SVX日記

　 今日は、次に作る予定のアナログメータの回路図を確認したり、Windows上でCPU使用率を得るコードをいじったり、次はPICのUSART機能でも翻訳のネタするかとPDF見たり、なにしろ雑作業に終始してしまった。

　 しかし、なんだねぇ。PICマイコンのPDFのマニュアルって、内容は悪くないんだが、見てて異様にイラつくのである。私は覚えが悪いもんで、PICのピン配置を頻繁に確認するんだが、サッと目的のページが開けた試しがない。PICは主に12F629、16F648A、16F819を使うことが多いんだが、当然縦断で比較、確認ができるわけもない。というか、考えるに悪いのはマニュアルよりAdobeAcrobatというアプリなんだな。

　 以前から不思議に思っていたのだが、なんでこんなデキの悪いビューアがデファクトスタンダードなんだろうか。Acrobatの普及とWebの普及はほぼ同時だったように記憶しているが(少なくとも私の感覚では)、同じ文書を表現するならHTMLのが圧倒的に便利ではないか。Acrobatには印刷すれば製本できるクオリティというのは確かに長所かもしれないが、紙の概念を何の考えもナシに画面に持ち込んでいるダケであり、その点では頭が悪いとしか言いようがない。HTMLの上位互換にするか、少なくとも簡単にHTMLに変換できるべきではないのか？ だいたい、使ってるPCが233MHzってのを差し引いても、あの検索機能の遅さはなんなんだ？ つーか、AdobeReaderにバージョンアップするのは構わんが、たかがビューアのクセに正体不明に重くなっているのはなんなんだ？ 起動するだけで数十秒って、何の権利があって貴重な私の時間を消費するんだ。んなもん、改悪以外の何者でもないではないか。うがー、作ったヤツ尼寺へ行けぇーッ!!

　 ……思わずコーフンしてしまったが、とりあえず前向きに、頻繁に見るピン配置を縦断で見えるようにまとめてみた。

　 これだけ普及してしまったPDFだが、この件に関しては、愚かな大衆が間違って選択してしまった悪夢な未来としか思えない。だれかどーにかしてくれー。

　 追記:あとPIC16F819のピンアサインを考えるときによく使う、A/D変換ポートの配置一覧も追加しておく。

　 ライカといってもこのバルナックではない。何の拍子か忘れたが、ネットしてたら「プラネットライカ」のネタにブチ当たったのだ。そういえば、発売後かなり経ってから、九龍風水傳(クーロンズゲート)つながりで存在を知り、捨て値で買ったが、最後までプレイしてない。それでもかなりのトコロまで進んでいた気はするのだが。

　 なにしろクレイジーな世界がとっても素敵な本作である。ある意味、イッちゃってるビジュアルを心で嗜むゲームと表現できようか。ただし、ゲームとしては、なんというか……キている登場人物達から的を得ない情報を得ては、アチコチにフラグを立てまくるだけのゲームなので、正直ツラい……もう少しシステムがなんとかならんのか……という感じ。すごく好きなんだけどねぇ、この雰囲気は。

　 そのようなコトもあって、いつゲームが終わるのか見当もつかないまま、いつしか進まない展開にジレてしまって、放置してあったのだが……この際だ、ネットで攻略チャート探して無理矢理エンディングまで進めてやろう……にも、攻略チャートを見ても現在ゲームをどこまで進めているのかすら見当がつかない……うーん……ん？　なんだ!?　エンディング直前まできてたのかよッ!?(←こんな認識をされてしまう時点でシナリオ的に問題なような……)

　 ちゅーわけで、1時間ほどでアッサリとエンディングを拝むことができた。んが……印象的なイベント以外はスッカリと忘れてしまっているし、どーも扱っている「多重人格」というテーマ的には、ありがちなエンディングのような気もするなぁ。ビジュアルは、ほぼ期待通りにキていたけど……まぁヒマな時にでも、頭からやり直してみようかな。

　 ところで以前から、このゲームの「犬の顔の主人公が火星に行く」なんていう奇抜な設定は、どこから湧いて出たモノかと思っていたのだが、初めて宇宙に行った(行かされた)犬の「ライカ犬」から来ているっぽい。この見解は、どこの攻略サイトにも書いていなかったようなので、せっかくなのでココに記しておく。

　 もひとついうと、あさりよしとお氏の「宇宙家族カールビンソン」のライカもライカ犬から来てるっぽい……上記ページにはベルカという名前もあるし。ふむん、ロケット＆宇宙開発好きの同氏らしい。

　 さて、そんなこんなで、なんとなくもっとサイコなゲームがやりたくなってきてしまい、思わずネットで同類ゲームを探し、中古を手配してしまった。「デスピリア」とかいうヤツ。それについては、またいずれ。

　 おっと!!　なんだこの「エニックスが保身のため脅威となる新人を潰した」という見解は!?　……うーむ、確かにクーロンズゲートにハマったオイラがプラネットライカの発売に気づかなかった、という状態を招いたのは、明らかに広報の不足のような気もするが……だからといって、最初から大ヒット間違いなしという作品でもないだろう。ただ、その後に是空から作品が出ていないのはちょっとサミしい……ゼヒ、新作を遊んでみたいぞッ!!

　 とりあえず

　 車検の直前ではあるが、車検の直前にワイパーの拭きが悪くなり、車検の直前に雨模様の中をやや遠出する予定があるので、車検の直前にワイパーのゴムだけを交換した。まぁ、車検時に交換されるより、自分で交換作業をしたかったし、そっちのが安く済むというのもあるのだが。

　 しかし、マツダのクルマは汎用品の替えゴムが使えないようなのだ。ロードスターのワイパーはモノタロウで買えたのだが。アクセラのは売ってない。なので、かかりつけのディーラーに取り寄せをお願いしたところ、在庫があるということで、すぐに購入することができた。

　 交換作業中、長い方のみ、ズレを抑止する出っ張りの位置が微妙に変わっていることに気づいたが、特に問題なく交換完了。よっしゃよっしゃ。

　 先日「仕事で既存の生成AIに問い合わせる仕組みを作っている」と書いたが、そのすぐ横で後輩が「手元で生成AI動きました」なんて報告を上げてきた。え、マジッ!?

　 聞くとちゃんとコンテナで上げていて、普通にコンソールから日本語で質問を与えられる状態になっていて驚愕。なにかがうまくいってなくて「こんにちは」の応答に数分かかるようだが、とりあえず動くということだけでスゴい。自分的に、同僚からこういう刺激を与えられるのって、すごく嬉しい。滅多になかったことだ。

　 ollamaという流行りの仕組みを使っているらしい。調べると、それほどの手数を要さずに動くようだ。それほどの超弩級スペックも必要ないっぽい。こういう、同僚からの嬉しい刺激に報いる一番の方法は、すぐに追いついて一緒になって取り組むことだ。

　 というわけで、やってみた。自分はすぐにdocker-compose.ymlにまとめてしまうのが好きなので、以下のようにまとめてしまう。

services:
    ollama:
        image:
            docker.io/ollama/ollama
        container_name:
            ollama-alpha
        ports:
            - "11434:11434"
        volumes:
            - pv:/root/.ollama
volumes:
    pv:
        driver: local
# データを永続的に保持する領域として
# mkdir -pv pv しておくこと
        driver_opts:
            type: none
            o: bind
            device: $PWD/pv

　 ollamaコンテナを上げたら、日本語の言語モデルの導入が必要になる。どの言語モデルを導入するのが適当かわからないので、ググって出てきたサイトのお勧めをそのまま試す。また、Modelfileという定義を書いて初期設定をする必要があるのだが、それもよくわからないので同サイトのお勧めをそのまま試す。

/root/docker/ollama # cd pv
/root/docker/ollama/pv # mkdir llm-jp-13b-instruct
/root/docker/ollama/pv # cd llm-jp-13b-instruct
/root/docker/ollama/pv/llm-jp-13b-instruct # wget llm-jp-13b-instruct-full-ac_001_16x-dolly-ichikara_004_001_single-oasst-oasst2-v2.0-Q4_K_M.gguf
/root/docker/ollama/pv/llm-jp-13b-instruct # vi Modelfile
/root/docker/ollama/pv/llm-jp-13b-instruct # cat Modelfile 
FROM ./llm-jp-13b-instruct-full-ac_001_16x-dolly-ichikara_004_001_single-oasst-oasst2-v2.0-Q4_K_M.gguf
 
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.95
PARAMETER repeat_penalty 1.05
PARAMETER stop "<EOD|LLM-jp>"
 
TEMPLATE """{{ if .System }}{{ .System }}{{ end }}{{ if .Prompt }}
 
### 指示:
{{ .Prompt }}{{ end }}
 
### 応答:
{{ .Response }}<EOD|LLM-jp>"""
SYSTEM """以下は、タスクを説明する指示です。要求を適切に満たす応答を書きなさい。"""
 
/root/docker/ollama/pv/llm-jp-13b-instruct # cd ../..
/root/docker/ollama # docker_exec
# INTO [ollama-alpha].
root@aef3abf257e5:/# cd root/.ollama/llm-jp-13b-instruct
root@aef3abf257e5:~/.ollama/llm-jp-13b-instruct# ollama create llm-jp-13b-instruct -f Modelfile
root@aef3abf257e5:~/.ollama/llm-jp-13b-instruct# ollama list
NAME                       	ID          	SIZE  	MODIFIED     
llm-jp-13b-instruct:latest 	bb43f78e1cbd	8.3 GB	7 seconds ago	
root@aef3abf257e5:~/.ollama/llm-jp-13b-instruct# exit

　 コンテナの中で「ollama create」することで「llm-jp-13b-instruct」という名前で言語モデルを登録している。それが終われば、以下でコンテナの外から日本語で質問を与えられる。

/root/docker/ollama # docker exec -it ollama-alpha ollama run llm-jp-13b-instruct
>>> こんちは。
こんにちは。
 
>>> Send a message (/? for help)

　 「こんちは。」だけなら10秒くらいで応答が返ってきた。速くはないが、N100のローエンドPCで、だからね。

/root/docker/ollama # docker stats
ID            NAME                  CPU %       MEM USAGE / LIMIT  MEM %       NET IO             BLOCK IO           PIDS        CPU TIME      AVG CPU %
aef3abf257e5  ollama-alpha          390.81%     14.72GB / 16.53GB  89.06%      6.952kB / 978B     8.959GB / 2.052GB  30          7m59.065034s  114.62%

　 とはいえ、コンテナの動作状況を見るとパッツンパッツンだ。言語モデルの大きさの7.8Gに対し、メモリは15G弱が専有される。ただし、動作による増減はないっぽい。

　 ちょうど1年半前くらいにChatGPTで遊んでみていたが、手元で動くのはもっと先だと思っていたわ。まぁ、アーケード版に対するファミコン版かもしれんけど、それでも手元で動くのは夢がある。

　 例によって遊んでみよう。

/root/docker/ollama # docker exec -it ollama-alpha ollama run llm-jp-13b-instruct
>>> 1980年台の傑作アーケードゲームを5つ挙げてください。
1980年代のアーケード・ビデオゲームの傑作には以下のようなものがある：
 
ギャラガ
スペースインベーダー
ドンキーコング
パックマン
フロッガー
 
>>> ドンキーコングとはどんなゲームですか？
ドンキー・コング』は、1982年にナムコが開発・発売したアーケード・コン
ピュータ・ゲーム。プレイヤーはアーケード版『キングコング』（1980年）を
基にしたゲームで、アーケード版ドンキーコングのスピンオフ作品。
 
プレイヤーはアーケード版キングコングのキャラクターであるドンキーコング
を操作し、アーケード版キングコングの敵役であるアーケード版キングコング
のキャラクターであるコングを避けながら、バナナを集め、できるだけ長く生
き残ることを目指す。
 
>>> Send a message (/? for help)

　 まぁ、例によって派手にハルシネっているが、それはそれで面白い。

　 実はちょっと前に、社内のAIサービスのAPIを対象にRubyのライブラリを書いていたのだが、どうもAIのAPIというのは、既にデファクトスタンダードがあるようだ。手元にAIがあるなら、転用できるか試してみようかしらん。