日々の開発Tips

NCCL error: unhandled cuda error が出たら ─ WSL2 + マルチGPU + vLLM で詰まった話

GPU

NCCL error: unhandled cuda error が出たら ─ WSL2 + マルチGPU + vLLM で詰まった話

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

ClaudeCode

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.

By Qualiteg プロダクト開発部
Claude Opus 4.7 完全ガイド — 公式情報で読み解くモデル仕様とClaude Codeでの実践ノウハウ

LLM

Claude Opus 4.7 完全ガイド — 公式情報で読み解くモデル仕様とClaude Codeでの実践ノウハウ

こんにちは！ Qualitegプロダクト開発部です！ 2026年4月に、AnthropicからClaude Opus 4.7がリリースされました。 今回のアップデートは、単にベンチマークが上がったという話ではありません。命令の解釈の仕方、応答長、ツール呼び出しの頻度、subagentの起動方針まで、モデルの振る舞いそのものが変わっています。 それに伴い、4.6までに作り込んだプロンプトや設定の一部は、外したり再評価したりする必要があります。本記事では、そうした移行時の落とし穴と、4.7時代に合わせた運用作法を、できるだけ実践的にまとめました。 この記事では、まずOpus 4.7で何が変わったのかを確認し、そのうえでClaude Code CLI版とClaude Code Web版でどう使いこなすべきかを見ていきます。 (通常のclaude.aiチャットUIは対象外です。) なお、けっこう長めの記事になっているので、 頭から通読していただく必要はありません。 下の目次から、気になるところや今すぐ困っているところだけ拾い読みしていただいて大丈夫です。 たとえば「とりあえず4.

By Qualiteg プロダクト開発部
PyCharmで npm start 実行時にIDEがサイレントクラッシュした事例と切り分け

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PyCharmで npm start 実行時にIDEがサイレントクラッシュした事例と切り分け

こんにちは！Qualitegプロダクト開発部です！ PyCharmの内蔵npmツールで npm start を実行した瞬間、何のエラーメッセージもなくIDEが消える。 再起動してもう一度試すとまた落ちる。ログを見ても手がかりがない——。 今回はこの「サイレントクラッシュ」に遭遇し、原因の絞り込みから回避策の確立まで至った過程を書き残しておきます。同じ現象で困っている方の参考になれば幸いです。 環境 項目 内容 OS Windows 10/11 PyCharm 2026.1（2023.1.6時代から連綿とUpdateをした状態） Python 3.11.4（venv使用） Node.js v25.2.1 プロジェクト Python + Node.js 混合構成 上記のとおり、PyCharmは執筆時点の最新版(2026.1)となります。 確認できたこと・推測していること まず最初に、

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楽観的ロック vs 悲観的ロック：実際のトラブルから学ぶ排他制御

IT & AIテクノロジー

楽観的ロック vs 悲観的ロック：実際のトラブルから学ぶ排他制御

こんにちは！ Qualitegプロダクト開発部です！ 「楽観的ロックを実装したのに、まだ競合エラーが出るんですけど...」 これは私たちが実際に経験したことです。 本記事では、楽観的ロックと悲観的ロックの違いを、実際に発生したトラブルを通じて解説します。 抽象的な説明ではなく、 「なぜそれが必要なのか」「どんな問題を解決できるのか」 を実感できる内容を目指します。 目次 1. 問題の背景：並列処理で謎のエラー 2. ロックなしの世界：なぜ競合が起きるのか 3. 楽観的ロックの導入：期待と現実 4. 楽観的ロックの限界：解決できなかった問題 5. 悲観的ロックによる解決 6. 実装時のハマりポイント 7. どちらを選ぶべきか：判断基準 8. まとめ 1. 問題の背景：並列処理で謎のエラー 1.1 システムの概要 私たちが開発していたのは、 複数のワークスペースを切り替えて使用するAPIサーバー でした。 当社AI関係のプロダクトの一部だったのですが、結合テスト兼負荷テストを実行すると、まれに発生してしまっていました。 ユーザーは複数のワーキン

By Qualiteg プロダクト開発部
DockerビルドでPythonをソースからビルドするとGCCがSegmentation faultする話

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DockerビルドでPythonをソースからビルドするとGCCがSegmentation faultする話

こんにちは！Qualitegプロダクト開発部です！ 本日は Docker環境でPythonをソースからビルドした際に発生した、GCCの内部コンパイラエラー（Segmentation fault） について共有します。 一見すると「リソース不足」や「Docker特有の問題」に見えますが、実際には PGO（Profile Guided Optimization）とLTO（Link Time Optimization）を同時に有効にした場合に、GCC自身がクラッシュするケースでした。 ただ、今回はDockerによって問題が隠れやすいという点もきづいたので、あえてDockerを織り交ぜた構成でのPythonソースビルドとＧＣＣクラッシュについて実際に発生した題材をもとに共有させていただこうとおもいます 同様の構成でビルドしている方の参考になれば幸いです TL;DR * Docker内でPythonを --enable-optimizations --with-lto 付きでソースビルドすると GCCが internal compiler error（Segmentati

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Google GenAI SDK のストリーミングでマルチターン画像編集🍌が不安定になる問題と対処法

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Google GenAI SDK のストリーミングでマルチターン画像編集🍌が不安定になる問題と対処法

こんにちは！ Gemini 3 Pro Image (Nano banana Pro)を使ったマルチターン画像編集機能を実装していたところ、動いたり動かなかったりするという厄介な問題に遭遇しました。 本記事では、この問題の現象、原因調査の過程、そして解決策を共有します。 問題の現象 実行環境 Google GenAI SDKライブラリ(pip)： google-genai 1.56.0 期待する動作 1. ユーザー: 「かわいい子猫の画像を生成して」 2. Gemini: 子猫の画像を生成 3. ユーザー: 「この子にメガネをかけて」 4. Gemini: 同じ子猫にメガネをかけた画像を生成 実際に起きた現象 1. ユーザー: 「かわいい子猫の画像を生成して」 2. Gemini: 茶色の子猫の画像を生成 3. ユーザー: 「この子にメガネをかけて」 4. Gemini: メガネをかけた女の子の画像を生成

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今からはじめるClaude Code

生成AI最前線

今からはじめるClaude Code

こんにちは！ 今日は、最近エンジニアの間で話題になっているAIコーディングエージェント「Claude Code」について取り上げます。 AIによるコーディング支援ツールはここ1〜2年で一気に増え、「結局どれを選べばいいのか分からない」と感じている方も多いのではないでしょうか。本記事では、そうした中でClaude Codeを実際に使ってみた所感と、Windows環境での導入・運用の考え方を整理していきます。 AIコーディングツール、どれを使う？ 2025年は、AIコーディング支援が一気に“実用品”になり、選択肢が増えすぎて迷いやすい年になりました。 GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、Devin、Aider、Cline、OpenHandsなど、商用からオープンソースまで含めると、軽く20種類を超えます。 機能や思想が似ているものも多く、情報を追うだけで疲れてしまう、という方も少なくないと思います。 以前、当社ブログでは「AIコーディングエージェント20選」で全体像を整理しました。 AIコーディングエージェント20選！現状と未来への展望 【第1回】

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング
【NPM】クラシックトークンが2025年12月9日に完全廃止されたことに伴うパッケージのインストールエラー(403)と対処法

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【NPM】クラシックトークンが2025年12月9日に完全廃止されたことに伴うパッケージのインストールエラー(403)と対処法

こんにちは！ 本日は2025年12月9日に行われた npm に関する重要なアップデートについて解説いたします！ 2025年12月9日、npmがセキュリティ強化のためclassic tokenを完全に無効化しました。 この影響で、プライベートパッケージを使用しているプロジェクトで突然npm installが失敗するケースが発生しています。（パブリックパッケージの使用には影響はありません） 本記事では、実際に遭遇したエラーと解決方法についてみていきたいと思います。 発生した問題 症状 プライベートパッケージ（@your-org/package-name形式）を含むプロジェクトで npm install を実行すると、以下のようなエラーが発生 パターン1: 404エラー npm ERR! code E404 npm ERR! 404 Not Found - GET https://registry.npmjs.org/@your-org/package-name/... npm ERR! 404 '@your-org/package-name@x.x.

By Qualiteg プロダクト開発部
Anthropic Python SDKのcount_tokens機能が0.75.0～正式版に変わりました：移行ガイド

LLM

Anthropic Python SDKのcount_tokens機能が0.75.0～正式版に変わりました：移行ガイド

こんにちは！ 本日は Anthropic Claude API を使用するのに便利な Anthropic Python SDK に関する話題です！ 2週間ほど前にわりと大きな変更がありましたので、解説いたします。 はじめに 「あれ、client.count_tokens() が動かない...」 Anthropic Python SDKをアップデートしたら、今まで動いていたトークンカウントのコードがエラーになった。そんな経験をされたLLMエンジニアの方も多いのではないでしょうか。 当社のBestllamのように、LLM統合サービスを開発していると、実際にユーザーがどれほどのトークンを使用しているのかを正確に把握することは非常に重要になります。利用料金の計算、コンテキストウィンドウの管理、そしてユーザーへの使用量の可視化など、トークンカウント機能はサービスの根幹を支える機能です。そのため、この機能が突然動かなくなると影響は小さくありません。 ゆえに本番サービスを提供している場合、pip install で気軽にSDKバージョンを上げてはいけません。 さて、Anthropi

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ログを ちょこっと grep するツール "ちょこぐれっぷ" つくりました

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ログを ちょこっと grep するツール "ちょこぐれっぷ" つくりました

こんにちは！ 今日はちょこっとしたツールをつくりました。 ログをちょこっとgrepするツールです。もちろん無料。 chocoGrep - ちょこっとgrep！ログフィルタツールちょこっとgrepするならchocoGrep！「error or warning」と書くだけの簡単or/and検索。AIエージェントに渡す前にログを最適化。正規表現不要、インストール不要。chocoGrepQualiteg Inc. Cursor、Devin、Claude Code、ChatGPT——AIコーディングエージェントにエラーログを渡してデバッグを手伝ってもらう。もう日常ですよね。 でも、 * ログを全部貼り付けたら、AIの応答がやたら遅い * 「トークン制限を超えました」と怒られる * 大量のログの中から、AIが的外れな部分に注目してしまう そこで、つくったちょこっとgrepするためのツールです 名付けて　ちょこぐれっぷ！chogoGrep！ chocoGrepって何？ ブラウザで動く、ゆるいgrepツールです。 ログを貼り付けて、検索ワードを入れるだけ。インストール不要

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GPUを使った分散処理で見落としがちなCPUボトルネックとtasksetによる解決法

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GPUを使った分散処理で見落としがちなCPUボトルネックとtasksetによる解決法

こんにちは！ 複数枚のGPUをつかった並列処理システムを設計しているときCPUについてはあまり考えないでシステムを設計してしまうことがあります。 「機械学習システムの主役はGPUなんだから、CPUなんて、あんまり気にしなくてよいのでは」 いいえ、そうでもないんです。 推論中のあるタイミングに急に動作が遅くなったりするときCPUが原因であることがけっこうあります。 概要（5分で分かる要点） 先日GPUを使った並列処理システムで、予期しないCPUボトルネックが発生し、パフォーマンスが大幅に低下する問題に遭遇しました。 複数のプロセスが異なるGPUを使用しているにも関わらず、処理が極端に遅くなる現象の原因は、処理パイプラインの一部に含まれるCPU集約的な計算処理でした。 問題の症状 * 単一プロセス実行時：正常な速度 * 複数プロセス並列実行時：処理時間が数倍に増加 * GPUリソースに競合なし（nvidia-smiで確認済み） 根本原因 処理パイプラインにGPUに適さないCPU集約的な計算（データ前処理、統計変換など）が含まれており、複数プロセスが同じCP

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Claude 4.5 APIにおける画像入力のトークン数計算と最適化ガイド

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Claude 4.5 APIにおける画像入力のトークン数計算と最適化ガイド

こんにちは！ 今回は、Claude 4.5 sonnet/haiku、Claude 4.1 OpusをAPIからつかうときの画像のトークン数計算方法について詳しく解説します。 画像トークン数の計算方法 Claude 4.5 APIに送信する画像は、テキストと同様にトークンとしてカウントされ、料金計算の基礎となります。画像がAPIのサイズ制限内でリサイズ不要な場合、以下の簡単な計算式でトークン数を推定できます。 基本計算式 トークン数 = (横幅px × 縦幅px) ÷ 750 この計算式を使用することで、アップロード前にコストを予測し、必要に応じて画像を最適化することが可能になります。例えば、1000×1000ピクセルの画像は約1334トークンを消費し、Claude 4.5の料金体系では、画像1枚あたりのコストを事前に計算できます。1092×1092ピクセル（1.19メガピクセル）の画像であれば約1590トークンとなり、これを基準にバッチ処理のコストも見積もることが可能です。 画像サイズの制限と最適化 Claude 4.5 APIには画像サイズに関するいくつかの重要な

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Pythonの落とし穴：__len__メソッドを実装したらオブジェクトの真偽値判定が変わってしまった話

Python

Pythonの落とし穴：__len__メソッドを実装したらオブジェクトの真偽値判定が変わってしまった話

こんにちは！ Pythonでカスタムクラスを作成していて、 「オブジェクトは存在するのにif文でFalseと判定される」 という不可解な現象に遭遇したことはありませんか？ この記事では、__len__メソッドを実装することで生じる、予期しない真偽値判定の挙動について解説いたします！ 実際に遭遇したバグ ユーザーの投稿を管理するクラスを実装していたときのことです class PostManager: """ブログ投稿を管理するクラス""" def __init__(self, user_id): self.user_id = user_id self._posts = [] self._cache = {} def __len__(self): """投稿数を返す""" return len(self._posts) def add_post(

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その処理、GPUじゃなくて勝手にCPUで実行されてるかも ～ONNX RuntimeのcuDNN 警告と対策～

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その処理、GPUじゃなくて勝手にCPUで実行されてるかも ～ONNX RuntimeのcuDNN 警告と対策～

こんにちは！ 本日は、ONNX RuntimeでGPU推論時の「libcudnn.so.9: cannot open shared object file」エラーの解決方法についての内容となります。 ONNX Runtimeを使用してGPU推論を行う際、CUDAプロバイダの初期化エラーに遭遇することがありますので、このエラーの原因と解決方法を解説いたします。 エラーメッセージの詳細 [E:onnxruntime:Default, provider_bridge_ort.cc:2195 TryGetProviderInfo_CUDA] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/provider_bridge_ort.cc:1778 onnxruntime::Provider& onnxruntime::ProviderLibrary::Get() [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : Failed to load

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OpenCV cv2.imwrite で発生する「_img.empty()」エラーと「動画安定化」による解決法

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OpenCV cv2.imwrite で発生する「_img.empty()」エラーと「動画安定化」による解決法

こんにちは！ 画像処理や動画解析の現場で広く利用されている OpenCV。 しかし実務で動画処理を行っていると、時折以下のようなエラーに遭遇することがあります。 cv2.error: OpenCV(4.11.0) /io/opencv/modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp:929: error: (-215:Assertion failed) !_img.empty() in function 'imwrite' このエラーは、cv2.imwrite() に渡された画像が空（None またはサイズ0） の場合に発生します。 一見単純に見える問題ですが、背後には「入力動画の不安定さ」や「並列処理の競合」といった要因が潜んでいることが少なくありません。 本記事では、このエラーの発生原因を掘り下げ、実務で効果のある解決策として 「動画の安定化（正規化）」 を紹介します。 TL;

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