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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 3508 件
#2026-03 764#japanese 587#deep-dive 254#kubernetes 247#culture 236#career 224#ai 214#llm 208#devops 193#2026-04 144#security 139#observability 113#database 110#communication 107#architecture 100#productivity 88#finance 87#mindset 80#ai-papers 79#history 79#it 78#psychology 78#english 75#networking 74#deep-learning 73#gpu 70#linux 70#performance 70#cs-fundamentals 63#ai-agent 61#postgresql 59#rag 59#economy 57#mlops 53#self-improvement 53#ai-platform 51#food 51#learning 51#python 51#travel 51
Excelショートカット、本当に時間を節約するもの — 覚えるのではなく規則を理解する
Excelのショートカットを200個並べる代わりに、実際に行っている作業単位でまとめました。方向キーの一族がなぜデータの終わりを正確に知っているのか、絶対参照の循環がどんな順序で回るのかといった規則を理解すれば、組み合わせを覚える必要がなくなります。移動と選択、編集と貼り付け、数式、表とフィルタ、書式、シート管理の六つに分け、WindowsとMacのキーを一緒に載せました。マイクロソフト公式文書で確認できたものとできなかったものを区別し
2026-08-02 · 28 分で読めます #excel#shortcuts#productivity#office#keyboardモデルカードを正しく読む方法 — 5分で必要なものだけ抜き出す
モデルカードは上から下へ読むと必要な情報にたどり着けないように書かれています。ベンチマーク表が画面の半分を占める一方で、ライセンスとチャットテンプレートは一行で通り過ぎます。この記事はカードを読む順序を逆転させ、配備判断に実際に必要な七つを5分で抜き出す方法を整理しました。重みの公開とオープンソースがどう違うか、カードの点数をそのまま信じてはいけない理由、コンテキスト長の表記が何を隠しているか、そしてトークナイザとチャットテンプレートで
2026-08-02 · 33 分で読めます #llm#huggingface#model-card#license#tokenizer小説の選び方 — 時間を使う価値がある30冊と最初の50ページの法則
小説のおすすめリストは山ほどあるのに、本当に必要な情報が抜けています。この本が何ページあるのか、どれくらい難しいのか、そして最初の50ページがつらいときに読み続けるべき本かどうか。古典と20世紀の近代小説、ここ20年ほど、ジャンル小説、韓国文学、非西欧圏まで30冊をその基準で整理しました。最後には日本の読者が版を選ばなければならない、翻訳に敏感な作品をまとめています。
2026-08-02 · 39 分で読めます #storytelling#novels#reading#world-literature#culture観測データをClickHouseに入れるということ — スキーマ、ロールアップ、TTL、そして役割分担
トレースとログが一日数TB規模に膨らむと、検索エンジンや時系列DBひとつでは持ちこたえられなくなります。ClickHouseが観測データに合っている理由をカラム指向ストレージと圧縮、ソートキーの観点から整理し、トレースとログのテーブルを実際のDDLで設計します。属性をMapで持つかJSON型で持つかの判断基準、マテリアライズドビューでロールアップを作る方法、パーティショニングとTTLでコストを制御する方法を扱います。最後に、Promet
2026-08-02 · 25 分で読めます #observability#clickhouse#opentelemetry#data-modeling#cost公開された学習事例から学ぶ — 何を試し、何が失敗したか
公開された大規模学習の技術報告書とログブック七件を選び、成功指標ではなく失敗とその対応だけを抜き出して整理しました。Llama 3 405Bの54日間419件の中断統計からチェックポイント周期を逆算し、DeepSeek-V3とKimi K2が損失スパイクをそれぞれ異なる層でなくした方法を比較します。Olmo系列が安定性の修正をアーキテクチャに残した理由、OPT-175BとBLOOMのログブックが残した失敗記録の原型、SmolLM3とMa
2026-08-02 · 23 分で読めます #mlops#llm-training#case-study#training-stability#scalingマルチGPU学習の四つの並列化 — 何を分割し、何を通信するか
データ並列、テンソル並列、パイプライン並列、コンテキスト並列がそれぞれ何を分割し、その代償として何を通信するのかを数字で整理しました。まずAdam混合精度学習のパラメータあたり16バイトの内訳を組み立て、ZeROステージ1〜3がその内訳のどの項をGPU数で割るのかを計算します。続いて活性化メモリの計算式でチェックポインティングがなぜ100GBを1GBに変えるのかを確認し、各並列化の通信量をステップあたりバイト数に換算して、NVLink内
2026-08-02 · 21 分で読めます #mlops#distributed-training#multi-gpu#fsdp#deepspeedこれらのモデルはどう作られたのか — 2026年オープンウェイトパイプライン解剖
2026年8月時点でHugging Faceの上位に並ぶオープンウェイトモデルのカードと技術レポートを読み、データ収集から量子化デプロイまでの制作パイプラインを順番に整理しました。MoEのスパース性が20倍を超えた理由、グローバルアテンションを減らす四つのアプローチ、事前学習のトークン予算と安定化技法、SFT後の選好最適化と強化学習、そして蒸留と低ビットデプロイまでを実際のモデルを例に扱います。重要な前提を先に明かすと、ほとんどのオープ
2026-08-02 · 31 分で読めます #llm#pretraining#moe#post-training#quantization2026年のLLM学習スタック地図 — 各層が何を代わりにやってくれて、何を隠すか
LLM学習フレームワークを三つの層に分けて系譜を整理しました。下の層はPyTorch分散、DeepSpeed、Megatron-Coreのような実行エンジンで、真ん中はtorchtitanやMegatron-Bridgeのような学習ループ、上の層はTRLやAxolotlのように設定ファイルでファインチューニングを回してくれる道具です。各層が何を代わりにやってくれて、代わりに何を隠すのか、そして上位フレームワークがむしろ邪魔になる地点はど
2026-08-02 · 21 分で読めます #mlops#llm-training#pytorch#trl#framework今Hugging Faceで何が伸びているか — 2026年8月トレンディングマップ
2026年8月2日時点でHugging Faceのトレンディング一覧を実際に洗い、用途別に実務で使えるモデルを整理しました。汎用LLM、コーディング、埋め込みとリランカー、ビジョン、音声、画像・動画生成、小型オンデバイスの順で、作り手と規模とライセンス、そして使う前に知っておくべき制約を一緒に書きました。核心は、トレンディング一覧の相当数が新規モデルではなく量子化再アップロードとコミュニティのファインチューンだという点です。原本と派生版
2026-08-02 · 28 分で読めます #llm#huggingface#open-weights#model-selection#quantizationカーネルを書く三つの層 — CUDA C++、Triton、CUTLASSを同じ問題で比較する
同じGPUカーネルを、手で書くCUDA C++、Pythonでタイル単位に書くTriton、テンプレートで組み立てるCUTLASSとCuTeでそれぞれ書いたとき、何が変わるのかを比較します。行単位のsoftmaxをCUDA C++とTritonで実際に書いてコード量と性能を並べて測り、その差がどこから来るのかをコンパイルパイプラインのレベルで説明します。Tritonがカスタムアテンションカーネルの事実上の標準になった理由とあわせて、Tr
2026-08-02 · 28 分で読めます #triton#cuda#cutlass#gpu-kernel#compiler任せることで失うもの — 自動化が実力を削る仕方は一様ではありません
電卓を使って罪悪感を覚える人はいませんが、AIに書かせた文書を送った後は、たいていの人が少し落ち着かなくなります。その非対称性がこの記事の問いです。オフロードが純粋な利得である領域、実際に能力を削ると測定された領域、そして今の知識労働の大半が置かれている曖昧な中間を分けて見ていきます。航空分野の自動化依存研究は通念と違うものを発見し、自動化バイアス研究は訓練では防げないと語ります。退屈を任せることと判断を任せることがなぜ別種の決定なのか
2026-08-02 · 29 分で読めます #humanities#ai#cognition#automation#skill機械がくれる慰めは本物か — 問いを変えるべき理由
人は実際にAIと会話した後、気分が良くなります。それを錯覚だと切り捨てるのは、失礼であるだけでなく不正確です。この記事は、応答性がなぜケアのように感じられるのか、チャットボットを使ったメンタルヘルス研究が実際に何を示し、何を示していないのかを、臨床試験の設計まで踏み込んで検討します。そして本当に問うべきなのは「この慰めは本物か」ではなく「何を代替しているのか」だと提案します。補完としての慰めと代替としての慰めは、同じ行動でありながら、ま
2026-08-02 · 31 分で読めます #humanities#ai#psychology#loneliness#relationships道具か、相手か — 意識の問いを保留にしたままでも言えること
人がAIの前でまず手に取る問いは「これに意識はあるのか」です。最も難しい問いであり、おそらく最も役に立つ問いではありません。この記事はその問いを閉じずに脇に置き、観察できることから始めます。道具が文章で答え始めたとき何が変わったのか、擬人化がなぜシステムではなく私たちについての事実なのか、イライザ効果が示すものと示さないものは何か、そして答えがどちらに転んでも変わらない一つの非対称性について書きます。
2026-08-02 · 29 分で読めます #humanities#ai#philosophy#cognition#technologyvLLMを速くする — 設定、内部構造、そしてコードに手を入れるべき場所
vLLMの性能を上げる作業を、コードを触らずにできることから順に整理します。バッチ関連の引数とプレフィックスキャッシュ、チャンクドプリフィル、量子化の選択をまず扱い、そのあとPagedAttentionと連続バッチングスケジューラが内部で何を決めているのかを、実際のソースを根拠に説明します。実際にコードを触る価値のある三箇所、カスタムロジットプロセッサ、カスタムアテンションバックエンド、スケジューラポリシーとその代償も押さえます。何を固
2026-08-02 · 33 分で読めます #vllm#llm-inference#paged-attention#benchmark#schedulerAMD と NVIDIA、何が違うのか — ハードウェアよりスタックが問題である理由
AMD GPU と NVIDIA GPU の違いを、ハードウェア構造・ソフトウェアスタック・移植経路・エコシステムの成熟度という 4 つの層に分けて、感情抜きに整理します。SM と CU、Tensor Core と Matrix Core の対応関係から、ワープ 32 とウェーブフロント 64 が実際のコードにどんなバグを生むのかまで具体的に扱います。HIPIFY が自動で移植してくれる部分と必ず手で直すべき部分を切り分け、cuBLAS
2026-08-02 · 27 分で読めます #amd#rocm#hip#nvidia#cudaロボット工学に必要な数学、順序立てて — そして何を後回しにしてよいか
ロボットアームを作るには数学をどこまで知っておくべきかへの答えです。線形代数、三角法と回転表現、微積分と多変数、微分方程式と制御理論、確率と推定、最適化の順に6つの枝を整理しました。各枝ごとにロボットアームのどの部分で正確に使われるのか、どの水準まで知れば十分か、そして何を後回しにしてよいかを一緒に記しました。後回しにしてよいものを明示した理由は、そこがほとんどの人が途中で止まる地点だからです。ヤコビアンのSVDが特異点付近で崩れる過程
2026-08-02 · 44 分で読めます #robotics#math#electronics#linear-algebra#controlGPUカーネルを自分の手で直すということ — 転置カーネルを5倍速くするまで
GPUカーネルを直接修正するとは実際どういうことか、スレッド・ワープ・メモリ階層から押さえます。占有率がなぜ目標ではなく症状なのか、そしてほとんどのカーネルが演算ではなくメモリ帯域幅に律速されているという事実をルーフラインの観点から説明します。行列転置カーネルひとつをnaiveからコアレッシング、シェアードメモリタイリング、バンクコンフリクト除去まで四段階で直しながら、各段階の有効帯域幅を実際に測るハーネスも提供します。最後にNsigh
2026-08-02 · 31 分で読めます #cuda#gpu-kernel#nsight-compute#memory-bandwidth#performanceロボットアームは何でできているか — リンク、ジョイント、そして関節を実際に動かすもの
ロボットアームを作ろうとサーボ6個を買うと、たいてい腕は自重で崩れます。この記事はリンク、ジョイント、エンドエフェクタの正確な定義から始めて自由度が何を数える値なのか、なぜ6が基準なのかを説明し、関節を実際に回す3つの選択肢であるサーボ、ステッパー、BLDCをメーカー公表の規格で比較します。減速機がトルクを何倍に増やし、バックラッシュをどれだけ生むか、ハーモニックドライブがなぜロボットに使われるのかをアーク分単位で検討します。最後に腕の
2026-08-02 · 45 分で読めます #robotics#hardware#electronics#arduino#math2025〜2026年アメリカ映画・ドラマ総まとめ — オスカーが選んだものと観客が選んだもの
2025年から2026年上半期までのアメリカ映画とシリーズのうち、実際に話題になった17作品をまとめました。第98回アカデミー作品賞を受賞した『ワン・バトル・アフター・アナザー』、オスカー史上最多となる16部門にノミネートされた『シナーズ』、Netflix歴代最多視聴の映画になった『K-POP Demon Hunters』、そしてエミー賞を席巻した『ザ・ピット』と『ザ・スタジオ』までを扱います。各作品の監督と主演、確認できた視聴経路、誰
2026-08-02 · 26 分で読めます #culture#american-film#tv-series#movie-recommendation#oscars2025〜2026年韓国映画・ドラマ総まとめ — 劇場が戻ってきた年、OTTが再編された年
2025年から2026年上半期までの韓国映画とドラマのうち、実際に話題になった18作品をまとめました。1691万人を動員した『王と暮らす男』、ヴェネツィアで公開されたパク・チャヌクの『どうしようもない』、そしてNetflixグローバル1位を記録した『폭싹 속았수다』と『참교육』までを扱います。各作品の監督と主演、公開プラットフォーム、誰が好きで誰が苦手そうかを一行でまとめました。結末は明かさず、前提だけを紹介します。
2026-08-02 · 28 分で読めます #culture#korean-film#k-drama#movie-recommendation#netflix