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ZippyDB：Facebookの強力な一貫性のあるKey-Valueストアのアーキテクチャ
Facebook Engineering recently published how it built its general-purpose key-value store, known as ZippyDB. ZippyDB is Facebook's biggest key-value store, which has been in production for more than six years. It offers flexibility to applications in terms of tunable durability, consistency, availability, and latency guarantees.
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モバイル、科学計算、分散トレーニングを強化したPyTorch 1.9がリリース
Facebookがオープンソースで提供するディープラーニングフレームワークのPyTorchが、バージョン1.9のリリースを発表した。科学計算やモバイルのサポート、分散トレーニングなどが強化されている。全体として、新リリースには、1.8リリース以降の3,400以上のコミットが含まれている。
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FacebookがBlenderBot 2.0チャットボットをオープンソース化
Facebook AI Research（FAIR）はBlenderBot 2.0をオープンソース化した。これはAIチャットボットで、長期に記憶を保持し、補足的な会話コンテキストのためにインターネットを検索する。人による評価で、新しいモデルは、以前の最先端のチャットボットであるバージョン1.0を上回り、以前と同じ会話を使った場合に55％改善した。
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WhatsApp、セキュアなマルチデバイス通信のためにSignalプロトコルを採用
WhatsAppは、暗号化によってエンドツーエンドのセキュリティを確保しながら真のマルチデバイスメッセージ同期を可能にする、まったく新しいアーキテクチャをテスト中である。この目的のために同社は、Signalプロトコルを採用している。
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FacebookがTransformer AIをスケールアップするExpire-Spanをオープンソース公開
Facebook AI Research(FAIR)は、入力中の記憶すべきアイテムを学習することによって、AIのメモリおよび計算能力に関する要件を低減するディープラーニング技術のExpire-Spanを、オープンソースとして公開した。FAIRによれば、Expire-Spanを併用したTransformerは、数万アイテムのシーケンスにまでスケールアップ可能であると同時に、パフォーマンス面においても従来のモデルよりも向上している。
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レジリエントな企業がより多くのインシデントを求める理由
John Egan氏によると、インシデント管理プロセスは単なるインシデントへの対応だけではない。根本原因を報告して、社内プロセスと業界全体のプラクティスを更新するサイクルなのだ。インシデント報告のバリアを低くし、非難を伴わない事後分析を使った効果的なインシデントレビュー会議を実施して、分析結果をすべての人に公開すべきだ、というのが氏のアドバイスである。
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Facebookの圧縮アルゴリズムZstandard 1.5におけるパフォーマンス向上
FaceBookは6年ほど前、Zlibを速度と効率の両面で凌駕することを目指したZstandardを、オープンソースとして公開した。Zstandard 1.5では、一般的な圧縮レベルにおける圧縮速度と、高い圧縮レベルにおける圧縮率を共に改善すると同時に、解凍速度の向上も実現している。
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Relay Hooksがリリースされ、データプリフェッチのユーザエクスペリエンスが向上
FacebookのソフトウェアエンジニアであるRobert Balicki氏とJuan Tejada氏は最近、GraphQLデータをフェッチし、管理するための新しいAPIの集合であるRelay Hooksをリリースした。Relay HooksはFacebook.comの書き換えでバトルテストが行われており、FacebookでRelayを使用するための推奨されている方法である。
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FacebookがZionEXプラットフォームを発表、12兆パラメータのAIモデルのトレーニングを可能に
Facebook AI Research(FAIR)の科学者チームは、独自に開発したAIハードウェアプラットフォームのZionEX上でPyTorchを使ってディープラーニングレコメンデーションモデル(DLRM)をトレーニングするシステムを発表した。このシステムを使って同チームは、最大12Tパラメータを持つモデルのトレーニングにおいて、他のシステムよりも1桁近いトレーニング時間のスピードアップを実現している。
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仕事以外の場でテストスキルを磨く
テスト方法をゲームにする(gamify)、テストプラクティスのコミュニティにオンライン参加する、仮想旅行する — これらはいずれも、テスト技術を向上させるために仕事以外の時間で行うことのできるアクティビティの例だ。世界中のテスタたちとともに継続的な学習を実践して、学んだことを職場に持ち込み、チームのメンバたちと共有して、テスト手法を改善することが可能になる。
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Facebook、COVID-19患者の経過を予測するAIモデルをオープンソース公開
Facebook AI Research(FAIR)のチームとNew York University(NYU) School of Medicineは共同で、胸部X線を使ってCOVID-19患者の予後予測を行うディープラーニングモデルを開発した。比較調査の結果では、このモデルは人間の放射線科医を上回っており、病院における酸素吸入や集中治療の需要予測を支援するために使用できる。
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Thrift for HaskellはRPCコードからバグを排除することを目的としている
もともとFacebookで作成され、現在はApacheの一部となっているThriftは、複数の言語で記述されたサービス間で大規模で効率的なRPCを実現することを目的としたインターフェイス定義言語（IDL）およびバイナリ通信プロトコルである。Facebookは最近hsthriftをオープンソース化した。これにより、HaskellプロジェクトでThriftを使用し、その依存型を利用して本番環境のバグを排除することができる。
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Facebookが多言語音声認識ディープラーニングモデルをオープンソース化
Facebook AI Research（FAIR）はクロスリンガル音声認識（XSLR）、多言語音声認識AIモデルをオープンソース化した。XSLRは53の言語でトレーニングされており、一般的なベンチマークで評価すると、既存のシステムよりも優れている。
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FacebookがゲームプレーAIのReBeLをオープンソースとして公開
Facebook AI Researchは、ポーカーのトッププレイヤを破る実力を備えた、不完全情報ゲーム(imperfect-information game)をプレーする同社の新たなAIであるRecursive Belief-based Learning(ReBeL)の論文を発表した。採用されたアルゴリズムは強化学習と状態空間検索を組み合わせたもので、任意の2プレイヤ型ゼロサムゲームをNash近傍に収束する。Liar's Diceをプレーしてアルゴリズムをトレーニングするためのコードは、オープンソースとして公開されている。
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Facebook.comの再設計：持続可能なパフォーマンスのためのスタックと戦略
Facebookがブログ記事で、facebook.com Webサイトの最新イテレーションとなるFB5で使用されているテクノロジと戦略を詳細に説明している。Facebookは同社のWebサイトを再構築して、テクノロジスタックをReact、GraphQL、Relay、独自開発のCSS-in-JSライブラリによって標準化した。再開発の目標はパフォーマンスの向上と、新機能の追加を容易にすることだ。