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May 27
Docker / Ubuntu / GPU開発で詰まったことを、原因と対策に分けて発信しています。
Xでは短く、noteでは手順まで整理。
Shortsでは要点だけ見られる形にしています。
まとめはこちら👇
note.com/kabo_dev_memo
youtube.com/channel/UC5500iJ…
#開発環境 #Docker
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DevContainerを複数repoに展開すると、後からの修正反映がつらい。
日本語localeや共有data mountの修正を全repoへ手作業反映するのは危険。
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解決策は
template-lock.jsonと
update-devcontainer.sh。
どのテンプレート由来かを記録し、
dry-runで差分確認してから再適用できるようにした。
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既存README、
.env、
証明書、
Codex認証情報は保護。
DevContainer更新を「上書き作業」ではなく
「管理された再適用」にできた。
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DevContainer運用、気づくとDocker imageだらけ。
test-devやGPU系imageが20GB級で増えて、どれを消していいか分からない…。
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削除はdry-runが基本。
test系、古いdevcontainer系、停止中コンテナに掴まれているimageを分けるだけで、かなり安心して整理できる。
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Jun 12
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Jun 12
5
Jun 12
まずCodex自身に確認させる。
hostname、/dev/nvidia*、nvidia-smi、torch.cuda.is_available()を実行。
NGならGPU処理は進めず、手動実行に切り分ける。
#Codex #AI開発
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Jun 11
【解決策】
原因はCodex Linux版のsandbox制約。
GPUデバイスがsandbox内に渡らない。
GPU学習は手動ターミナルに分離するか、閉じたDevContainer内でsandbox無効化して使う。
#Codex #DevContainer
5
Jun 5
最新音声AI「Miso One」が凄い。
ローカルで完結するオープンウェイトモデルだから、データをネットに一歩も出さない完全閉域網での処理が可能。
顧客情報や機密テキスト、音声データを扱う場合でも、外部サーバーへの流出を物理的に防げる
x.com/i/trending/20623940251…
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13
Jun 5
しかもこれだけ高性能なのに完全無料。
現在は英語特化モデルだけど、この軽さと表現力でローカル運用できるインフラとしてのポテンシャルは圧倒的。
日本語対応が今から待ち遠しすぎる…！
6
Jun 5
さらに「110ms（0.11秒）」という人間超えの超低遅延。
手元のPCで処理するからネットの通信ラグが物理的にゼロ。
かつ8億パラメータと軽量に設計されているためGPUでの計算が一瞬で終わる。
この2つの掛け合わせで、ノータイムで自然なリアルタイム対話が実現できる仕組み。
10
Jun 5
Dockerfileを用意して、
build→pytest→ruff→CLI helpまでコンテナ内で確認。
ホストを汚さず再現性も残せるのが強い。
3
Jun 4
新規repoを作って、汎用機能だけ移植。
private要素は入れず、README・LICENSE・tests・CIから整えると一気に公開しやすくなる。
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