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

このパブリック プレビューでは、コードと共同作業者のコンテキストを解き放ち、すべての開発者のワークフローに AI を組み込むための次のステップを踏み出します。

GitHubは、2024年10月29日の欧州連合（EU）での一般提供（GA）を皮切りに、GitHub Enterprise Cloudにて企業向けに堅牢なデータレジデンシー機能を提供すると発表しました。

GitHubのボランティアが世界保健機関（WHO）のためにオープンソースのメトリクスダッシュボードを構築した方法と、その過程で得たベストプラクティス。

OpenAIのo1-previewとo1-miniがVS CodeのGitHub Copilot ChatとGitHub Models で利用できるようになりました。

ワークフローを効率化したい個人開発者であれ、独自ツールの統合を目指す組織であれ、GitHub Copilot Extensions はそれを実現し、GitHub Marketplace で作品を共有するためのプラットフォームを提供します。

OpenAI o1-previewとGitHub Copilotの統合をテストしました。
このブログではGitHubのCopilotとOpenAIのo1-previewの統合をテストした結果をご紹介します。

ファインチューニングされたモデルによって、組織はコーディングのやり方や内部言語に合わせて特別に調整されたコード提案を受け取ることができるようになります。

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。

GitHub Copilotのビジョンはシンプルです。すべての開発者が生まれながらに持っている創造性を、生成AIによって強化することです。私たちのゴールは、テクノロジーのためにテクノロジーを作ることではなく、開発中のフロー状態を長く維持し、作業を迅速化、参入障壁をなくし、すべての開発者の幸福感と生産性を向上させることです。数百万人の開発者と77,000を超える組織でGitHub Copilotが利用されている現在、私たちはその目標に向かって急速に前進し、ビジョンを実現していると感じています。