生成AI研究用PC発売します

生成AI研究用PC発売します

生成AIパソコンのオンラインショップを開設いたしました。

https://shop.qualiteg.com/

AIやLLM(大規模言語モデル)の研究を開始する際、研究者や開発者が最初に直面する課題の一つが、適切なハードウェアの選定です。特に、この分野の研究用途では、単に高性能なコンピュータを選ぶだけでは不十分で、研究の目的や要求に応じた特化した構成が求められます。しかし、研究目的に合わせた適切なパソコンの構成を決定することは、多くの研究者や開発者にとって大きな挑戦です。

自作の選択肢もありますが、GPUとその周辺機器は高価で、選定をミスするととても高くついてしまいます。(そもそもそのケースにGPUがおさまるか、や、冷却性能、2枚以上挿す場合は、そもそもCPUやバス幅などまで考慮に入れる必要がありAIマシン初心者にとってはハードルが高いものとなります)

今回は、お求めやすく、130億パラメータクラスの LLM が快適に扱えるスペックのPCからラインナップしております。GPUは A4000 を1枚または2枚を搭載してモデルをご用意しております。

当社とPC販売店やHPC(高性能コンピューティング)販売店との最大の違いは、私たちが提供する充実したHW/SW統合技術サポートです。私たちはGPUハードウェアだけでなく、ソフトウェアスタックに深い知識と経験を持っており、特にLLMに関しては、当社の主力プロダクトである ChatStream(TM) の Express Edition(無償バンドル版)を同梱しています。これにより、お客様は箱を開けてすぐに、各種オープンソースのLLMを用いたストリーミングチャットの検証を始めることができます。面倒なインストール作業や複雑な設定の手間を省くことが可能です。

Meta社の Llama などより大規模なモデルにも対応できる Xeon アーキテクチャのGPU4枚挿し生成AIパソコン等もカスタム対応可能ですので、ご相談くださいませ。

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AGI時代に向けたプログラマーの未来:役割変化とキャリア戦略

AGI時代に向けたプログラマーの未来:役割変化とキャリア戦略

はじめに 私がはじめてコードを書いたのは1989年です。 当時NECのPC88というパソコンを中古でかってもらい N-88 Basic というBASIC言語のコードをみようみまねで書いて動かしたあの日から何年経つのでしょうか。 当時、電波新聞社のマイコンBASICマガジンという雑誌があり、ベーマガにはいろんなパソコン向けのプログラムコードが掲載されていました。 そんなわけでもう35年以上趣味や仕事でプログラミングに従事していますが、開発環境、情報流通の仕組みには革命といっていいほどの変化、進化がおこりました。 しかしながら、そんな中でも、あくまでコードを書くのは「私」という生身の人間でした。 そうしたある種の古き良き時代は、いよいよ本格的に終わりを告げようとしています。 2023年ごろからのLLM技術の飛躍的進歩により、プログラミング業界は大きな転換期を迎えています。 特に、OpenAI o3,o1やClaude 3.5、Gemini2.0などの大規模言語モデル(LLM)の進化や、その先にある将来的な汎用人工知能(AGI)の出現は、プログラマーやAIエンジニアの役割に根

By Tomonori Misawa / CEO
PythonとWSL開発のトラブルシューティング: PyCharmとCondaの環境不一致問題

PythonとWSL開発のトラブルシューティング: PyCharmとCondaの環境不一致問題

こんにちは! 今回は、WSL上のConda環境をPyCharmから利用する際に発生した「同じ環境なのにパッケージリストが一致しない」という問題に遭遇したため、その原因と対策について書いてみたいとおもいます 問題の状況 開発の流れは以下のようなものでした 1. WSL環境でConda仮想環境を作成 2. その環境をPyCharmのプロジェクトインタプリタとして設定 3. 開発を進める中で奇妙な現象に気づく 具体的には、次のような不一致が発生していました * PyCharmのプロジェクト設定で表示されるpipパッケージのリスト * WSLでConda環境をアクティベートした後にpip listコマンドで表示されるパッケージのリスト これらが一致せず、「WSL側のシェルから直接インストールしたパッケージがPyCharmで認識されない」という問題が生じていました。 この手の問題でよくある原因は、PyCharm側がWSL側の更新を得るのに少し時間がかかったり、 Indexing が遅れているなどなのですが、今回はそれが原因ではありませんでした。 危険な「静かな

By Qualiteg プロダクト開発部
人気ゲーム「ヒット&ブロー」で学ぶ情報理論

人気ゲーム「ヒット&ブロー」で学ぶ情報理論

こんにちは! Qualiteg研究部です! 今日はAIにおいても非常に重要な情報理論について、Nintendo Switchの人気ゲーム「世界のアソビ大全51」にも収録されている「ヒット&ブロー」というゲームを題材に解説いたします! はじめに 論理的思考力を鍛える定番パズルゲームとして長年親しまれている「ヒット&ブロー」(海外では「Mastermind」として知られています)。 このゲームは一見シンプルながらも、その攻略には深い論理的アプローチが必要とされております。 本稿では、このゲームについて情報理論という数学的概念を用いてゲームの素性を分析する方法について掘り下げてみたいとおもいます。 さらに、この情報理論が現代の人工知能(AI)技術においてどのように活用されているかについても触れていきます。 ヒット&ブローのルール説明 ヒット&ブローは、相手が秘密に設定した色や数字の組み合わせを推測するゲームです。日本では主に数字を使った「数当てゲーム」として親しまれていますが、本記事では色を使ったバージョン(マスターマインド)に焦点を当てます。 Nintendo Sw

By Qualiteg 研究部
Model Context Protocol(MCP)入門:いよいよセマンティックWebの世界へ

Model Context Protocol(MCP)入門:いよいよセマンティックWebの世界へ

こんにちは! きょうは話題のMCPについて解説いたします! はじめに 「AIが便利なのはわかるけど、自分のデータにアクセスさせたり、他のアプリと連携させたりするのは難しそう...」 このような悩みを持っている方は多いのではないでしょうか。 実際、従来のAIには大きな壁がありました。トレーニングデータの範囲でしか回答できない、リアルタイム情報にアクセスできない、外部アプリケーションを操作できないなどの制約です。 トレーニングデータの外側にあるデータをうまく検索する技術としてLLM黎明期からRAGとよばれる技術が発展してきました。 データ検索だけではなく、あらゆる分野でAIが半ば自動で連携してくれる技術が登場しました。 それが「Model Context Protocol(MCP)」です。 本記事では、AIと外部ツールの連携を革新的に簡単にするMCPについて、基本から実用まで詳しく解説します。 MCPの本質:AIのための標準インターフェース MCPは、AIモデルと外部ツール・アプリケーションの間の通信を標準化するプロトコルです。これはインターネットの世界でいえば、

By Qualiteg プロダクト開発部