[自作日記0]GPUマシン自作日記はじめます

[自作日記0]GPUマシン自作日記はじめます

こんにちは!Qualiteg ブートキャンプチームです。
Qualiteg のお仕事に携わっていただくメンバーの立ち上がりサポートをしています!

Qualiteg では、GPU入りの開発用PCや研究用PCは自作を推奨してます!

自らスペックを検討し、秋葉原に買いに行き、相談し、パーツを選定し、組み立てるという一連の経験は非常にエキサイティング&勉強になるからです。

a group of people standing outside of a building
Photo by Shigeki Wakabayashi / Unsplash


ハードウェアの知識はもとより、秋葉原でのお店ごとの特徴、流行、店員さんの熱量、得られるものが非常に大きいです。


たまにパーツ選定ミスをしてしまったり、組み立て途中でパーツを壊してしまったりすることもありますが、その授業料を払ってでも自身で行う価値は十二分にあります。

授業料はどうせ会社持ちですし( ¯▽¯ )

当社では代表をはじめビジネス営業担当まで全員が日々の業務で使用するGPU搭載マシンの自作に励んでおり、日々パーツ情報、親切な販売店情報、弟子入りしたくなるような凄腕店員さん情報(本当に知識豊富ですごい店員さんがアキバの自作系お店にはたくさんいます。感謝!)を共有しています。

high rise buildings
Photo by kokaze production / Unsplash



とはいえ、いきなり秋葉原に突撃する前に、まずは、PC自作の基礎知識をマスターすべく本日記を展開いたします。本日記シリーズはQualiteg メンバー向けですが、一般の皆様にもご参考になる内容があるかもしれませんので、記事は公開設定といたしました。
(一部読みづらい部分などあるかもしれませんので、その点ご了承くださいませ)

本シリーズは、個人用GPUパソコンにフォーカスしていますが、Qualiteg ではプロ用途向けとして商用GPU環境に関する専門家のサポートで大規模GPUクラスターを用いた高負荷対応LLMシステムの構築も承っておりますので、商用LLMシステムご検討のおりにはぜひお声がけくださいませ。


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個人情報検出の精度を、どう正しく語るか ― Recall、信頼区間、代表性から考える評価設計

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こんにちは。Qualiteg研究部です。 私たちは、個人情報(PII)や機密情報、要配慮個人情報を含むセンシティブな情報を検出・マスキングする技術(https://pii-fi.com)の開発に取り組んでいます。 その中で日々向き合っているのが、 「精度の数字を、どうすれば正直に、正しく語れるのか」 という問題です。 たとえば、検出器の Recall(再現率)が 0.95 だったとします。 これは高い数字に見えます。しかし、その数字はどの種類の文書で測ったものなのか。正解データはどう作ったのか。サンプル数は十分なのか。別の業務文書にも同じ数字を当てはめてよいのか。 精度の数字は、単独ではほとんど意味を持ちません。 「何を、どの条件で、どう数えたか」とセットになって、はじめて実務で使える数字になります。 本記事では、私たちが PII 検出の精度評価に取り組む中で得た、精度を誠実に語るための考え方を紹介します。アルゴリズムの中身ではなく、評価のしかたに焦点を当てます。 1. はじめに:「Recall 0.95

By Qualiteg 研究部
一文の依頼で、調査から資料作成まで。AIエージェント「Bestllam」のデモ動画を公開しました

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こんにちは! 本日は当社の統合AIプラットフォーム "Bestllam®" の AIエージェント機能のデモをご紹介いたします! 「指示は出せても、AIが本当に仕事を仕上げてくれるのか」 生成AIを業務に取り入れる企業が増えています。 しかし現場からは、こんな本音も聞こえてきます。 「使い方を覚えるより、自分でやったほうが早い」 「指示を細かく出し直しているうちに、結局時間がかかる」 「便利なのは分かるが、機密情報を入力していいのか不安」 AIを"個人の便利ツール"の域から、"部門の成果"へと引き上げる。 これが当社の法人向け統合AIプラットフォーム Bestllam(ベストラム) が掲げるテーマです。 今回、そのAIエージェント機能を実際の操作画面とともに紹介する動画を公開しました。 たった一文の依頼が、7枚のレポートになるまで 動画のデモはシンプルです。エージェントに、こう入力します。 「先月の売上を年代別に分析し、資料にまとめてください」 これだけです。すると、エージェントはまず自分でTODOリストを組み立て、何をどの順番で進めるかという段取りを示します

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部
NCCL error: unhandled cuda error が出たら ─ WSL2 + マルチGPU + vLLM で詰まった話

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こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です! 今日は、Windows + WSL2 のマシンに RTX 4090 を2枚挿して、大規模なオープンモデルを vLLM で動かそうとしたら、NCCL の初期化で見事に詰まった話を書きます。 世の中に断片的にしか情報がなく、抜けるまでにかなり粘ったので、同じ構成で消耗している方の時間を少しでも節約できれば嬉しいです。 経緯 今回の目的は、次々と登場する最新のオープンモデル(オープンウェイトのLLM)を、手元で評価することでした。 オープンモデルは数週間単位で新しいものが出てきます。ベンチマークの数字だけでなく、自分たちのユースケースに対して実際にどう振る舞うのか——出力の質、速度、量子化したときの劣化具合、エージェント的なタスクの得手不得手——を、手を動かして確かめています 今回の環境は Windows + WSL2(Ubuntu) に RTX 4090 を2枚(各24GB)挿したマシンです。 nvidia-smi 上の CUDA Version は 12.8。 動かすのは大規模オープンモデルを

By Qualiteg プロダクト開発部
Claude Codeで「The model's tool call could not be parsed」が頻発する問題の原因分析と対策

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こんにちは!Qualitegプロダクト開発部です。 Claude Code(CLI)を使った開発中に、次のようなエラーが繰り返し表示されて作業が止まる現象に遭遇しました。 ● The model's tool call could not be parsed (retry also failed). リトライしても直らず、/clear で会話をリセットしても、しばらく作業を続けるとまた同じエラーが出るという状況です。本記事では、実際のセッションログ(jsonl)を解析して特定した原因と、その対策について共有します。 結論から書くと、これは利用者側の設定ミスやコンテキスト枯渇が原因ではなく、 Opus 4.7(1Mコンテキスト)+ extended thinking の組み合わせで発生する、モデル応答側のストリーミングバグ でした。 現象 エラーが発生した環境は以下のとおりです。 * Claude Code 2.1.148 * モデル: Opus 4.

By Qualiteg プロダクト開発部