はじめに Mac ユーザ (Apple Silicon) 最近 M4 MacBook Pro に買い替えた Unity と C# 周辺のことしかやってこなかった、PCオンチ 以降は おおよそ実行順 に並んでいる OS設定

はじめに 皆様こんにちは、 クラウド事業本部コンサルティング部のあかいけです。 突然ですが、弊社では業務用PCとしてMac or Windows が支給されます。 私は前職でMacを使っていたので、なんとなくMacを選びましたが、 過去設定した際の手順を残しておらず、今回も検索しながら丸々設定する羽目になりました...。(自業自得) というわけで今後新しいMacをGetした方の手間を軽減するために、 個人的におすすめの設定をまとめておきます。 ※筆者の環境は以下の通りです 機種 - MacBook Pro OS -macOS Sequoia 15.3 基本設定 画面の表示やキーボード、マウスの挙動などMacを使うにあたり、 ちょっとだけ便利になる設定達です。 なおmacOSのバージョンによって設定画面が若干変わることがあるので、 今回はできる限りコマンドで設定してみます。 ソフトウェア ア
お疲れさまです。とーちです。 MacOSでDockerを使用するために、Rancher Desktopを使っている方は多いのではないでしょうか? 私も長らくRancher Desktopを使っていたのですが、つい最近、この記事でColimaというツールを知り「これは良さそう」と思ったので実際に試してみることにしました。 今回は、軽量なコンテナランタイムとして注目されている「Colima」への移行について、実際に試してみた経験を共有したいと思います。 とりあえずまとめ Colimaは軽量でシンプルなコンテナランタイム環境を提供 DockerCLIは別途インストールする必要あり Kubernetes環境も必要に応じて簡単に構築可能 そもそもなぜコンテナランタイムが必要なのか? まず、MacOSでDockerを使用する際になぜコンテナランタイムが必要なんでしょうか?私は雰囲気でRancher D
これらのモデルは、元のモデルに比べるとかなり小型化されています。 蒸留(ディスティレーション)を通じてモデルを“圧縮”することで、推論の速度を向上させ、一般的なPCやiPhone等のスマートフォンでも動作可能なレベルに調整されています。 驚異のパフォーマンス:小型でも特定タスクでGPT-4oを超える? DeepSeekのテクニカルペーパーによると、Distilled Modelsのベンチマークテストでは、 「8Bパラメータのモデルでさえ、特定のタスクにおいてGPT-4o(昨年5月時点のバージョン)を上回る」 という結果が出ています。 ただし、これは数学やコード生成といった特定のタスクに特化したトレーニングを行った場合の話です。 総合的な文章生成や知識カバー率では、依然としてGPT-4oやClaude、o1などのフロンティアモデルのほうが優れています。 つまり、 「タスクによってはローカルモ
2023年か2024年か記憶が怪しいものもあるが自分の中で"最近乗り換えたもの"ぐらいのノリで書いていく。レイトマジョリティの自覚あり。 JetBrains系エディタ(RubyMine etc.) → Cursor (移行中) 一番大きい移行。2024年末〜2025年始に移行を試み、今も手探り中。 www.cursor.com きちんと評価するためにPro planを契約した。 Cursor Tabの体験が圧倒的に良い コード補完は古くはTabnine、2022年からGitHub Copilotを経験してきたが段違いに感じる シンプルに補完内容が優れているだけでなく 複数行の変更、変更後の次の変更の提案などが高速で賢く "ワカっている" 感がすごい Composer (normal mode. not agent) がかなりまともなコード出力や修正提案をしてくれる 年始に新しいツールを書き
MacBook Pro買いました プライベートで14インチのMacBook Pro(M4)買いました。25万円くらいしました。高いですね。 4年前に買ったMacbook Air(M1)も、ものすごい困るということもなかったのですが、使っていてもっさり具合が気になるようになってきたのと、登壇中にKeynoteが固まるということもあったので、思い切って買い替えることにしました。 セットアップの前提 PC買い替えたら、インストールソフトや設定を見直すよい機会と捉えて1からセットアップすることにしているので、セットアップのメモをここに残しておきます。 前提として、完全に自分の好みなのですが、デフォルト設定から大きくカスタマイズはしていません。インストールするソフトも、自分の必要最低限のソフトだけにしています。なんなら壁紙すらデフォルトから変えないです。 昔は結構カスタマイズしたりしていましたが、な
著者Pranay Parab - Lifehacker US [原文]翻訳長谷睦(ガリレオ) 2024.08.08 lastupdate 複数のApple製デバイスをまたいでメモを取る際に、私はAppleの「メモ」アプリを愛用しています。 iPhone版の「メモ」アプリも愛用していますが、Mac版ではさらに多くの機能が使えます。たとえば、Markdownを使う、デスクトップから直接メモの内容を検索する、といったことです。それらを可能にするのが、サードパーティアプリの「ProNotes」です。 ProNotesは単体で使うものではなく、「メモ」アプリの機能拡張として働き、パワーユーザー待望の機能を追加してくれるアプリです。 この追加機能が本当に優秀で、これを入れれば、「メモ」アプリが本格的な文書作成ソフトになる、と言えるほどです。 では、その具体的な機能をご紹介しましょう。 検索を容易にする
オープンソースで開発される「audapolis」は書き起こし機能を備えたメディアエディターで、音声を自動的にテキストに書き起こすだけでなく、書き起こしたテキストを編集することで同時に音声も編集できるツールで、無料で使うことができます。 GitHub - bugbakery/audapolis: an editor for spoken-word audio with automatic transcription https://github.com/bugbakery/audapolis audapolisはオープンソースで開発されるフリーアプリで、AGPL-3.0ライセンスの下で配布されています。GitHubのページにアクセスし、「Release」にある最新バージョンをクリック。記事作成時点での最新バージョンはv0.3.0です。 audapolisはmacOS・Linux・Window
日々生活するにつれゴミが溜まるのは日常も PC も大差ないのですが,特に macOS は不要なキャッシュファイルが溜まりやすいと感じます.ディスク容量が逼迫し続け 10 GB を切り,いよいよ Photoshop も開けなくなってきたので,不要なファイルを 60 GB 分削除しました.以下メモです. 便利コマンド # ルートから 5 個下の階層までに存在する,100 MB 以上のファイルを検索 sudo du -x -m -d 5 / | awk '$1 >= 100{print}' # 現在のディレクトリ以下に存在する,50 MB 以上のファイルを検索 du -x -m | awk '$1 >= 50{print}' # ディレクトリを削除する rm -rf
VMware Fusion Pro 13を入れる まず最初の手順として、Windowsを導入するための仮想環境ソフト「VMwafe Fusion Pro 13」をダウンロードする。 アカウントの作成だけ別途必要になる 個人利用に限って無償化されたため、有料の「Parallels Desktop」を選択する理由がなくなってしまったのだ。 このソフトの役割はCPU、SSD、メモリの余っている部分を使って、MacOSの中に仮想PCを作成すること。そこにWindowsOSを入れるわけだ。 筆者が用意したマシンはCPU 4コア、SSD 80GB、メモリ 5GB。試しに用意した貧弱スペックなのに十分サクサクに動いてくれた。 Windows11 Proをダウンロード 仮想PCを構成したら、そのままアプリ内からWindows11 Proをダウンロードする。 もちろんiSOイメージを用意してもOK iSOイ
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ?というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 & OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
はじめに いつもNVIDIAが載っているWindowsで楽しくLLMを動かしたり生成AIライフを楽しんでいますが、今回はMacOSでOllamaを入れてLlama3を動かしてみました。 スペック: Apple M1 Pro(16 GB) 少し前だとCUDAのないMacでは推論は難しい感じだったと思いますが、今ではOllamaのおかげでMacでもLLMが動くと口コミを見かけるようになりました。 ずっと気になっていたのでついに私のM1 Macでも動くかどうかやってみました! 結論、爆速で推論できていたのでとても驚きました。OSS開発に感謝です! Ollamaとは OllamaとはローカルでLLMを動かすことができるアプリケーションです。 以下からダウンロードできます。 MacOSとLinuxで使うことができます。Windowsもプレビュー版があるみたいです。 #いざ推論 ダウロードができたらシ
もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし
はじめに デザイナーの toshi です。少しずつ暖かくなり畑仕事も捗ります。(この前、ジャガイモの植え付けとネギを 200 粒蒔きました。おいしく育つといいな 🌱 ) さて、この記事では私のデザインワークを格段に上げる「 Eagle 」とその使い方を紹介できたらと思います。 私は 2018 年頃から Eagle を使い始めてデザインワークの初速が上がったり、画像・素材管理のストレスが確実に減りました。 みなさんは、競合調査やベンチマークにするデザインなど参考にするデータはどのように管理していますか? ブックマークで管理?キャプチャ画像をフォルダで管理?画像管理アプリで管理? はじめに なぜベンチマーク管理と参照が大切だと考えているか 時間の有効活用 自分の基準「だけ」で判断しない 質より量でアイデア出しの初速を高める Eagleを使う前 Eagle とは Eagle の使い方 Eagl
今回は21世紀のターミナルと謳われるターミナル「warp」を紹介します。 warpとは Rust言語製のターミナルです。 現在はmacOSのみ対応していますが、今後WindowsやLinuxにも対応するとのことです。 warpが開発された背景 なぜ今どきターミナル?と思われる方もいるかもしれませんが、warpの開発者いわく、 コードエディターは(vscodeの登場などで)どんどん進化していっているが、一方でターミナルは1978年から大きな進化がないのが現状 だからRustを使ってwarpでモダンなターミナルとして再開発をした warpの特徴 高速 コードエディターのような使用感(コード補完ならぬコマンド補完など) コマンドがブロック単位になっており、コピペが楽 豊富なコマンドパレット warpのインストール 使わないことには特徴のスゴさが理解できないので、早速インストールしていきましょう。
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