Armの最適化されたパフォーマンスとコスト効率に優れたアーキテクチャをPyTorchと組み合わせることで、モデルのトレーニングからデプロイまで、機械学習オペレーションをどのように強化できるかを探り、機械学習ワークフローにCI/CDを活用し、その過程で時間、コスト、エラーを削減する方法を学びましょう

AWSのCodeCommitは新規顧客のアクセスを終了し、新機能の導入も終了します。

GitHub Enterprise への移行方法と、なぜそれが最適な選択肢なのかをご紹介します。

私たちは、適切なツールとトレーニングがあれば、すべての開発者がAIエンジニアになれると信じています。GitHub Modelsは、GitHub Codespacesでモデルを使ったプレイグラウンドからコード生成、Azure経由でのデプロイまで、いかにシンプルに行えるかをお見せします。

2月に、GitHubのサービス全体でパフォーマンスが低下する2つのインシデントが発生しました。

GitHub Enterprise Server 3.12が一般公開されました。このバージョンでは、セキュリティ戦略の最適な拡張方法を選択したり、デプロイメントをより詳細に制御したりすることができます。

GitHubが今回発表した新たな調査では、DevExの主な要素であるフロー状態、認知負荷、フィードバックループが、生産性の向上とイノベーションの推進により、個人、チーム、組織の成果にどのような影響を与えるのか、統計分析を用いて示しています。

9月18日(米国時間)より、GitHub Enterprise ImporterによるBitbucket ServerとBitbucket Data Centerからのリポジトリ移行のサポートを開始しました。また、GitHub Actions ImporterによるBitbucketとBambooからのCI/CD移行もサポートしています。

GitHubは、6月27日(米国時間)、カナダのトロントで開催されたCollision　カンファレンスにおいて生成系AIを搭載したソフトウェア開発者ツールが経済と生産性に与える影響に関する画期的な発表を行いました。発表の中で紹介された調査で、AIを活用することで、開発者の生産性が向上し、世界のGDPを1.5兆ドル以上も押し上げる可能性があることがわかりました。

GitHub Copilotのような生成系AIコーディングツールの急速な進歩が、ソフトウェア開発現場に打ち寄せる次の波を加速させています。この記事では今、皆さんが知っておくべきことをご紹介します。

昨今のニュースを席捲する「生成系AI（Generative AI）」ですが、厳密にはどのようなものでしょうか？
生成系AIについて知っておくべきこと、また開発者にとってどのような意味を持つのかについて説明します。