近況

転職してた

from: Progate (2019/3 ~ 2023/11)
to: Preferred Robotics (2024/1 ~)

もう 5 月です。その内日記でも書こうと思ってても、日々の仕事に追われてどんどん時間が過ぎ去っていくのです…。

年金の空白期間が 1 ヶ月できてしまっていたのは分かっていたのだけど、忙しすぎて書類処理を後回しにしていたら日を追うごとに仰々しい封筒が行政から届いて圧があった。マジでアウトなやつが来る前にはちゃんと納めました。

異常に優秀なメンバーに囲まれており緊張感がある日々を送ってますが、自分の身をどういう環境に置くかの大切さを実感するところですね。転職して本当に良かったと思います。

Apple Vision Pro Developer Labs 東京に行ってた

これも既に 1 ヶ月以上経っていて、行ったのは 2024/4/16 の話なんだけど、日々の仕事に追われていると時間が過ぎ去っていくのです……。

転職に伴う有給消化と空白期間が 3 ヶ月くらいあり、前半はコンピュータサイエンス・アルゴリズムの実装の勉強をしていたのだけど、せっかく勉強したのだし何か作るか、そういや SwiftUI のキャッチアップもするか、ついでに最近の Swift のモダンな機能を使えるだけ全部使ってみるか、という事情が重なって 数独アプリ が出来上がったのが 2023 年末くらいの話。

Apple の人から「visionOS 対応してよ、Developer Labs 来れば実機でもデバッグできるよ。」という連絡が来て、浮かれて対応を始めたのが 4 月の頭くらい。SwiftUI だけで iOS/macOS 両方に対応させながらアプリを作るという縛りプレイをしていたのもあって visionOS 対応は 2 ~ 3 日で良い感じに終わってしまい、結局実機に触ることなく visionOS 向けのアプリをリリースしてしまった。

Apple Developer アプリ で WWDC の動画セッションを見られるんだけど、 visionOS 向けアプリ開発コンテンツはたぶん全部 10 回くらい見たのと、あらゆるガジェット系 YouTuber が Vision Pro のレビュー動画を出してくれているおかげで、実機を持っていないにもかかわらず完全に理解できました。現代社会に感謝。あと実機で遊んでくれた 9m さんにも感謝。

Developer Labs でのことは SNS やらブログに書くことはできないので特に言うことはないんだけど、機会があればまた行きたいですね。

M3 Pro MacBook Pro メモリ 36GB で買った

visionOS 向けのアプリ作ってる辺りから M1 MacBook Air メモリ 16GB の子の限界を感じ、この円安の最中パソコンを新調した。高い。

M3 ファミリーから GPU のアーキテクチャが変化 してることを Apple はドヤっているんだけど、実際使ってても M1 からの進化はかなり感じるところ。

特に流行りの生成 AI で画像を出したりローカル LLM で遊ぶと速度が全然違う。ローカル LLM も M3 Pro なら Llama 3 の 8B で実用的な速度で返ってくるのもあり、ローカル Copilot 的な使い方ができるというのがネタではなく割と現実味を帯びている気がする。

流行りの LLM で遊んでる

仕事 で触っているのもあり、理解を深めようと最近はずっと Python と戯れている。こんなにたくさんコードを書いてるけど Python はあまり好きじゃないというか Swift が一番気持ち良くなれるので好きです。

ちなみに仕事では RAG もやったけど、それ以外にも iOS/Android のネイティブ音声認識ライブラリを Flutter 側にブリッジするために Swift/Kotlin/Dart 全部書くとかもした。Copilot のおかげで勘所が分かってればなんとでもなる世の中です。

それはそうと結局生成 AI やら LLM は Python の世界な訳で、PyTorch あたりに入門する必要があって世知辛い。 CoreML も触って遊んでいるものの、この辺も Python による便利ツールが Apple から提供されていたりするので Python から逃げられないようだ。

とは言え最近の Python は型もしっかり付けられるし、 VSCode で inlay hints をしっかり出すようにガッツリ設定を追い込んでやれば割と快適にコーディングできる。曖昧な質問も Copilot が受け取ってくれるし、大変便利な世の中になりました。

マシンパワーをフルで使うには仮想マシンを挟む Docker for Mac と相性が悪いのだけが難点で、環境の隔離が pyenv + venv になってしまう。まぁいいんだけど、コンテナ環境で便利に機械学習するには Linux を直で扱うか、 Windows + WSL2 + Docker にする必要があり世知辛い。

一応手元にゲーミング PC があるっちゃあるものの、GPU が AMD Radeon RX 6900XTX なので ROCm との闘いをする必要があり、それはそれでやっているうちに楽しくなってきそうではあるけどまだ手を出せていない。

大規模言語モデル入門 とか Vision Transformer入門 とかも読んでるけど、果たして本当に理解しながら読めているのか怪しい。勉強し続ける必要がありますね…。

締め

ゲーミング PC でゲームしようと思って奮発して AMD RX 6900XTX を買ったものの、次から次へとプログラミングの面白いネタが降ってきて全然ゲームできないまま Steam のセールが来て購入フラグだけが立ち続けている。

過去に戻れるなら「大人しく NVIDIA のグラボを買え」って自分にアドバイスしたい。