パーティションを分けるソフトとして代表的なものに fdisk, gdisk, parted があります。 ただしfdiskは古い規格のソフトであり2TB未満のストレージにしか使用できませんので、現在では使用が推奨されません。
パーティションを分けるソフトとして代表的なものに fdisk, gdisk, parted があります。 ただしfdiskは古い規格のソフトであり2TB未満のストレージにしか使用できませんので、現在では使用が推奨されません。
","chat_template":[{"name":"default","template":"{{ bos_token }}{% if messages[0]['role'] == 'system' %}{% set loop_messages = messages[1:] %}{% set system_message = messages[0]['content'] %}{% elif false == true %}{% set loop_messages = messages %}{% set system_message = 'You are Command-R, a brilliant, sophisticated, AI-assistant trained to assist human users by providing thorough responses. You
はじめに 96GB以上のUnified Memoryを積んだApple Siliconマシーンをお持ちの人向けのニッチな記事です。 MLXを使って、話題の⌘R+ (Command R+)を使ったローカルで動作するチャットbotをクイックに作ってみました。途中で何点かつまづいたので、困っている人に届いたら嬉しいです。 以下の記事を参考にさせてもらいました。 環境 Apple M3 MAX (128GB) 推論中のpythonプロセスのメモリ消費量は62GB程度でした。Unified Memory 64GBでスワップしながらギリ回るくらいですかね Python 3.10 (3.11, 3.12でも動作しました) 最初、Python 3.9環境で動かそうとしてコケました。エラーメッセージは以下の具合です。 ValueError: Received parameters not in model:
今回は、ローカルで動かせるCommand R+の量子化モデルを色々使ってそれぞれにElyzaTasksベンチマークを解かせるという事をやる。 何故そんな事をする必要があるんですか? まず、LLMのパラメータは本来1パラあたり16bitの精度で保存されている。しかし、LLMを動かすとメチャクチャメモリやVRAM食う。だから、精度を下げちゃえば省メモリになっていんじゃね?という話で、8bitやら4bitやら2bitに精度を下げちゃう事が、特にLlama.cpp界隈では常識的に行われている。これが量子化だ。というか、コンシューマレベルのPCでLLMを実用的に動かしたいと思えば、量子化はもはや必須テクである。 量子化でbit数を下げれば下げるほど、当たり前だがLLMの回答の精度、クオリティは下がっていく。要するにアホになってく。8bitはまったく問題なし。6bit、5bitも全然問題なし。4bit
本を読んでて、気になるところがあったら、 その要点をテキストファイルに箇条書きにして、整理しながら読書する。 これだけ。 これだけで、読書の質が桁違いに上がります。 これをやると、「普通に本を読むだけだと、理解した気になってるだけで、実はろくに理解してなかった」と分かって驚きます。 話はこれで終わりですが、 以下の点が気になる方もいらっしゃるでしょう。 ●どんな人がどんな本を読む場合にもそうなるわけじゃないだろ。具体的に、どんな人がどんな本を読む場合にそうなるんだ? ●そんなの面倒くさくてやってらんない。手間をかけずにやる方法はないの? ●具体的にどうやるとうまくいくのか、もっとちゃんと説明しろ。 そういう方のために、以下、これらについて補足します。 まず、読書を以下の9種類に分類します。 (1)リアルタイム活用読書読んだ知識を今やっている仕事/生活/趣味にリアルタイムに活用しながら読む方
経済分析レポート 日本、米国、欧州、アジア、新興国経済に関する様々な分析レポート 経済指標レポート 世界各国の経済指標に関するタイムリーな情報、解説レポート 経済見通しレポート 日本、米国、欧州、アジア経済に関する今後の見通しレポート 金融市場レポート 株価・金利・為替マーケットおよび金融政策に関するレポート ライフデザインレポート 主に生活に関連した研究レポート、調査結果のプレスリリース 第一生命経済研レポート 経済・金融市場に加え,様々な話題を取り上げた月次レポート ビジネス環境レポート 労働、環境、技術、外交などビジネス・社会環境に関する研究レポート 1分でわかるトレンド解説 注目のトレンドワードについて、わかりやすく1分で解説したレポート
Artificial Intelligence (AI) is transforming the way we build, debug, and optimize code, and it’s happening at an unprecedented pace. As a long-time Ruby and Rails developer, I’m participating in these developments with excitement via my startup and my new book and open-source projects. The good news I want to share is: not only will Ruby and Rails survive this AI revolution, Rubyists will pioneer
This article was adapted from my Rails World talk “Rails and the Ruby Garbage Collector: How to Speed Up Your Rails App”. Ruby’s garbage collector is designed to be adaptable, scaling from short Ruby scripts to running apps that serve millions of requests per second. While it’s designed to be adaptable, it may not work optimally for every use case. For this reason, Ruby’s garbage collector support
Intro CSRF という古の攻撃がある。この攻撃を「古(いにしえ)」のものにすることができたプラットフォームの進化の背景を、「Cookie が SameSite Lax by Default になったからだ」という解説を見ることがある。 確かに、現実的にそれによって攻撃の成立は難しくなり、救われているサービスもある。しかし、それはプラットフォームが用意した対策の本質から言うと、解釈が少しずれていると言えるだろう。 今回は、「CSRF がどうして成立していたのか」を振り返ることで、本当にプラットフォームに足りていなかったものと、それを補っていった経緯、本当にすべき対策は何であるかを解説していく。 結果として見えてくるのは、今サービスを実装する上での「ベース」(not ベスト)となるプラクティスだと筆者は考えている。 CSRF 成立の条件 例えば、攻撃者が用意した attack.examp
I saw a project a couple weeks back which allows writing and running Crystal methods inline inside a Ruby file. It’s a neat project, and I don’t want to take away from it but something in the README example looked off to me. require 'crystalruby' require 'benchmark' module Fibonnaci crystalize [n: :int32] => :int32 def fib_cr(n) a = 0 b = 1 n.times { a, b = b, a + b } a end module_function def fib
こんにちは、富士榮です。 ちょっと前に某所でダメダメな認証系の技術実装ってなんだろうねぇ、、という話をしていたことをXで呟いたところ、色々とご意見を頂けましたのでまとめて書いておきます。 考えていると結局のところ、サービス提供側が意図していることとは全然違うことが起きている気がするので、この辺はしっかり考えて実装したいところですね。(実装ミスは問題外として) カテゴリ滅びてほしいもの実装側がやりたいこと利用者が感じること実際に起きていること代替手法認証CAPTCHAbot避けぐにゃぐにゃ文字が読めない バイクと自転車の違いとは?ユーザの離脱、カゴ落ちパスキーの利用 新しいタイプのCAPTCHA(通常は画面に出ない) リスクベース認証との組み合わせによる抑制認証パスワード誰でも使える認証手段の用意忘れる。複雑なパスワードをそれぞれのサービス毎に管理するのは無理パスワードの使い回し。パスワード
with AIRefraction is a code generation tool for developers. It uses AI to generate code for you. You can use it to generate unit tests, documentation, refactor code and more. Generate code in Generate code using AI in 56 languages — ABAP, Ada, Apex, Assembly, Batch, C, C#, C++, CameLIGO, Clojure, Cobol, CoffeeScript, CSS, D Lang, Dart, Elixir, Erlang, F#, Fortran, Go, GraphQL, Groovy, Handlebars,
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Over the last year or so, I have found myself on a journey to deeply understand how to run Rails applications backed by SQLite performantly and resiliently. In that time, I have learned various lessons that I want to share with you all now. I want to walk through where the problems lie, why they exist, and how to resolve them. And to start, we have to start with the reality that… Unfortunately, ru
Ruby is a beautifully expressive language that not only tolerates many different dialects, but celebrates their diversity. It was never meant as a language to be written exclusively in a single style across all libraries, frameworks, or applications. If you or your team has developed a particular house style that brings you joy, you should cherish that. This collection of Rubocop styles is for tho
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