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配信・デプロイ

サービスをビルド・公開し、配信後の動作を確認する。

公開 更新
入門

Cloudflareのエッジ設計: サービス境界とデプロイの証拠

Workers、静的配信、データ、認証を一つのサービスとして設計し、公開後の挙動まで確かめる。

6 分↗
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中級 → 本番運用

Cloudflare Sandbox SDK 1.0:実行状態・snapshot・移行の境界

Sandbox SDK 1.0を、Durable Objectが所有する実行状態、immutableなsnapshot、明示的なnetwork policy、一方向移行の検証として読む。

7 分↗
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中級 → 成果物とレビューの設計

Cloudflare Artifactsでエージェントの成果を版管理する

Git履歴、実行状態、大きな出力の役割を分け、資格情報を限定する。検証したcommitと採用候補を一致させる設計を学ぶ。

11 分↗
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認証 → 境界を確認するオフライン演習

Accessのサービス認証:毎回の要求で機械の主体を確かめる

サービス資格情報、ブラウザのセッション、エッジの判定、アプリ内の権限を、未実行の要求確認表で切り分ける。

6 分↗
公開 更新
3 分↗
公開 更新
入門 → 公開と評価

作品をSNSとサービスへ届ける

見せ方、公開確認、分析、改善をつなぐ

5 分↗
公開 更新
中級

GPU基盤とコストを選ぶ

料金表より先に、実行時間・保存・停止・持ち出しの条件を揃える。

6 分↗
公開 更新
入門

実験を記録し、サービスに組み込む

小さな実験を再現可能な判断と安全な運用へつなげる。

7 分↗
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入門

OSS AIを採用する前に読む:リポジトリ、重み、依存関係、運用

スター数ではなく、ライセンス、保守、再現、脆弱性、モデル重みを分けて見て、OSSを学習と実運用へ安全に持ち込む。

6 分↗
公開 更新
中級 → 配信設計

vLLM 0.29–0.30: ランナーのデフォルト変更を配信境界の変更として扱う

vLLM のランナー、待ち行列、ルート認可の変更を、採用前に検証するための日時付き更新ノート。

4 分↗
公開 更新
入門

AIプロバイダーを能力表ではなく運用の層として選ぶ

OpenAI、Anthropic、Google、ElevenLabs、Databricks、Vercel、Cloudflareを、モデル・データ・実行・音声・配信の層に分けて設計する。

6 分↗
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中級

生成AIを本番に置く前の評価・安全・コスト設計

モデルの賢さを測る前に、根拠、権限、失敗復旧、観測、更新を結ぶ。本番運用で回答品質を再現可能にする実践章。

6 分↗
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中級

Vercelで出すAIアプリ:AI SDK、Gateway、Workflowを製品境界に置く

Vercelのagentic infrastructure発表を起点に、ストリーミング、tool call、durable job、秘密情報、評価を一つのWeb製品として設計する。

6 分↗
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中級

Cloudflareで作るエッジAI:Workers AI、AI Gateway、Agentの責任境界

エッジ推論とAIアプリを速く出す前に、state、認証、費用、キャッシュ、tool実行を分けて設計するCloudflare実践章。

6 分↗
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中級

Trailを作る:Rustの11〜30段階

一つの作業ログ製品を育てながら、契約、永続化、Webの境界、回復、計測、リリースを実践する。

6 分↗
公開 更新
入門

Y Combinator 観測:公開シグナルを制約付きの実験へ変える

YC RFS と企業資料を、推薦や採用判断から分離して日付付きで読む更新ノート。

6 分↗