GPUマシン自作

[自作日記14] SW編:Ubuntu のインストールUSBの作成

Qualiteg Boot Camp

2024年3月8日 — 2 min read

こんにちは！

今回からは、GPUマシンをAIマシンにすべく、ソフトウェア編の開始です！

目標は Ubuntu OS で GPU使用できる状態にし、最終的に LLMをつかった推論をできるところまでもっていきます。

1. Ubuntu のインストールUSBの作成

GPUマシンのメインOSは Ubuntu を導入したいため、これからUbuntuのインストールを行います。

Ubuntuのインストールにはいくつかの方法がありますが、事務用パソコンのWindowsを使用してUbuntuイメージが入ったUSBメモリを作成し、それをもって Ubuntu をまっさらなPCにインストールしていくアプローチをとろうと思います。

1.1 USBメモリ(32GB以下)の準備

まず、Ubuntuのイメージを焼くUSBメモリを準備します。

USBメモリは下に示す理由の為、 32GB 以下のものを準備しましょう。

USB メモリが 32GB を超えると、FAT32 フォーマットができなくなる
ブートにつかう USB メモリは FAT32 でフォーマットされている必要がある

USBメモリの容量が 32GB を超えると Windows では exFAT という扱いになってしまいますので、大きすぎるUSBメモリはNGなのです。

1.2 USBメモリへのイメージ書き込みソフトをダウンロードする

USB メモリへの Ubuntu イメージ(ISO形式)の書き込むために、以下の Unetbootin というソフトウェアをダウンロードします

https://unetbootin.github.io/

これで unetbootin-windows-702.exe というファイルがダウンロードフォルダに保存されました

1.3 Ubuntuのダウンロード

以下から Ubuntu をダウンロードします

https://ubuntu.com/#download

(または https://jp.ubuntu.com/download )

現在の最新のLTSバージョンは 22.04 LTS をダウンロードします。

これで、ubuntu-22.04.1-desktop-amd64.iso というファイルがダウンロードフォルダに保存された状態になります。

1.4 Ubuntuインストール用USBの作成

USB メモリをフォーマットする（必要なら）

USBメモリ(FAT32フォーマット済の32GB以下のもの)をセットアップサポート用Windows PC に刺す
- USBメモリとして認識しなかれば、PCいろいろなUSB端子に刺してみる
認識されたら、エクスプローラーをつかって USB メモリをフォーマットしておく。（クイックフォーマットでOK)

UNetbootin をつかって、Ubuntuイメージを USBメモリに書き込む

1.さきほどダウンロードした UNetbootin（unetbootin-windows-702.exe）を起動します

2.ディスクイメージにチェックをいれ、ISOを選択し、さきほどダウンロードしたUbuntuのイメージ　ubuntu-22.04.1-desktop-amd64.iso　を参照します

タイプは USBドライブ を選択し、さきほどフォーマットした USB メモリ　のドライブを選択して OK をクリックします

これで 10分程度で書き込みがおわります

次回は、実際のUbuntuインストールに入っていきます！

navigation

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

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.

Mythos（ミュトス）レベルのオープンモデルはいつ出るのか

こんにちは！本日は、ここ最近のAI業界で一番ざわついている話題、「Claude Mythos(ミュトス)」とその周辺について書きます。発表から1ヶ月半が経って、ホワイトハウスの反対、日本のメガバンクの動き、AISIの追加評価、Anthropicの方針転換と、状況がかなり動いてきました。ここで一度、「で、結局オープンソースで同じものが使えるようになるのはいつなの?」という素朴な問いに、数字で答えてみます。 2026年4月7日、AnthropicはClaude Mythos Previewを発表しました。サイバーセキュリティ能力で人類トップ層に到達したとされる、フロンティアモデルです。 Anthropicは"gated research preview"として、Project Glasswingのローンチパートナー(AWS、Apple、Cisco、CrowdStrike、Google、JPMorganChase、Microsoft、NVIDIAなど)に加え、重要ソフトウェアインフラを担う40超の追加組織に限定して提供しており、一般公開はしていません(Anthropic公式)

AIエージェントを"事業に載せる"ために【第3回】AI導入を止めないために、実務で先に設計すべきこと

— AI導入を"事業に載せる"ために、いま設計すべきこと（全3回）こんにちは！Qualitegコンサルティングチームです。今回の「AI導入を“事業に載せる”ために、いま設計すべきこと」シリーズも、いよいよ第3回です。第1回では、実際のAI導入事故を通じて、AIエージェントのリスクが単なる技術不良ではなく、権限や運用設計の不在から生まれることを見てきました。第2回では、事故が起きたときに責任をどこに置くのか、法務・契約・組織の観点から責任分解の難しさを整理しました。では、AI導入を止めずに前に進めるためには、実務として何を先に設計しておくべきなのでしょうか。本記事では、品質保証の転換、人間レビューの限界、海外で進む保険市場の変化も踏まえながら、AIエージェント導入前に設計すべき5つの領域と、経営として先に答えるべき3つの問いを整理します。 1. 品質保証の転換：「AIは自信を持って間違える」を前提にする従来のソフトウェアの品質保証は、少なくとも同じ入力に対して同じ結果を期待しやすく、仕様・テスト・再現性を軸に品質を確認する考え方に立っていました。 ISACA

主要LLMプロバイダーのAPI料金表 — Claude / GPT / Gemini/Grok 【2026年5月13日時点】

こんにちは、今回は、主要LLMプロバイダー( Claude / GPT /Gemini/Grok)のAPI料金表　をまとめてみました。（2026年5月13日時点）プロバイダ別料金一覧まずは各社の現行ラインナップを縦に並べた一覧をご紹介します。価格はすべて per 1M tokens、円表記は 1ドル=160円換算です。 Anthropic(Claude) モデル Status Context Input Output Cached Input Claude Opus 4.7 Fast Mode Beta(Opus専用) 1M $30.00<br>(¥4,800) $150.00<br>