横断歩道手前の一時停止は善意でなく義務
昼前にスーパーに自転車で出かけて、帰ってきたら隣のワンコが吠えています。何かなと思ったら我が家の生け垣の下に小さなイタチのような動物がいます。人を恐れるような様子もありません。ちょっと弱々しい感じもしますね。
写真とビデオを撮ってGeminiに見せたら、ニホンイタチの幼体でおそらく親からはぐれたのだろうということです。
親からはぐれると生きるのは難しいでしょうね。この辺はネコが何匹もうろうろしてるし、頭の良さそうなカラスもいっぱいいます。
野生動物なのでいろんな意味でどうしようもありません。生き持続けてほしいと願うばかりです。
ストレンジも終わってしまい、大岡越前も結局見なくなってしまって、現在見ているのは「税金で買った本」のみです。NHKの夜ドラで 今週は5週目です。
主人公は元不良と言う設定です。率直に言って不良や元不良っていうのが大っ嫌いなんですよね。たとえフィクションでも。
不良がらみの話が多い最初の4週は見ませんでした。 なぜそんな半端な見方をするかと言うと、大友花恋がキャストされていてその大友恋の出演はこの週間からなのです。
それで月曜日から水曜日までの3話を見ましたけれども、まぁ大友カレンらしいと言ったなんですけど、想定の範囲内の役どころでした。今のところ悪役ですね。
さて、今後どうなっていくのか。 大友花恋のいろんな面を見たいと思って楽しみにしています。
これまで，わが家のセキュリティー上重要な役目を果たしてきたRaspberr Pi 3 Model B (RPi3)ですが，ついにReal Time Streaming Protocol (RTSP) 画像の再生ができなくなってしまい，引退させることにしました．
黒のパッシブな冷却機能のアルミケースに入れていました．
Raspberry Pi OSを走らせてVLCで防犯カメラの出すRTSPをHDMIでつないだ地デジテレビに映し出すだけ，それだけなんですが，これがRAM 1GBのRPi3にはぎりぎりなんですね．何か月か前にupdateをかけたらブートしてVLCは起動するのですがすぐ落ちるようになりました．ひょっとしてと思い，VLCを前のバージョンに戻して，VLC関連のファイルだマスクしてupdateしないようにしました．そうしたらまた動くようになりました．
しかしつい先日のupdateで，OSのリソースの占有率が増えたかなんかでとうとうVLCが起動しなくなってしまいました．
そこで，空いているRaspberry Pi 4 Model B RAM 4GB (RPi4-4)と入れ替えました．このVLCでRTSPを観るくらいのことはRPi4-4には余裕です．
RPi3はしばらく予備用にしますが，何か適当な使い道が見つかればよいなと思います．
Ollamaをインストールできる手持ちのMacBook Air M4、Intel Mac mini、デスクトップワークステーション(Intel Core i7)全部にインストールして若干の評価をしました。インテルの両マシンはRAM 32 GBを積んでいるので活かせるかなと思ったんですけど基本的にCPUが遅くてだめでした。この2つでのAIの運用は諦めました。
結局M4のMac二台に絞られたわけですがMacBook Air 4にはOllamaとChatboxの組み合わせが必ずしも良いとは言えません。ChatBoxの豆腐フォント問題については解決できませんでした。そこでFirefoxにPage Assistと言う機能拡張を入れてつなぐんですが、それだったら別にローカルで動かす必要はないんですよね。
それでこの前の記事にいただいたコメントやSNSでもほぼ同時に同じような情報をいただいたんですけれども、LM Studioを動かすことにしました。モデルについてはAIのお勧めで “Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF” にしてみました。まだほんの挨拶程度しかやってませんけれども、非常にサクサク動いてくれますし、メモリーの使用量も大きくないようです。
しばらくこの状態で評価してみたいと思います。
ここのところAIチャットばっかりしてましたけれども、特に気に入っているのがMicrosoftのコパイロットです。ところが最近コパイロットのiOSアプリをアップグレードしたら、ほんの何往復かのやりとりで1日の上限に達しましたって打ち切られてしまうようになったのです。
それも最後はこちらの質問に答えないで打ち切るんです。これは非常にいやらしくて、もう次の質問で答えが返ってこないかなと思うと質問する意欲がなくなってしまいます。
そこでこれはどうにかしようと考え、自分でAIを動かしてしまえば良いのではないかと思ったわけです。ネット検索するとApple SilliconのMacだと軽く動くって言うんですね。AIに確認してもそうだといいます。
そこで、やってみました。案ずるより産むがやすしってやつです1。Ollamaと言うオープンソースのエンジンをダウンロードして、1番簡単なインストール方法ですけどもマウントしたドライブ内にあるアプリをアプリケーションフォルダーにドラッグ&ドロップするだけです。それで1回アプリケーションを立ち上げると、バックグラウンドで動くデーモンが働き出します。
それに対してターミナルを開いて簡単なコマンドを打ち込むと、選んだモデルで動き出します。この辺はまぁ他のサイトやドキュメントを参照してください。
ターミナルを使って一応日本語を含めてやりとりできるんですがあまり便利ではありません。そこでUIのソフトを使うんですが、ChatBoxと言うAI用のUIアプリがあちこちで推奨されてます。
これもほとんど自力でも動きますが、解らないことがあってもネット検索すればすぐ答えがあります。
それでいともたやすくAIのインストールと起動、クライアントからの接続ができてしまったわけです。
さっそくチャットを始めてみましたけれども初期状態ではものを知らなすぎるなぁと言う印象です。
それからメモリーを大量に食うわけですね。私が選択した1番現在優れているオープンのものとしてqwen2.5:14bと言うモデルを使いますけども、最大メモリーが9 GB占有されます。ですからRAMは24 GBあったほうが楽だと言われています。16 GBのMacBook Air M4でも動かない事は無いようですが、メモリープレッシャーは黄色レベルまで上がります。
大量のメモリーの使用はそのように目に見えますけれども、CPUの占有率がちっとも上がらないんです。これはどうやらGPUやNeural Engine を使っているからのようです。
一方でRAM 32 GBを搭載したIntel Mac mini2と、古いデスクトップ機3 があります。これまで無駄にメモリを積んでる感が強かったのですがそれを活用できないかと言う意味で今回それぞれにOllamaをインストールもしてみたわけです。しかし、チャットの回答中はCPUがフル稼働4 しますが、応答は文字を目で追いかけられるほど遅いです。
それからChatBoxが使えないような環境では、ウェブブラウザに機能拡張として追加できるPage Assistというのがあります。これでも普通のチャットには全く問題はありません。
私はFirefoxを使っていますが、1つのFirefoxにインストールすると同期して他のマシンのFirefoxにも勝手にインストールされるので、その辺は楽です。
時間がなくて図が全然入れられませんでした。続編で図をいろいろ紹介できればと思います。