[自作日記15] SW編:Ubuntu インストール手順

[自作日記15] SW編:Ubuntu インストール手順

こんにちは!

前回つくったUSBドライブから、Ubuntu 22.4 をGPUマシンにインストールしていきましょう!

2.0 LANケーブルを接続する

インストールする前に、GPUマシンにLANケーブルを接続してインターネットが使える状態にしておきましょう。

2.1 USB メモリからブートする

2.1 で作成した USB メモリ を GPUマシンのUSBポートに挿します


USBドライブを挿したら、
PCケースの電源ボタンを押して電源を入れましょう。

するとマザーボードの初期起動画面が表示されるので キーボードで F11 を押しながら待ちます


ブートデバイスを選択する画面がでたら、 UEFI: USB を選択してエンターを押します

しばらくすると Ubuntuのインストール画面が表示されるので

Try or install ubuntu を選択してエンターを押します

これでUbuntu のインストールが開始するのをまちます

2.2 Ubuntu OS のインストール

Ubuntu OS のインストーラーが開始したら、Ubuntuをインストールをクリックします

言語設定を Japanese にしました

無線設定 の画面ですが 有線LAN で接続されている場合は、なにもせず 続ける をクリックします

アップデートと他のソフトウェア の画面では 通常のインストールのみにチェック が入っている状態にして続けるをクリックします

インストールの種類 の画面では、 SSDをまっさらな状態にしてインストールするので
ディスクを削除してUbuntuをインストールを選択しインストールをクリックします


以下のような警告がでますので、確認してクリックをします

ロケールの画面では Tokyo になっているのを確認して、続ける をクリックします

次にユーザー名とコンピューター名を入力して、 続ける をクリックします

ここまで進むと、ファイルコピー等がはじまりしばらくすると Ubuntu OS のインストールが終了します。


OSのインストールはここまでです、おつかれさまでした。

次回は Ubuntu の初期設定をやっていきましょう


navigation

Read more

AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第1回 AI DLPとPROXY

AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第1回 AI DLPとPROXY

こんにちは!本日はAI時代のデータ漏洩防止について、とくにその通信技術面に焦点をあてつつ、AIセキュリティにどのように取り組んでいくべきか、解説いたします。 1. はじめに 生成AIの急速な普及により、企業のデータガバナンスは新たな局面を迎えています。ChatGPTやClaudeといった大規模言語モデル(LLM)は、業務効率を飛躍的に向上させる一方で、意図しない機密情報の漏洩という深刻なリスクをもたらしています。 従業員が何気なく入力した顧客情報や営業秘密が、AIサービスの学習データとして使用される可能性があることを、多くの組織はまだ十分に認識していません。従来のDLP(Data Loss Prevention)ソリューションは、メールやファイル転送を監視することには長けていましたが、リアルタイムで行われるWebベースのAIチャットやAIエージェントとの対話で発生しうる新しい脅威には対応できていないのが現状です。 本記事では、AI時代のデータ漏洩防止において中核となる技術、特にHTTPS通信のインターセプトとその限界について、技術的な観点から詳しく解説します。プロキシサーバー

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング
LLM推論基盤プロビジョニング講座 第5回 GPUノード構成から負荷試験までの実践プロセス

LLM推論基盤プロビジョニング講座 第5回 GPUノード構成から負荷試験までの実践プロセス

こんにちは!これまでのLLM推論基盤プロビジョニング講座では、推論速度の定義、リクエスト数見積もり、メモリ消費量計算、推論エンジン選定について詳しく解説してきました。 今回は、残りのステップである「GPUノード構成見積もり」「負荷試験」「トレードオフ検討」について一気に解説し、最後に実際のサーバー構成例をご紹介します。 STEP5:GPUノード構成見積もり GPUメモリから考える同時リクエスト処理能力 LLMサービスを構築する際、どのGPUを何台選ぶかは非常に重要な決断です。今回はLlama 8Bモデルを例に、GPUメモリ容量と同時リクエスト処理能力の関係を見ていきましょう。 GPUメモリの使われ方を理解する ここは復習となりますが、 LLM推論においてGPUメモリは主に2つの用途で消費されます 1. モデル重みデータ: LLMモデル自体を格納するためのメモリ 2. KVキャッシュ: ユーザーとの対話コンテキストを保持するための一時メモリ Llama 8Bを16ビット精度で実行する場合、モデル重みデータは約16GBのメモリを占めます。これは固定的なメモリ消

By Qualiteg コンサルティング
発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第2回:AIを使ったドリフト補正

発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第2回:AIを使ったドリフト補正

こんにちは! 前回の記事では、当社のMotionVoxで使用している「リップシンク」技術について、wav2vecを用いた音声特徴量抽出の仕組みを解説しました。音声から正確な口の動きを予測するための基礎技術について理解いただけたかと思います。 今回は、その続編として、リップシンク制作における重要な技術的課題である「累積ドリフト」に焦点を当てます。wav2vecで高精度な音素認識ができても、実際の動画制作では複数の音声セグメントを時系列に配置する際、わずかなタイミング誤差が蓄積して最終的に大きなずれとなる現象が発生します。 本記事では、この累積ドリフトのメカニズムと、機械学習を活用した最新の補正技術について、実際の測定データを交えながら詳しく解説していきます。前回のwav2vecによる特徴抽出と今回のドリフト補正技術を組み合わせることで、MotionVoxがどのように高品質なリップシンクを実現しているのか、その全体像が見えてくるはずです。 累積ドリフトとは何か 基本概念 累積ドリフトとは、個々の音声セグメントが持つ微小なタイミング誤差が、時間の経過とともに蓄積していく現象で

By Qualiteg 研究部
AIエージェント時代の新たな番人「ガーディアンエージェント」とは?

AIエージェント時代の新たな番人「ガーディアンエージェント」とは?

こんにちは!今日は先日ガートナーが発表したガーディアンエージェントについて解説します ガートナーの公式定義 ハイプカーブで有名なガートナーは2025年6月に、ガーディアンエージェントに関する見解を発表しました。ガーディアン・エージェントとは、AIとの安全で信頼できるやりとりを支援するために設計されたAIベースのテクノロジです。 ざっくりいうと、 「AIエージェントが来るよ」と予言したガートナー社は、次は、「ガーディアンエージェントが来るよ」と予言しました。なぜガーディアンエージェントが来るのでしょうか?本稿では、そのあたりを考察していきたいと思います。 なぜ今、AIの「監視役」が必要なのか 2025年、私たちは本格的なAIエージェント時代の入り口に立っています。AIが単なるツールから、自律的に判断し行動する「エージェント」へと進化する中で、新たな課題が浮上しています。 従来のAIとエージェント型AIの違い さて、ガーディアンエージェントが必要になる理由として、生成AI(以後AIと呼びます)の急速な進化があげられます。従来のAIとエージェント型AIの違いを思い出

By Qualiteg コンサルティング