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敗者のゲームという本を金高堂で購入

2025.09.30

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おはようございます.敗者のゲームという本を金高堂で購入して読み進めていますが、これでインデックス投資を始めてみようとか、そういう訳ではなく.本屋さんで立ち読みしていたらなんか読みやすさと共感に惹かれて購入しました.

まだ3章の冒頭までしか読んでいないけど恐らくこの本は本の帯に書かれていること、辛抱強く遂行することで敗者のゲームが勝者のゲームになるだという事を指しているだと思います.

裏帯に書かれていること言葉は内容はコチラ

1. 将来、いつ何に、どの程度の資金が必要になるか、目標を立てる
2. その目標を達成するために、必要な積み立て計画と株式・債券の配分比率などの投資の基本方針を決める
3. 株と債券を幅広く分散する
4. 投資の基本方針を、ブレずに辛抱強く実行する

上記のことを辛抱強くできる人は必ず勝者のゲームになる事を指していると思っています.

3章まで読んで自分が思ったのは1章あたりで書かれている投資信託も長期スパンで見ると成果が出せていないということだけど、これが書かれたのは1980年（初版）です、そして自分が読んでいる8版は2022年の話どちらも賢いAI（人工知能）が登場していなかった時代の話です.なので、ここに大きな見落としがあるのかもと思っています.

それを除くとチャールズ・エリア氏が述べていることはデータと経験に基づいていて今日でも通用する書になっていると思います.なので素人のデイトレードは市場で殆ど勝てないなどは今も同じ割合になっていると思いますし、またプロでもなかなか厳しい市場だと思うので素人は分散投資を行い辛抱強く長い目で見ることの大事さを懇懇と説いている本だと感じました.

これが3章まで読んだ自分の感想ですが、読了したときには違う思いになっているかも知れません.

明日へ続く

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ブログは必要最低限の広告にしました.

2025.09.29

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おはようございます.ユニクロさんが秋冬用を変わっていたけど大丈夫かなって思っていたけど、今日はエアコン無しで仕事が出来るような季節になってきましたね.さて、コアなユーザー（読者）さんならお気づきかも知れませんが、広告をかなり削減しました.

広告を削減して良かったことはブログがシンプルになり良かったです、ではデメリット面は何かといえば広告をアフェリエイトに変えたのでクリックしても自分に収益が入らないところです、収益が発生するのは契約を結んだときです（※現時点（2025/09/16）の話です）.

なので収益は発生したら大きいのだけど、前のようなアクセス数があればとかクリックしたら収益が発生するのとは大きく違います.断っておきますが、前のような広告も駆動している所はあります例えばこのサイトの自作ツールサービス部分は以前の広告が動いています.

｛※注意 Adsに変更しましたので、クリックすると収益が発生します（2025/09/23）｝

以前書いたように稼ぎ頭のサービスを閉鎖した時点で収益は激減しました、どれぐらい減ったかというと60％収益が減りました.サービスを閉鎖したらそれぐらい減るのは分かっていたけど閉鎖しました.

ここまで減ったので、もう最低限の広告にしようと決断して今に至ります.広告がいっぱいあるよりシンプルな広告がひとつ有れば良いという考えに至ったのはザッカーバーグ氏などと同じ考えです.

無料で使用して頂いて回転数が上がればその時に広告を貼るという考えです.いま、このブログは毎日50ー60人ぐらいのアクセス数があります.サイトで言えば120超えにはなるのだけどブログはその半分のアクセス数だと思って頂いてOKです.

自分の戦略としてはブログに関しては最小の広告だけにしてリピーターと滞在率を増やして徐々にアクセス数を増やしていこうと思っています.

広告はもしかしたら変わっていくかも知れないけど極力少なくしたいという思いはあります.

話は尽きないですけどここら辺で〆ます、ではまた明日.

明日へ続く

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映画、沈黙の艦隊 北極海大海戦 #ネタバレ無し

2025.09.27

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おはようございます.平日（金曜日）なのにこの混み具合はちょっと驚きですが、映画、沈黙の艦隊 北極海大海戦を観てきましたのでネタバレ無しで書いていきます.

まず初めにずばり感想は書くとXにポストした通り「エンタメ的になってて良かった」ですが、ちょっと深堀りするとこの漫画（実写映画）のように日本は変わりつつあるなって思います.

トランプ大統領になってから、それが色濃く出てきたのかもしれないなって映画を観ながら思いました.自分は今まで通りで構わない派ですが世の中的にはそうではない感じがします.

因みに前回の映画、沈黙の艦隊を観てドラマを観て、沈黙の艦隊 北極海大海戦を観るのがベストだと思います、因みに全く予備知識ゼロでこれが初めてだと分かりづらいかもです.予備知識ゼロの人は前作の映画だけは観といた方が良いです.

それを観るとドラマが抜けていても映画の冒頭で大体把握可能な作りになっています.なので、絶対に映画、沈黙の艦隊は観るべしです.

とまぁそんな感じです.この頃、戦争映画が多いですね….

追伸：VFXに白組が入ってました、エンドクレジットに観て「あっ」ここにもって思ったのは自分だけかな？.

明日へ続く

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カラー選択からライトモードとダークモードに切り替えた話

2025.09.22

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おはようございます.カラー選択からライトモードとダークモードに切り替えた話を書いています.カラー選択、実は結構自分は気に入っていたのだけどあまり使用されないだろうなぁという思いも前から思っていたのだけど、そのままにしていました.

切り替えたのはある動画を視聴して、その中でライトモード、ダークモードの仕様に全てのブラウザが対応したことを語っていたので、だったらこの際ライトモードダークモードに変更しようと思い立ちました.

休日の終わりごろに思い立って、サービスとギャラリー以外はライトモードダークモードに切り替えが終わりました.ただ、一つ課題があってOS（オペレーションシステム）とブラウザのモード設定がチグハグだった場合、コメント欄などが見にくくなっています.

ここだけは今のところ保留にしています.

残りのサービスとギャラリーは近日中に変更しようと思っています.

一応、切り替えを行うソースコードを貼っときますね.

document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
  const switchToggle = document.getElementById('flexSwitchCheckDefault');
  const htmlElement = document.documentElement;

  // ページの初期ロード時にテーマを設定
  function setInitialTheme() {
    // ローカルストレージに設定があれば、それを使う
    const savedTheme = localStorage.getItem('theme');
    if (savedTheme) {
      htmlElement.setAttribute('data-theme', savedTheme);
      switchToggle.checked = savedTheme === 'dark';
    } else {
      // なければOSの設定を使う
      const isDarkMode = window.matchMedia('(prefers-color-scheme: dark)').matches;
      htmlElement.setAttribute('data-theme', isDarkMode ? 'dark' : 'light');
      switchToggle.checked = isDarkMode;
    }
  }

  // スイッチが変更されたらテーマを切り替え、ローカルストレージに保存
  switchToggle.addEventListener('change', (event) => {
    const newTheme = event.target.checked ? 'dark' : 'light';
    htmlElement.setAttribute('data-theme', newTheme);
    localStorage.setItem('theme', newTheme);
  });

  // 初期テーマを設定
  setInitialTheme();
});

明日へ続く

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目標体重に向けて着々と前進している.年内には目標達成できそうな

2025.09.13

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おはようございます.目標体重に向けて着々と前進している.年内には目標達成できそうな気がしますが、そこからのリバウンドがないように筋肉もつけないといけない.

因みに目標体重は62キロと設定しているけど、本当は55キロぐらいまで落とせたら落としてい.ここまで食生活改善で落としてきたけど、そろそろ食生活改善と運動を取り入れて改善していきたいと思っています.

運動は仕事が終わりにランニングを取り入れてみようかなと考え中です、走る距離はあまり無理はしないで1キロから3キロぐらいの間に二、三日置きの間隔で始めてみようと思っています.

二ヶ月で約10キロ痩せれたけどもともとヤバいぐらい太っていたので、10キロ痩せても体型は変わらずデブ（肥満）型です.20代の頃は労働系の仕事をしていたのもあり、体重は48キロぐらいしか無かったのでそれから30キロも増量したわけですからね.

それを元の体型に近づけてキープしようとしています.道のりは険しいかもですが、いま実行しないと身体に影響が出てきそうなので、あと10キロ減頑張っていこうと思っています.

明日へ続く

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この頃、イラレを使っていないので自分で作ったイメージ画像

2025.09.12

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おはようございます.この頃、イラレを使っていないので自分で作ったイメージ画像はあまりない感じなんですよね.創作意欲がなくなったかと言えばそうでもないですが、デザイナーさんではないのでイラレを使うよりコードを書いている方が多いという感じです.

時間の配分をどう考えるかだと思っています、アレもこれもやりたい事があるですが、いまの目標は英語上達と国家資格に受かることと決めていて特に英語上達は今後なにかの形で役立つじゃないかなと思っています.

国家資格は自己満足ということ何ですが、過去問題集といたらズタボロだったので結構べんきょうをしないと受からないと思っていますが、その時間を確保する時間が困難なので睡眠時間を削ろうかなって思っています.

いま一番の課題は記憶の定着ですね、いろいろ調べた結果、記憶を定着させるには声に出すこと、反復すること、文字として残すことだという事.これをすることで前頭前野が鍛えることが出来るみたいです.因みに前頭前野は情報の振り分けや取り出しを行う部分らしいです.

ここが劣化すると、記憶の定着が悪かったりするらしいですね.上記に書いたことをすると前頭前野が鍛えられるそうです.

ということで、創作するよりも勉強やコードに力をいれようと思っているので当分はあまり創作する機会が無いかもです.

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結局のところ万博は行かないに決めました.金銭的に

2025.09.09

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おはようございます.結局のところ万博は行かないに決めました.金銭的に余裕ないのでいけないと結論づけた感じです.本当はヌルヌルだけしか見に行きたいものがなかったので、そこで悩んでいたのだけどそれだけ大阪万博行くのもなんか勿体ないなと思ったのが大きいのと、ここ一年半ぐらいギリギリの金銭でやりくりしているので旅に行く余裕がないなって.

逆に言えばお金に余裕があれば本当は行ってみたい.

お金は大事ですがお金が全てではないのも分かって入るのだけど、この頃どうなるか分からない未来の為に株式や何やらにお金を注いでいます.現金保有は最低限あれば良いとの考えでいます、そういう事もあり収入のほとんど株式や何やらに注いでいます.

なので現金保有は少ないのです.

もし市場が下落しても下落前から20％ぐらい値が落ち込むぐらいの事なので・・・そちらを選んでいます.

でも、そろそろプチ旅に出かけても良い気がする.田舎にいると殆ど休日は同じ行動を繰り返していてなんか非日常ってのがないので何か物足りなさを感じます.

そういう意味でいえば都会は良いのだけど、都会に住みたいとは自分は思わない.一度、長期出張で東京で暮らした事もありますが正直なところ自分は合わなかった、特に電車通勤が.

そういうのもあって田舎で暮らしてたまに東京や大阪なんかに非日常を楽しむのがあっているのだけど、ここ数年は県外へ行っていない.

そろそろプチ旅へ出かけたい.

明日へ続く

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悲報、蟻に基盤を食べられお高いLANボードを購入しました.

2025.08.27

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おはようございます.何故かLANボードを買いました….1280円と思い込んでレジに精算にいったら一万2980円ですと言われて絶句しましたが、ここで「あれー間違いました」なんていうのも恥ずかしかったのでペイペイで支払い購入しましたが、正直なところ無駄遣いだなって….

LANボードなんて安いだろって思い込んでいたので、こういう末路に至ったんだと思います.因みにLANボードを購入したのには理由があってメインのPCのLANボードが半壊れになって数日に一回の頻度で断線するようになったので購入した感じになります.

恐らくLANボードが変になったのは蟻が原因のような気がします.蟻って基盤を食べたりするですよ、、、あまり知られてはないかもですが、発熱した基盤から微量の甘い香りがするらしい.その匂いに釣られて蟻が基盤を噛むらしいです…そして故障の原因になったりするのだとか.

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プログラミング絶望ラジオは為になるなぁと思う.

2025.07.22

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おはようございます.先日の休みは風が強くて飛行機が低飛行で飛んでいたりして少々怖いなーって思いながらプログラミング絶望ラジオを聞きていました.プログラミング絶望ラジオは良いです和むなぁー.

技術的なことはラジオを聞いてもらいたいのでここでは記載しませんが、技術的な話以外で言えば壁にプログラミング絶望ラジオと書いているのだけどこの文字が動くです.これどうやってるだろうというのが凄く気になりました.

壁に緑のシートでも貼っているようでもなさそうなんですけど、上手く動いて消えていくですよ.これどうやって出来るのだろうかというのが、凄く気になりましたね.

「あー」悩ましい謎です.

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YouTubeに力を入れていこうと思っているけど夢ですね.

2025.07.10

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おはようございます.YouTubeに力を入れていこうと思っているけど夢ですね.登録者数が5000人で15万円も夢ではないそうです.5000人っていうのは底辺YOUTUBERと言われるランクなのですが、それでも全体の13％の割合だそう.

今ではチャンネルの売り買いもされているそうなので、お金を出せばチャンネルを買うことが出来るそうなのでいきなり登録者数1万人から始めることも出来ます.たまに芸能人でもないのに数本の投稿で1万人ってのはお金の力が働いている気がします.

因みに自分のチャンネル数は45人です、ここから収益が得られる500人まで頑張ってYOUTUBE投稿を行っていこうと思っているけど何せネタが無いネタが無い.YOUTUBEでは成功しているひとの人前するのが一番良いらしいですね.

なので、今までダラダラ見ていたYOUTUBEをちょっと見方を変えて研究していこうと思います.上手く行ってない人と成功している人の違いなどを学習しつつ週一UPで行っていこうと意気込んでいます.

明日へ続く

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AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでも.

2025.06.22

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おはようございます.AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでもなくローカルPCでそこら辺に落ちているLlamaモデルを持ってきてチューニングすれば何とかなるじゃねぇという思いに至った.

実はあなたの手元にあるPCと、そこら中に「落ちている」オープンソースのAIモデル、特にLlama 3があれば、十分記事が生成できるんです。

ローカルAI記事生成は、もはや夢物語じゃない

「AIで記事生成」と聞くと、SFのような世界や、大企業だけが使える特権のように感じるかもしれません。しかし、今は違います。オープンソースの強力な言語モデル、特にMetaが公開したLlama 3の登場は、この常識を大きく覆しました。

Llama 3は、その性能の高さにもかかわらず、誰でも無料で利用できるという点が最大の魅力です。さらに、80億パラメータの8Bモデルであれば、最新のゲーミングPCとまではいかなくとも、ある程度の性能を持つPCであれば十分に動作します。これにより、高額なクラウドサービスを利用せずとも、自分のPCでAI記事生成の環境を構築することが現実的になりました。

なぜLlama 3があなたのPCと相性抜群なのか？

Llama 3がローカルPCでの記事生成に適している理由はいくつかあります。

• 完全無料のオープンソース: 利用に費用がかからないため、予算を気にせずAIを試したり、本格的に導入したりできます。
• 選べるモデルサイズ: Llama 3には様々なサイズのモデルがあり、PCのスペックに合わせて選べます。特に8Bモデルは、個人利用に最適なバランスを持っています。
• 活発な開発者コミュニティ: 世界中の開発者がLlama 3を使った新しいツールや効率的なチューニング方法を日々共有しています。困ったときには助けを借りられる心強い味方です。
• 「量子化」でさらに軽量に: モデルのサイズを大幅に小さくする「量子化」という技術を使えば、より少ないメモリでLlama 3を動かせるようになります。これにより、より多くのPCで利用の道が開けます。

あなたのPCを「記事生成マシン」に変える秘訣

もちろん、いきなりプロのライター並みの記事をAIに書かせるのは難しいかもしれません。しかし、ちょっとした工夫で「何とかなる」レベルの記事生成は十分に可能です。

1. 少量のデータでファインチューニング: 大量の記事データは不要です。あなたが書きたい記事のテーマやスタイルに合った、質の良い記事を数十〜数百程度集めてLlama 3を学習（ファインチューニング）させれば、その分野に特化した記事生成能力が格段に向上します。
2. プロンプト（指示文）の工夫: AIへの「指示の出し方」は非常に重要です。具体的で明確なプロンプトを与えることで、チューニングが完璧でなくても、驚くほど質の高い記事が生成できます。これはまるで、優秀なアシスタントに的確な指示を出すようなものです。
3. 効率的な学習方法の活用: 「LoRA（Low-Rank Adaptation）」のような効率的なファインチューニング手法を使えば、少ないGPUメモリでも短時間でモデルを特定のタスクに最適化できます。

あなたの創造性が、今、AIで加速する

かつては一部の専門家や企業にしか手の届かなかったAIによる記事生成が、今やあなたのPCで実現できる時代になりました。これはまさにAI技術の「民主化」です。

とまぁそういう訳なので何とかしてみますが、ファインチューニングにどれぐらい時間がかかるのかが未知数だったりする.

ファインチューニングPythonコード

以下のPythonコードは、Llama 3モデルをロードし、提供されたテキスト記事でファインチューニング（LoRA使用）を実行し、結果を保存します。 上記の入力値は、このコードに自動的に反映されます。 このコードをPythonファイル（例: `finetune_llama.py`）として保存し、実行してください。

import os
import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments, Trainer
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training, TaskType

# GPUの利用可能性を確認
print("GPUが利用可能か確認中...")
if not torch.cuda.is_available():
    print("GPUが見つかりません。Fine-tuningにはGPUが強く推奨されます。")
    # GPUがない場合は、ここでスクリプトを終了するか、CPUモードで続行するか選択できます。
    # exit("GPUがないため終了します。")
else:
    print(f"GPUが利用可能です: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

# --- 1. モデルとトークナイザーのロード ---
# Llama 3モデルのパスを指定します。Hugging Faceのモデル名（例: "meta-llama/Llama-3-8B"）
# またはローカルにダウンロードしたモデルのパスを指定してください。
MODEL_NAME = "meta-llama/Llama-3-8B" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"モデルとトークナイザーをロード中: {MODEL_NAME}")

# 4bit量子化設定 (GPUメモリの節約に役立ちます)
# bnb_4bit_compute_dtypeは、Ampere以降のNVIDIA GPUに推奨されるbfloat16を使用しています。
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4", # NF4 (NormalFloat4) 量子化タイプ
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 
)

# トークナイザーをロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)
# Llama 3はデフォルトでbos_tokenを付与しないことがあるため、明示的に追加。
# また、padding_side='right'はLlamaモデルに推奨される設定です。
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenizer.padding_side = "right"

# モデルをロードし、量子化設定を適用し、自動的にGPUにマッピングします。
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto", # 利用可能なデバイス（GPU）に自動的にモデルを分散
    trust_remote_code=True # リモートコードの実行を許可
)
print("モデルロード完了。")

# k-bit学習用にモデルを準備 (PEFTライブラリのため)
# gradient_checkpointingを有効にすることで、メモリ使用量をさらに削減できます。
model.gradient_checkpointing_enable()
model = prepare_model_for_kbit_training(model)
print("k-bit学習用にモデルを準備しました。")

# --- 2. データセットの準備 ---
# あなたのテキスト記事ファイルが格納されているディレクトリを指定します。
# 例: 'your_article_data/' の中に 'article1.txt', 'article2.txt', ... と置かれている場合
DATA_DIR = "./your_article_data/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"データセットをロード中: {DATA_DIR}")

# 'text'形式でデータセットをロードします。指定されたディレクトリ内のすべての.txtファイルを読み込みます。
# 各ファイルが1つのエントリとして扱われます。
try:
    dataset = load_dataset('text', data_files={'train': os.path.join(DATA_DIR, '*.txt')})
    print(f"データセットのサンプル数: {len(dataset['train'])}")
except Exception as e:
    print(f"データセットのロード中にエラーが発生しました。ディレクトリとファイル形式を確認してください: {e}")
    exit("データセットロード失敗。")

# データセットをトークン化する関数
# 長い記事をモデルの最大入力長に分割します。
def tokenize_function(examples):
    # Llama 3の最大入力長は通常8192ですが、お使いのGPUのVRAMに合わせて調整してください。
    # ここでは一般的な値として2048を設定しています。
    max_length = 2048 
    # truncate=Trueで最大長を超えるテキストを切り捨てます。
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, max_length=max_length)

# データセットをトークン化します。
# num_procはCPUコア数に応じて並列処理を行い、処理を高速化します。
tokenized_dataset = dataset.map(
    tokenize_function,
    batched=True,
    num_proc=os.cpu_count(),
    remove_columns=["text"] # 元のテキスト列は学習に不要になるため削除します。
)
print("データセットのトークン化が完了しました。")

# --- 3. PEFT (LoRA) の設定 ---
# LoRA (Low-Rank Adaptation) は、元のモデルの重みをフリーズし、
# 小さなアダプター層を追加して学習させることで、効率的にファインチューニングを行います。
# これにより、GPUメモリの使用量を抑えつつ、高い性能を実現できます。
lora_config = LoraConfig(
    r=16, # LoRAのランク。値を大きくすると表現力が増すが、メモリ消費も増える。
    lora_alpha=32, # LoRAのスケーリング係数。rの2倍程度が推奨されることが多いです。
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], # LoRAを適用する層。Llamaモデルで一般的な層。
    bias="none", # バイアスを学習しない設定。
    lora_dropout=0.05, # ドロップアウト率。過学習を防ぐために設定します。
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM, # タスクタイプを因果言語モデルに設定。
)

# モデルにLoRAアダプターを追加します。
model = get_peft_model(model, lora_config)
print("モデルにLoRAアダプターを適用しました。")
model.print_trainable_parameters() # 学習可能なパラメータ数を確認します。

# --- 4. 学習の実行 ---
# 学習済みモデルを保存するディレクトリ
OUTPUT_DIR = "./llama3_finetuned_model/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

# 学習の設定
training_args = TrainingArguments(
    output_dir=OUTPUT_DIR,
    num_train_epochs=3, # エポック数。データセットのサイズと希望する精度に応じて調整してください。
    per_device_train_batch_size=1, # GPUあたりのバッチサイズ。VRAMが少ない場合は1に設定。
    gradient_accumulation_steps=4, # 勾配を蓄積するステップ数。実質的なバッチサイズは per_device_train_batch_size * gradient_accumulation_steps になります。
    optim="paged_adamw_8bit", # 8bit AdamWオプティマイザを使用し、メモリ効率を向上させます。
    save_steps=500, # 500ステップごとにモデルを保存します。
    logging_steps=100, # 100ステップごとにログを出力します。
    learning_rate=2e-4, # 学習率。
    fp16=True, # 混合精度学習を有効化 (GPUが対応している場合)。VRAM削減と高速化に寄与します。
    max_steps=-1, # num_train_epochsに基づいて学習します。
    group_by_length=True, # 同じ長さのシーケンスをグループ化し、パディングを削減します。
    lr_scheduler_type="cosine", # 学習率スケジューラーのタイプ。
    warmup_ratio=0.03, # ウォームアップ比率。
    report_to="none", # レポート先を指定しない (wandbなどを使用しない場合)。
)

# トレーナーの初期化
# data_collatorは、モデルの入力形式に合わせてデータを整形します。
trainer = Trainer(
    model=model,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    args=training_args,
    data_collator=lambda data: {
        'input_ids': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]),
        'attention_mask': torch.stack([f['attention_mask'] for f in data]),
        'labels': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]), # 因果言語モデルでは、入力自体がラベルとなります。
    },
)

# 学習の開始
print("Fine-tuningを開始します...")
trainer.train()
print("Fine-tuningが完了しました。")

# --- 5. 学習済みモデルの保存 ---
# LoRAアダプターのみを保存します。これにより、ファイルサイズが小さく、効率的に管理できます。
trainer.save_model(OUTPUT_DIR)
print(f"学習済みLoRAアダプターが '{OUTPUT_DIR}' に保存されました。")

# 保存したアダプターを使って推論を行う方法の例 (コメントアウトされています):
# このコードは、ファインチューニング後にモデルをロードして推論を行うための参考例です。
# from peft import PeftModel
#
# # 元のモデルをロード (学習時と同じ量子化設定を使用します)
# base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
#     MODEL_NAME,
#     quantization_config=bnb_config,
#     device_map="auto",
#     trust_remote_code=True
# )
#
# # 保存したLoRAアダプターを元のモデルに結合します。
# peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, OUTPUT_DIR)
#
# # 推論モードに設定します。
# peft_model.eval()
#
# # テキスト生成の例
# prompt = "ローカルPCでのLlama 3ファインチューニングの利点とは"
# inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") # 入力をGPUに移動
#
# with torch.no_grad(): # 勾配計算を無効化し、メモリ使用量を削減
#     outputs = peft_model.generate(
#         **inputs,
#         max_new_tokens=200, # 生成する新しいトークンの最大数
#         do_sample=True, # サンプリングによる生成を有効化
#         top_p=0.9, # Nucleusサンプリングの閾値
#         temperature=0.7, # 生成の多様性を制御する温度
#         eos_token_id=tokenizer.eos_token_id # 終了トークンID
#     )
# print("\n--- 生成されたテキスト ---")
# print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

明日へ続く

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カゴヤ・ジャパンさんのVPSのスナップショット有料何だね.

2025.06.11

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おはようございます.カゴヤ・ジャパンさんのVPSのスナップショット有料何だね.無料だと思ってスナップショットをONにしていたらサーバー代が倍になってた.そう言えば何だか警告が出ていた気もする🤔.

「そうでもないか・・・警告なかったかな.」

先月の請求が来るまで管理画面を覗かなかったのが悪いだけどもちょっと痛い出費です、再来月から支払いが安くなる感じですね.

VPSの話はここまでで余談です、9月には一年間分支払っていたディズニープラスの更新月になるのですが、エイリアンアースがその前ぐらいから始まるらしく、そして将軍の続編も決まっているのだとかで将軍を観たので一年後には解約しようと思っていたのが悩ましい状態になってます.

なかなか商売上手だなって思います、あまり観ないけどネトフリも何だかんだ継続していてサブスクっていうのは怖いなーって思いますね.

明日へ続く

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人生、レベル２０～４５の方々。 #人生 #相場下落

2022.09.29

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おはようございます、このサイトのユーザー（訪問者）さんの年齢層はレベル２０～４５が多いそうです。特にレベル３０の方がよく見てくれています。有難うございます🙇。また、性別は男性が圧倒的に多いです、ここは女性が多かったらなと思う所がありますが、リアルと現状は変わりません(笑）🤔。

さて、自分は３０代後半から投資に興味を持ち出して今では証券口座をいくつか持っています。最初は株式投資などに興味があり、アプリで仮想投資（シュミレーション）などをして、どんなモノかを試してみました。本当に株を買い出したのは最近の話です💦。いま、日本市場も米国市場も下がっていますね、自分が思うのに緩やかにこれからも下っていくと思っていますが・・・未来は不確定です。

未来は誰も分からない。特に１０年後の相場なんて分からないし誰も予想できない、米国株、今後も成長すると言われていますが、それは過去の成長を見てそう予測しているのに過ぎなくて本当に成長するのかは誰にも予測するのは不可能です。

「未来は不確定」この頃、こう思う事がよくあります。株式相場に限らず自分の未来も分からないのです、明日の事を言えば鬼が笑うということわざがある通り、明日すら予測不能なんですね。８０％は平凡な一日になるかも知れませんが１００％断言する事は不可能です。それは未来は知り得ることが出来ないからです。

当たり前の話ですが、ほとんどの人は明日も同じような日が続くと思っているわけです。でも実際は違います、世界は徐々に変わっていきます。なので、１０年後の未来は変わっているのです。日々の少しの変化が未来を変える。

トイウコトデ、何が言いたいかと言えば、自分を変えることで未来は変わっていくという事です😌。何を言わんとしているか分かってもらえれば何よりです😄。

今日も一日頑張りましょう！

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最高権限でも削除できないファイルが有る？

2022.08.18

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おはようございます。今日は生憎の雨☔ですね。

さて、先日の事ですがBluetoothが使用できなくなって悪戦苦闘のすえ、何とか復旧した話を記載します。最初はWindowsの設定画面にBluetoothがオフになっていますという文言が表示されていました。差し込んでいるのにも関わらず、このような文言が表示されていたのでデバイスマネージャーで確認するとなにやらエラーが出ていてデバイスが強制終了している模様でした。

ドライバーを削除して再度入れ直したら、上手く動作するだろうと思っていたのですが何度繰り返しても全然駄目。そんな回復しない状態が１時間続きました。これでは埒が明かないので考えを切り替えドライバーの原因ではなく、恐らくWindows側の問題だと思いレジストリを調べました。

これが結果的に正解でした。途中レジストリが削除出来ない問題などに直面しながら最終的に使用できるようになったのです。ここで一つ勉強になったのがアドミニストレータでも削除が出来ないレジストリがあるという事です。恐らくセキュリティの観点からマイクロソフトがそういう設定をしているのだと思いますが、これが結構厄介だなと感じました。

因みにWindows１０、１１はバグがありブルートゥースと接続した機器が削除出来ないという不具合があるのです。今回、それが間接的に悪さをしていたのですが直接原因はオフとオンのフラグが反転していたのが問題でそちらを修正して再起動をかけると認識したという結果になります。

今回の事象は特殊なので対応はご自身でググりながら解決をお願い致します。尚、レジストリを変更したり削除したりするとWindowsが動かなくなる恐れがあるので、素人にはオススメしません。

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円安だから。貯金を進めてくるのは悪徳商法？

2022.07.12

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おはようございます。NHKのYOUTUBE動画に「一見、悪徳に見えて、ただ貯金を勧めているだけの男たち」という動画あるのだけどアレ円安になってから見ると悪徳業者に見えてしょうがない・・・。

だからといって海外へ投資を進める記事ではないけれどね。地頭力がある人は１０万円を元手にそれを何倍に増やすことが出来るそうです。株取引などはやってみると分かると思うけど、低いところで買って高くなりかけで売れば、その差額が利益になります。

但し、注意事項があってそういう事は誰でも出来るわけでもないみたいです。だから自分は投資信託をオススメします。特に人工知能（機械学習）が組み込まれている投資信託を使用すればそれなりに利益を得ることが出来ます。ここで重要なのはドルコスト平均法で買う（積立投資）という事が大事になります。あと追加資金を投入する時期なども大事です。

例えば何かの経済指標の発表がある前に買うのかそれとも発表後に買うのかなど、これは自分が下がりそうだな、上がりそうだなで買うタイミングを変えた方が良いです。投資信託でも同じで追加投資の資金は毎月同じ日にするよりか、自分で投資タイミングを考えて投資したほうが良いです。その方が利益に繋がりやすいです（同じことを２回書いているけど、其れぐらいタイミングは大事です）。

尚、前から言っているように投資・投機は自己責任ですので、、、以上、現場からでした。

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AWSからVPSへ鞍替えするつもりでいますが😌

2022.06.28

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おはようございます。６月ももうすぐ終わりますね。

AWSからVPSへ鞍替えするつもりでいます。今すぐに鞍替えするつもりはないのですが数カ月後には鞍替えするつもりでいます。もしくはAWSのライトセイルに戻すかもしれません。理由は金銭面で経費削減です～😌。

７月１５日にお仕事を辞めるので金銭的に安定的に収入が入らなくなりますから、固定費は下げれるところは下げたいというのが、本音です。直ぐにでも変えたいとも思っていますが・・・こればかりはSEOの事情により変えれないのです…。何せこのAWSで動かしてまだ数週間しか経過していなくて、ここでまたサーバーの引っ越しなんてしていたら、アクセス数が激減してしまいますからね。

この頃、気づいたのですが技術ネタの方がGさんの検索に載りやすいですが、技術ネタは一般人にはあまり受けが良くないのですね。パソコンのお困りネタをアップすれば大衆に受けるでしょうけど、プログラマーなので普通の使用では困ったことがないので、何を書けば一般人にウケるのかが分からないのです。

ともあれ、数ヶ月後にはAWSをおさらばします。このまま、円安が続けば企業も日本サーバーを使用する会社も出てくるのかもしれませんね。

追記：近日中に変更します。背に腹は代えられない😂。

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映画『東京2020オリンピック SIDE:A／SIDE:B』のSIDE:Aを観ましたよ。

2022.06.26

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おはようございます。映画『東京2020オリンピック SIDE:A／SIDE:B』を映画館で昨日、SIDE:Aを観ましたよ。

この映画、評判はあまり良くないし、好き好んで観に行く人はあまりいないかもしれませんが、観に行きました。朝一に東京2020オリンピック SIDE:A観たという感じになります。

自分はいろいろな映画のジャンルを観ているので、正直なところ変わった映画やドキュメンタリーの映画を好みます。ワンパターンの良さもあるけれど、自分の場合は意外なオチがある映画が好きです。

ドキュメンタリーや実話ベースの映画の良さは、真実は小説よりも奇なりって言いますからね。

さて、感想をここから書いていきます。

この映画がなぜ評価が悪いのか、何となく前半で分かりました。映画の文脈があるとするならば、文脈がめちゃくちゃっていう印象です。一つの映画として成り立っていない感じでしたね、後半は徐々に良かったですが、全体な印象は予告負けしている気がします。

昨日、夜にサイドBも観に行く予定でしたが結果、観に行くのを辞めました。

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サーバーを移行しました、行き着く先はここだった。

2022.06.14

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おはようございます。先日、一日もかけてサーバーサイドを某サーバーに移行しました。移行しましたがまだ不具合などが存在しているのです。例えば「更新に失敗しました。 返答が正しい JSON レスポンスではありません。」などと頻度に表示されます。

ここらへんを早急に対応したいと思っています。

因みにPHPのバージョンは８にアップデートしました。そしてエンジンエックスからApacheに土台を変えました。今回、エンジンエックスを数ヶ月使用してApacheサーバの方がやはり歴史が長いので、かゆいところに手が届く仕様になっていることに気づきました。

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人口分布とターゲットとインターネットと感性が大事かと思ふ。

2022.06.11

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おはようございます。世代交代が政界でも進んでいる気がします。

今日のお題は「人口分布とターゲットとインターネットと感性が大事かと思ふ。」です。いきなり切り口を話すとこれから若い世代をターゲットにしてもそれほど日本では利益を得れないと思います。海外は別ですけど日本の場合、高齢化社会になりつつある？なっているのでこれからは高齢者をターゲットにした商売をする方が良いですよ。ここまでは大体の人は少し考えれば分かると思います。

これから書くことも少し考えれば分かることです。

ADSL世代をターゲットにするのが良いと思っていてパソコンやモバイルが生まれた時からある人が一番のネットとの接点があるのかなぁって思います。４０代後半ぐらいの世代をターゲットに含まないのかというのは、普通の４０代になるとあまりネットを活用できていないイメージです。

３０代は購買意欲高いのでターゲットにもされていますからね。特に今の３０代後半がどんな物を求めているかなど大事かなって。

あとはその人達のニーズに適した商品や教材、情報を提供することが大事になると思います。それが最後の感性が大事に繋がります。

因みに自分の感性は４０代とは少しずれている気がします🤔。

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Gさんのスマートグラスはスマホの次の覇者になるのかなぁ🤔

2022.05.20

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おはようございます。これが投稿された頃には梅雨になっているかもしれません。

Gさんのスマートグラスはスマホの次の覇者になるのかなぁ🤔、下記の動画を見てください。

これは凄いなって思います。それぞれ中国語と英語を喋っているのにコミュニケーションが取れている。他にも出来ることが増えていくと思います、特に自分が期待しているのは、誘導です。ここで言う誘導とは仕事の効率的にする誘導や初めての街を歩く時に目的地までの誘導などに期待しています。

今でもGさんはグーグルマップでライブ機能（スマホカメラ使用）すれば出来るのですが使用している人を見たことがありません。理由は道に迷っているという事がわかるからだと思いますが、スマートグラスを使用して同じ事ができればバレずにグーグルマップが誘導してくれると思います。

最終的にはスマートグラスだけで完結することが出来るようになると思いますが、最初はBluetoothでスマホからデーターを転送し表示させる機能になると自分は思っていますが、Gさんはいきなりスマートグラスで全てを完結したものを提供してくれるかもしれません。

いやースマートグラスにはかなり夢がありますね！！

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FF（ファイナルファンタジーシリーズ）３５周年らしいですね。

2022.05.11

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おはよう御座います。日曜日晴れますように😌。

今日のお題は「FF（ファイナルファンタジーシリーズ）３５周年らしいですね。」じゃなくて、自分も生きてきて３５周年以上、生きています。今のところ、自分の知人や友人関係の方が不幸があったなどは自分の耳に入ってきていませんが、同級生だった人がそうなっている可能性もあります。

ある人に自分の精神年齢は大学生ぐらいで止まっていると数年前に言われました。これは良いことなのかどうなのか分かりませんが、心まで老いると自分はつまらなくなると思っている事は確かです、そして自分はずっといろいろなことに好奇心を持ち続けていくのだろうと思います。

さて、ここからお題のことに少し触れようと思います。FFを初めてプレイしたのは小学生か中学生の頃でFF5がFFの初めてプレイしたものになります、そこからFF6、７～今までFFタイトルはプレイしています。一応、FFシリーズは全タイトル、プレイしたことがあります。ここ最近は途中でストップしているタイトルもありますが、おそらく今年、発売するであろうタイトルのFF16も購入する予定でいます。因みに今回のFFはFF離れした人達も戻ってくるぐらい力の入れようだとか・・・。

自分は発売までにPS5を手に入れないといけない・・・（それぐらいの気合は持ちたい）🙇。

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期待しているけど。どうなるかな○×○×庁の今後は🤔

2022.05.04

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おはようございます。

デジタル庁事務方トップに浅沼尚氏が就任されましたね。ITのことを理解されている方が就任された事は本当に良かったと思います。ここから、どうなっていくのかな？サーバーはやはりAWSを使う感じですね、2ch創設者のひろゆき氏は国産サーバーにこだわっていましたが、まぁAWSが妥当だと思います。

これから先、首都直下型地震が起きてもホームページやWEBアプリなどは安定に稼働できるでしょう。首都直下型地震が起きても今はスターリンクがありますからね。衛生通信からネット接続が行えると思います。国産サーバーが何処にサーバーを設置しているか分かりませんが、日本は何処で地震が起きても可怪しくないわけですから、AWSを使うのはそういう面でも妥当だと思います。

因みにいまのマイナポータルはかなり使いづらいですよね。マイナポータルアプリ内で完結できないと恐らくポイント貰ったあとは何も使わないアプリになると思います。浅沼尚氏もそういう側面は分かっていると思うので徐々にアプリは改善されていくと思います。

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すずめの戸締まりの予告を見て今思うこと。

2022.04.16

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おはよう御座います。

すずめの戸締まりの予告を見て今思うことは、率直にここ数年のヒットした新海監督の作品とは印象が違いますよね。ですが「すずめの戸締まり」、映画館で見てみたいなって思いました。

君の名はの予告はこんな感じ。

天気の子の予告はこんな感じです。

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お店のホームページ（サイト）の作り方その弐

2022.03.05

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おひさしぶりです。
ブログを数日休んでいました。こらからは不定期という感じでブログを書いてきます。
このブログはお店のホームページ作り方その壱の続きになります。

下記が予約ボタンと地図の作成手順です、こちらの変更部分をindex.phpのファイルを書き換えてください。予約には予約システムSelectType (セレクトタイプ)を使用しているのでアカウントを作りご自身のお店に合わして管理画面から設定してみてください。

会社の地図に関しては、GoogleMapを使用しています、こちらをindex.phpに貼り付けるのですが必要ない部分があるのでその部分を削除して貼り付けています。動画を注視してみるとわかるかと思います。

今回はここまでです。次回はさくらレンタルサーバにファイルをアップロードする方法とSSLの設定を行い完了となります。

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昔と今はかなり違っているけど自分にとってはあまり変わらない。

2022.02.27

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おはよう御座います🐔。
今日は暖か陽気になるそうですね。

ここ数年でネットの中にはかなり情報が溜まってきていると印象を抱いている方も多いと思いますが、実際、全ての情報をGさんやYさんなどで検索することは出来ないらしいです。理由は昔と今とは違うから、新しい情報にアクセス出来るようなシステムになっています。特に医療、IT技術などは昔はそうだったけど、今は変わったという事例が多くあるのでネットが始まったときに書いたようなものにはアクセスすることが難しくなっています。

唯一、お店サイトなどは昔ながらのサイトでも上位に表示されたり検索にヒットしないという事はあまりないです。このように分野によって情報の蓄積や上書き度合いは変わります。

レトロなサイトデザインまとめたサイトなどがあるかは知りませんが、あれば一部のコアなファンから支持を得そうですね。ただ、そんなレトロなデザインを見つけるのはかなり大変かなと思います。そんな感じでネットは広大です、過去の情報やサイトに辿り着くことが出来ることは年々難しくなってきています。もう一つ言えることは、昔と今では情報の蓄積量はかなりの差があります。

そのため、正確な情報に辿り着くのも難しくなってきています。真実かどうかを見抜くのは実際に体験するなどの他に、基礎を身につけることがこれから先、大事になってくると思います。基礎を身につけるとその概念（基礎）を元に正確な情報かどうかがある程度、自分の頭で思考でき判断することが出来るからです。なので、基礎を身につける事が大事になってきます。

トイウコトデ、昔と今はかなり違っているけどあまり変わらないでした。
追伸：基礎のアップデートも大事ですよね😌。

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