビュー担当）の3エージェントが連携し、データ分析ワークフローを自動化するマルチエージェントAIシステムの構築方法を解説します。インストールからエージェント設定、チーム構築、モニタリングまで、ジュニア開発者でも始められるようにステップバイステップで丁寧に説明しています。
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PostgreSQLで直接機械学習：SQLで学習と予測を実行する
データの移動はやめましょう。PostgresMLと標準的なSQLクエリを使用して、PostgreSQL内で直接XGBoostやScikit-learnモデルをトレーニングし、デプロイする方法を学びます。
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DockerでArize Phoenixをデプロイする方法：LLM・RAG・AIエージェントをリアルタイムで監視・デバッグする
Arize Phoenixは、LLMの呼び出し、RAGの検索ステップ、AIエージェントのアクションをリアルタイムで完全に可視化するオープンソースのオブザーバビリティプラットフォームです。このガイドでは、DockerでデプロイしてPythonアプリを接続し、初日からプロンプト、補完結果、レイテンシ、評価スコアのモニタリングを開始する方法を解説します。
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MergekitによるLLMマージ：GPUコストなしでカスタムモデルを構築する
高額なGPUレンタルはもう不要です。LinuxでMergekitを使い、SLERP・TIES・Passthroughの技術でLLMを融合させ、カスタムAIの高性能を実現する方法を学びましょう。
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OpenHandsをセルフホストする：Dockerで独自のAIコーディングエージェントを動かす
AIコーディングをチャットの枠を超えたものに。DockerでOpenHandsを構築し、セキュアで自律的な開発環境を実現するガイドです。
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API料金はもう不要：Kokoro-TTSで高品質なAI音声クローニングを実現する
高価なクラウドAPIは不要です。Kokoro-TTSとPythonを使用して、プライベートで高品質なテキスト読み上げ（TTS）システムを構築する方法を学びましょう。低遅延でコスト効率の高いAI音声を必要とする開発者に最適です。
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Vercel AI SDK：Next.jsでマルチプロバイダーLLM対応AIストリーミングチャットボットを構築する
Vercel AI SDKを使ってNext.jsで本番負荷に耐えるストリーミングAIチャットボットを構築する方法を解説。OpenAI・Anthropic・Googleを単一の統一APIで対応し、プロバイダーの切り替えも設定一つで完了。ルートハンドラーからReact UIまでの完全な実装ガイドと、本番デプロイチェックリストも収録。
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ベトナム語の音声認識（STT）を高速化：標準のWhisperから本番環境向けのFaster-Whisperへ
低速な文字起こしで妥協してはいけません。Faster-Whisper、LoRAファインチューニング、CTranslate2を組み合わせ、4倍の高速化を実現するベトナム語STTシステムの構築方法を紹介します。