- 2025/05/15 21:10:26 suVeneのアレ
Ajaxするときメモリリークに気をつけろ 18 views
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- 2025/05/15 07:12:48 GIGAZINE
「AI企業がトレーニングに使った著作物の公開を義務づける修正案」をイギリス貴族院が可決、無断使用OKとの政府方針を拒否
05月15日07時00分ネットサービス
- 2025/05/15 04:00:44 はてな技術発表会日記 - 機能変更、お知らせなど
2025-05-14
TSKaigi2025にはてなのエンジニアが2名登壇します！
- 2025/05/14 15:14:21 Copy/Cut/Paste/Hatena
1ページ分のMarkdownを複数のタイプに分け、それをGoogle Slidesのプレースホルダに順番に割り当てていく
deckの利用例として、スピーカーノートを置換したPHPerKaigi 2025での発表資料のMarkdownと、会社ロゴ等を外したGoogle Slidesプレゼンテーションを共有します。
- 2025/05/13 19:55:17 きしだのはてな
2025-05-12
古いコードを捨てて1から書き直したからこそ続いているソフトウェア
Joel on SoftwareにNetScapeを例に、古いプログラムを捨てて1から書き直したくなるのは戦略ミスだって書いてあるけど、あのとき書き直してなかったら続いてないんではって思ったので、1から書き直して続いてるソフトウェアを挙げてみる。
Firefox
NetScapeからMozillaに移行するときに、新バージョンのリリースがなくなって、そこで致命的にシェアを落としたというのは確かにそうだと思う。
けど、そこで書き換えていなかったら、2005年のAJAXから始まるWebアプリの高度化についていけなかったと思う。
あそこで書き換えたからこそ、いまこの記事をFirefox上で書けてるんじゃなかろうか。
Windows
Windowsは、MS DOS上で動いていた3.1に継ぎ足すような形で32bit対応してWindows 95など続いていたけど、やはり無理が出ていて、ビジネス用にWindows NTを1から作り直していました。
そして一般向けにもNTを使おうと計画してたけど開発が遅れてWindows 98をアップデートしたWindows MEが出たりして、それでもWindows XPからはNTベースになって今も続いています。
macOS
MacのOSは、古いMac OSを捨ててmacOS(当時はMac OS X)に置き換えられました。開発は遅れて、いつまでもリリースされなかったのを覚えてます。当初、次期OSとしてはCoplandの開発が進んでいましたが、いつまでもリリースされなかったのはコレ。結局Coplandはキャンセルされて、NeXTを買収し、OPENSTEPをベースにMac OS Xが開発されたのでした。(その意味では1から開発されたわけではなかったので失敗例かもしれない)
それでUNIXベースになったからこそエンジニアの支持を得ているし、またそこでアーキテクチャが整理されたからiPhoneなどへの端末展開ができたんじゃないかと思います。
はてなブログ
いまこの記事が置かれてる はてなブログも古いコードを捨てて書き直されたサービスですね。
はてなダイアリーから はてなブログへの移行期に、おそらくなんらかのビジネスチャンスを失ったとは思うけど、それでも、あのときに刷新してなかったら、gooブログなどサービス終了するブログたちに名前を連ねてたかもしれない。
失敗例
業務システムは定期的に更新されてるけど、最近は失敗が目立つようになってますね。今までも失敗はあったけど、影響がでかくなってるような。
新システムに移行したらプリンが出荷できなくなったグリコ基幹システム。
グリコ純利益43％減 24年12月期決算、基幹システム障害で「プッチンプリン」など出荷停止 - 日本経済新聞
システム更新しようとしてたら隠れ仕様がたくさん出て来て訴訟問題になってるNHK受信料システム。
IBM Japan Newsroom - お知らせ
今、JavaはCで書かれているのだけど、JavaをJavaで書くというのは夢で、JavaバイトコードをネイティブコンパイルするコンパイラをJavaで書こうという話がありました。
で、Cで書かれた今のC2コンパイラのメンテが難しすぎるので置き換えようということでJavaで書かれたGraalコンパイラが開発されたのだけど、C2を置き換えるには至りませんでしたね。
とはいえ消えたわけじゃなく、GraalはGraalVMでネイティブコンパイルに使われていて、また標準化の流れも来ているけど。
JEP 317: Experimental Java-Based JIT Compiler
自社開発プロダクトは、移行失敗したら静かに消えていくので目立ちにくいんだろう。なんかあった気がするけど。
まとめ
Joel on Softwareには、移行のための3年というのはインターネットの世界では非常に長いと書かれていたけど、それから20年たって動きも落ち着いて、3年はそう長くないようにも見える。
AIに関わらないプロダクトだと、3年のギャップはそこまで問題にならないんでは。逆にAIに関するプロダクトは3ヵ月の遅れが致命的になってる。
ただ、見返してみると、FirefoxもWindowsもmacOSも、20世紀のコードを21世紀に入って捨てたもので、それ以降は安定して書き換えるという話になってないですね。
はてなブログも、2012年くらいに稼働してると思うけど、それ以降はコードベースが古いという話になっていないです。
企業システムも、メインフレームからオープンシステム、自前サーバーからクラウドのようなアーキテクチャ変更がモチベーションにあるように思います。
インターネットの世界も落ち着いて、16bitから32bit、クラウドやスマホのような実行基盤の変更も起きないように見えるので、今後は新しい実行環境で動かすために1から書き直すということは減っていきそう。
創業期につくったシステムが成長が一段落したときにユースケースが変わっているので作り変える、といったことはあるのかもしれないけど。
例えばPerlで書かれている はてなブログをPerl以外で書き直すということは なさそうで、新しい機能をいれるときにマイクロサービスとして切り出して別言語で実装というふうになると思う。既存部分を置き換えるにしても、同様にマイクロサービスとして切り出して置き換えていく形になりそう。
まあ、なんらか1から書き直す必然性は残るだろうけど、それは単にコードがダサいからとかではなく、今後の発展につながる形である必要があると思う。
Joel on Software
作者:ジョエル・スポルスキ
オーム社
Amazon
nowokay 2025-05-12 22:40 読者になる
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2025-05-11
CPUが得意なことをCPUにまかせて少ないVRAMでも大きめのLLMを速く動かす
Redditに「VRAM足りないとき一部のレイヤーをCPUに任せるんではなく、レイヤー全部をGPUに載せてレイヤー内部のFFNだけCPUに持っていったら速くなった、なんでこれが標準じゃないんだ」というのがあったので、おうちのRTX 4060 Ti 16GBで試してみたら微妙に速くなりました。
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ki7tg7/dont_offload_gguf_layers_offload_tensors_200_gen/
Qwen3 30B A3Bで試してみる
こういった指定がOllamaやLM Studioではできないので、今回はKoboldCPPというので試してます。
https://github.com/LostRuins/koboldcpp
KoboldCPPでは実用が厳しいので、llama.cppで試すほうがよさそう。
とりあえず、LM StudioでQwen3 30B A3Bのq3_k_xlを動かしたときは15.58tok/sec
48中38レイヤーをGPUに割り当てています。
ということで、koboldcppの実行。ダウンロードした実行ファイルに--overridetensorsと--modelと--gpulayersを指定して起動します。
koboldcpp.exe --overridetensors "blk\.([0-9]*[05])\.ffn_.*_exps\.=CPU" --model "D:\dev\gguf\unsloth\Qwen3-30B-A3B-GGUF\Qwen3-30B-A3B-UD-Q3_K_XL.gguf" --gpulayers 48
--overridetensors "blk\.([0-9]*[05])\.ffn_.*_exps\.=CPU"という指定が肝ですね。
0と5で終わるffn内の層がCPUに乗ります。
今回はRedditに書いてあった指定を使っているのだけど、層の名前を確認したいときは正規表現で.*を指定すれば全部CPUに乗るので確認できそう。
http://localhost:5001にアクセスして「bertとgptの違いは」と聞いてみます。
17.55tok/sec！12%速くなりましたね。
メモリ消費はこのくらい。
落としたときに2.2GB使っていたので、11.4GBほど消費してます。これはLM Studioで36レイヤー読み込んだときと同じ。
Llama4 ScoutのQ2_KをLM Studioで16レイヤーをGPUにオフロードした場合とKoboldCPPで--overridetensors "blk\.([0-9]*[0124578])\.ffn_.*_exps\.=CPU"としてFFNだけ2/3ほどCPUに残した場合では、4.1tok/secだったのが4.9tok/secと20%速くなりました。
ただ、思ったより効果がでてないのは、うちのCPUがちょっと弱いからではないかと。強いCPUならもっと効果が出ると思います。
Qwen3 32Bで試したら性能向上できなかったけど、CPUが強ければそれなりに効果が出そう。
何をやっているのか
では何をやっているのか見るためにLLMの基本構造を確認してみましょう。
いまのLLMはトランスフォーマという構造をベースにして、だいたいこんな感じになってる。位置エンコーディング(Posional Encoding)からFeed Forwardまでで一層で、 それがQwen 30B A3Bなら48層、Qwen 32Bなら64層という風になってる。
で、LM Studioをはじめ、LLMの実行系の設定では、層単位でGPUにどれだけ乗せるか、逆にCPUにどれだけ残すかというのを設定するようになってる。
でも、層全体で決めるんじゃなくて、層のなかの役割によってCPUでも効率化できるか、GPUじゃないとだめかって決まるんで、CPUでも効率化できるところはCPUに残して、GPUのメリットあるところはなるべくGPUに乗せたほうがいいんでは、って話ですね。
なぜそれがいいのか
じゃあなぜそれがいいのか、って見るのには、実際のコード見るのがいいと思います。
ということで、llama2.cをJavaで書き直したやつをベースに。
https://gist.github.com/kishida/05656bfcbe840f269784f7dbbee5928e
LLMの処理を見るのはforwardメソッド。
https://gist.github.com/kishida/05656bfcbe840f269784f7dbbee5928e#file-llama-java-L300
まず後段になるFeedForwardを見てみます。今回CPUに乗せようというのはこの部分です。
rmsnorm(s.xb, x, w.rms_ffn_weight[l], dim); // Now for FFN in PyTorch we have: self.w2(F.silu(self.w1(x)) * self.w3(x)) // first calculate self.w1(x) and self.w3(x) matmul(s.hb, s.xb, w.w1[l], dim, hidden_dim);
matmul(s.hb2, s.xb, w.w3[l], dim, hidden_dim); // SwiGLU non-linearity for (int i = 0; i < hidden_dim; i++) { // 省略 } // final matmul to get the output of the ffn matmul(s.xb, s.hb, w.w2[l], hidden_dim, dim);
SwiGLU - 2025/05/11 23:06:19 [N]ネタフル
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- 2025/04/20 23:36:22 id:HolyGrailとid:HoryGrailの区別がつかない日記
2025-04-20
RubyKaigi 2025 の RubyMusicMixin で VJ をやってきました
やったこと
p5rb_cli gem をインストールする
p5rb の描画処理を #{任意のAI} といっしょにペアプロで組み上げていく
p5rb run を実行してサーバーを立ち上げる
ブラウザでアニメーションを表示させる
OBSでブラウザをキャプチャし、仮想カメラにアウトプットする
VDMX6(VJソフト)で仮想カメラの映像を取り込む
経緯
VJ 初心者として申し込み
VJをはじめようと思ったのが3月に発売された M4 MacBook Air を購入したのがきっかけでした。
特に RubyMusicMixin を意識したわけではないのですが、普段定期イベントとしてやっている高専DJ部ではいつもVJがワンオペ状態だったり、なにか新しいものをはじめたい気分みたいなものもあり、勢いでVJ用のソフトウェアのライセンスと、VJ界隈では初心者が最初に購入すると言われているnanoKONTROL2を購入しました。
ときを同じくして RubyMusicMixin の募集が開始されました。
RubyMusicMixin は初回から全て参加しており、昨年はDJとしても出演させていただきました。
そして、これは RubyMusicMixin に限らないんですがとにかくVJの人口が少ない。
普段VJの人が少ない人数で長時間回していることを知っていたのでせっかく環境だけはあるし準備期間も1ヶ月ぐらいあるから大丈夫やろ、という気持ちでVJとしても応募をしました。
p5.rb を使おうと思ったきっかけ
さて、そんなこんなでVJとして参加することになったわけですが、いかんせん上記にもある通り私はVJとしては駆け出しも駆け出し、先週の土曜日に開催された高専DJ部が初めての現場で、ようやくVJソフトの使い方を覚えたばっかりのよちよち状態だったわけです。
一方で、せっかくVJとして呼んでもらったので何かやらなければという気持ちがありました。
そんなとき、コーチとして参加した第16回 Rails Girls Tokyoでの @chobishiba さんのLTをふと思い出しました。
そういえばクリエイティブコーディングというものがあって、p5.js を Ruby から利用するための p5.rb もあったな、となり「p5.rb つかってVJの映像つくれるんじゃない？」となったのが Day1 の午後でした。1ヶ月の準備期間……？？そんな話しましたっけ。
あとはノリと勢いとAI
さて、こうなってくるとあとはやるだけです。
幸いにも趣味で配信をしていた影響もあり、描画したアニメーションをVJソフトに取り込むという部分に不安はなかったのでとにかくどうやってアニメーションを用意するかな、という話になってきます。
途中 @chobishiba さんを見かけて「こういうことをやろうと思ってるんですよ〜」と会話させてもらってジェネ系VJというジャンルの存在や、やっていきの気持ちに後押しをしていただいて本当に助かりました。また、今一番自分にとって必要だった p5rb gem をみつけたり、サーバーが起動できるならあとは書くだけだ、ということでAIに「こういうことやりたいんだけど」って伝えたら書いてくれたりどうにかこうにか最低限それっぽい素材になりうるものをなんとか用意することができました。
できた
ということで本番です。p5.rb で描画したアニメーションが表示できた！というところで今回目標としていたところは達成できました。
そして現場でやったことでVJとして利用するうえで様々な課題も見つかりました。
「もっとこうしたい」がたくさん見つかったのが何よりの収穫だったと思います。
最後に
ということで今回は「VJの映像にp5.rbで描画したアニメーションを利用する」が達成できたので、来年の函館に向けて次の目標を見つけたいなと思います。
幸い、定期開催している高専DJ部がちょうどよいマイルストーンのタイミングとして設定できるので、コツコツ続けていきたいなと考えています。
最後に、今回映像に利用したコードを置いておきます。
RubyMusicMixin2025VJ.rb
AIにベースを書いてもらいながらちょいちょい編集を加えたことでコメント通りに動く状態ではないのですが、現場で画面に表示されていた映像は見られるかなと思いますのでぜひ手元で実行して、そして来年はステージ側に立つ人がさらに増えてくれればこの上ないかなと思っています。
それではみなさま、また来年の RubyKaigi でお会いしましょう！
HolyGrail 2025-04-20 13:36 読者になる
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RubyKaigi 2025 の RubyMusicMixin で VJ をやってきました
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2025
2025 / 4
- 2025/04/18 03:34:04 ぼく最速戦記君劇場＠自宅の日記 Not Found - 技術日記
【復旧済み】人力検索はてなにつながりにくくなる障害が発生していました
人力検索はてな 日記 (265)
- 2025/04/17 19:35:54 妄想科學日報
この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。
- 2025/03/23 21:33:48 秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ
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- 2025/02/11 15:36:01 krdy?
(Notes: 1,752)
- 2025/01/28 18:13:22 結城浩の日記
2025年1月1日
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2025年1月1日 00:00
結城浩ニュースレター | 2025年01月21日
2024年12月1日
結城浩ニュースレター
2024年12月1日 00:00
結城浩ニュースレター | 2024年12月15日
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結城浩ニュースレター
2024年11月1日 00:00
結城浩ニュースレター | 2024年11月16日
2025 [ 01 | 02 | 03 | 04 | 05 | 06 | 07 | 08 | 09 | 10 | 11 | 12 ]
- 2025/01/26 00:45:24 Geekなぺーじ
go.jpサブドメインが不正利用可能な状態だった件について
- 2025/01/08 19:56:17 phaのニート日記
2025-01-08
2024年は忙しかった
- 2025/01/01 15:41:17 akiyan.com
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- 2024/12/28 20:39:00 ゆーすけべー日記
2024-12-28
2024年に買ってよかったもの「シャトルシェフ」 — 今年買ったのが2台目だからチートっぽいけど、とにかく推したいので… シャトルシェフという調理器具があって、めちゃくちゃいいので、紹介する。 調理器具のことを話すが、シャトルシェフ以外詳しいわけではない。 圧…
- 2024/12/10 18:44:33 Log-tamago
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- 2024/10/30 23:10:36 MutsuLog
UIデザイナーのつぶやき, 書評
UIを考える自主練におすすめな本
2024/10/28 月曜日 mutsuki
自主練するつもりで購入したわけではないけど
読了後に「自主練にちょうどいい」と思った本を紹介。
オブジェクト指向UIデザイン──使いやすいソフトウェアの原理
おすすめな点は、ニーズ起点でお題が出ていること。
自主練する時に難しいのがお題作りだと思うんだけど
特殊な業界知識がなくても想像できる内容なのが良い。
お題を読んだら手を動かす。
考える時間がないならページを進めない。
つい読み進めて解答例を見たくなってしまうけど踏ん張る。
以下、自主練で書いたワイヤーフレーム。
他人に見せるのを考慮していなかったので粗い。
仲間と勉強会するんだったら、もっと綺麗に書きたい。
これから先の自主練について
日常生活を送る中で、使いにくいUI・サービスに出会ったら
なぜ使いにくいのか
どうしたら使いやすくなるのか
なぜ、その使いやすくなる施策を打たなかったのか？の背景
（コスト、時間の制約・法的制約・技術的制約・そもそも考えてもいなかった・社内コミュニケーションに何らかの課題がある 等々）
を考えて、できれば手と頭を動かして自主練すると
UI脳が鍛えられると思う。
UI書籍
UIを考える自主練におすすめな本
UIデザイナーのつぶやき (6)
書評 (7)
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- 2024/09/21 12:18:51 IT戦記
HDD データセンタ用の HDD の中古 42234 合計 28 TB。ebay でデータセンタで使われてた中古 HDD 14TB を二個買った。これまでもデータセンター用の HDD を ebay で買ってきたけどとてもコスパ良い
- 2024/07/09 04:38:39 最速配信研究会
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- 2024/05/14 11:20:15 おごちゃんの雑文
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- 2024/03/28 11:48:21 技術日記＠kiwanami
技術日記＠kiwanami
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- 2024/03/28 11:48:10 川o・-・）＜2nd life
2nd life (移転しました)
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- 2024/03/28 10:49:33 気が向いたら
気が向いたら
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- 2024/03/28 09:46:02 [foool]丘の上
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- 2024/03/28 09:33:41 Kossy Memo 〜 はてな経営企画担当役員日記
Kossy Memo
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- 2024/03/27 23:49:47 しかじろうがプログラム作るよ！
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- 2024/01/26 23:16:14 聴く耳を持たない(片方しか)
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- 2024/01/25 18:28:38 やねうらお−よっちゃんイカを買いに行くのは控えて本格的に本書く男
yaneurao 2015-02-18 00:00 読者になる
- 2023/09/26 17:26:30 Yahoo! JAPAN Tech Blog
検索システムと自然言語処理AIを合わせ、編集作業を効率化する（Yahoo!ニュースのAI事例）
2023.09.25
- 2023/06/06 04:49:02 六本木で働いていた元社長のアメブロ
アクセスデータの利用
