Software

背景

この記事では、GPU搭載のリモートワークステーションで動くdockerコンテナに手元のVSCodeからSSH接続して、GPUを使うpython開発環境について投稿した。一旦は、自分なりに構築したが、もっと改善点があるのではないかと考え、生成AIを使って改善したことについて述べる。

モチベーション

家ではMacを使っているが、会社ではWindows PCを使っている。平日会社でPC操作をした後、家でMacを使うと、ファイルのコピペのショートカットキー（Ctrl-c/Cmd-c等）の操作をよく間違える。逆に月曜日会社で思わず、Cmd+cとしてしまう。因みに家でも会社でもキーボードはHHK（US配列）を使っている。

MacのCmd-c/v/x/z/a/s/fをCtrl-c/v/x/z/a/s/fに変更することにした。そのために、Karabiner -Elementsというアプリを使った。

実施に当たっては、ChatGPTとの会話して、手順および困った時の対応を確認した。

はじめに

3ヶ月前リコリモで撮影したLRGB画像をカラー合成する記事を書いた。NGC1566を対象に、LRGB各フィルターで露光した複数の画像を合成（スタッキング）処理を行った。自身の備忘も兼ね、処理内容をここにまとめる。

はじめに

昨年の今頃から2ヶ月間、PINNsを使った2次元円柱後流のシミュレーションに取り組んだ。この記事を最後に取り組んでいなかった。 今回、新たなpython開発環境を構築したので、その例題としてこのテーマに取り組むことにした、今回はClaudeをお供に。

モチベーション

これまで、GPUを搭載したリモートのワークステーションでJupyterLabコンテナを起動し、手元のMacBook Airからブラウザで接続して、pythonコードを開発して来た。例えばこの記事。 最近はVSCodeを良く使っているので、VSCodeから同じようにGPU搭載のリモートワークステーション上のpython開発環境に接続するようにしてみた。

モチベーション

最近は、仕事でも個人的にも企画案の抽出、素案から文章の作成、逆に文章の要約などにChatGPTを使ってきた。コーディングなどにもAI/LLMを活用しようと考えて、個人のPCにGemini CLIなどをインストールし、使い始めたところである。この投稿では、インストールと使っての感想などをまとめた。

はじめに

1ヶ月前、MacBook AirにLM Studioをインストールして、ローカルLLMを試す記事をアップした。今回は、OllamaでローカルLLMを試した。

はじめに

これまで使っていたMacBook Proは2016年製、そろそろ買い替え時期と考えていた。MacBook Air（M4）を3月に購入した。ローカルでLLMを動かしたかったので、メモリは最大の32GBにした。4月から神田で働き始めたことや休日は色々な行事で忙しく、なかなか時間が取れなかったが、ようやくLM StudioでローカルLLMを試すことが出来た。

はじめに

新たなPCを購入し、それに伴って、これまでの環境の移行をしている。これまでIT技術に関して、自分が体験、学習したことをhugo（テーマはbeautifulhugoを使って）GitHub Pagesにまとめていた。その移行に予想外に時間が掛かって、半日程度要したので、経緯を簡単にまとめる。

はじめに

Ubuntu 24.04 LTS Noble Numbatがリリースされて、もう少しで1年が経つ。充分に安定していると思われるので、22.04からクリーンインストールで24.04に移行することにした。

いつもは、日本語RemixのISOイメージからインストールしていたが、このバージョンから日本語Remixはリリースされないとのことなので、Canonicalのページからイメージをダウンロードし、インストールした。