2025年8月 – Blowing in the wind

2025年8月24日2025年8月25日

車バッテリーのトリクル充電を考える

最近の車はバッテリー上がりを防ぐためにバッテリー端子を外すと言うのは余程の時で、なぜならECUの学習結果やナビの設定諸々が全て消えてしまうので、覚悟がないと簡単にカットオフできないので頻繁にやることではありません

乗らない時に常時100V電源から充電制御とかもありますが、設置（接続）の手間などを考えると現実的じゃない、ならば自然エネルギーでソーラーバッテリー（以下ソーラーと略記）を使った、充電制御というのがメンテフリーの解になりますが、方法は大きく二種類に大別できて、

1. 省電力(5Watts以下)のソーラーをバッテリーに直結する

メリットは制御簡単（逆流防止のダイオード入れるぐらい、大概のソーラーでは対応済みですが）、ただし夏場の太陽光強い時には過充電リスクはある

2. それ以上の出力のソーラーとパワコンを使う

メリットは① 過充電の完全防止でき、場合によってはバッテリーの充電にも使える、② 発電量に余裕あるので、日照時間短くても機能を発揮できる、デメリットは① パワコンの暗電流が小さいものを使わないと夜間などはバッテリーからの電力を消費する、目安は２mA程度でしょう、元々の車の暗電流は電装品の使用状況によりますが10mA以上はあるらしいから、② パワコンの動作温度保証範囲は概ね上限60℃ぐらいだから設置場所は直射日光の当たらない場所限定

で検討の結果、方法２で行くことにしました

ソーラーは車の屋根にあるルーフキャリアに設置して車内に引き込み

部品は手配したので、簡易に組み立てて思惑通り動作するかどうかを検証後に設置の手順

admin

2025年8月15日2025年8月20日

qwen2.5から3.0,ついでにollamaからLMStudioに変更

qwen3.0の方がモデルサイズが小さくとも性能は2.5の大きいモデルと同等との情報あったので3.0系を使ってみようと思ったけど、ollamaでそのまま使える3.0系のモデルがなかったから、LMStudioをインストしてみた

デフォルトではOpenAIの大きめのモデルをロードするようになっているけど、それはSSD領域もったいないので削除

メニュー右上のダウンロードボタンから、画像に示すメニューが開けるから、Open Downloads Directoryをクリックして不要なモデルを削除すれば良い

今ダウンロードしたのは4Bと8Bモデル、

4Bでもそこそこの対応力があって速度も速いから、こちらを標準で使ってみようと思う、uvはC言語で書かれてると言ってくるけどもね、それでも初期のLLMモデルに比べればかなり優秀ではある

Roo codeからollmaは設定できるけど、LMStudioは見えない、起動はしているはずなのだけど起動してない状態だね

ollamaを使うと、ClineもそうだけどLLMとして想定しているのはClaudeなので回答の出方はイマイチ、今の所の利用範囲でクラウドの利用料払うつもりは無いね

P.S. 2025/8/20

Qwen3-8Bだとuvについて正しく回答する、その後4Bに切り替えても同様だから、一見結果を共有しているように見える、ただし8Bだとメモリ管理（メモリ32GBでもコンテナも立ち上げてるから多分厳しい）でyellowマークが出てしまうけども

admin

2025年8月14日2025年8月14日

A.Iアシストでコーディング

最近はコード自体はほぼ生成A.Iで作成されることが多いと思うけど、ローカルでLLM動かして使えるかどうかやってみた

・参考サイト

https://zenn.dev/mkj/articles/cf8536923d9cd7#discuss

・環境：M4 MacBook Pro 32GBメモリ、ollama、VScode + Cline

・モデルの選択（Alibabaのモデルが限定されらリソースではコーディング目的には一番向いているらしいから）

% ollama pull qwen2.5-coder:7b-instruct

コンソールから動かしてみた感じではなかなかいけてる感じ、Rustは知らないと言われるけどC言語、Python、Golangは扱える

・設定：ollamaを選択、

・動かしてみたとこ、

ソースファイルが見つからないと言われるから設定が必要かもしれない

・リソース消費状況

メモリもかなりキツいし、途中でファンも回り出すから、高負荷ではあるからAirでは32GBでもきついかもしれない

ローカルLLMでどこまで使い物になるかやってみる

P.S.

結構タイムアウトするケースが多くて、いまいちollamaとの相性がよくなさそうに思える、コンソールからollama経由でモデル使う方が遥かに安定している

admin

2025年8月13日2025年8月13日

uvめちゃ高速

Pythonのパッケージ管理ツールですが、Rustで書かれているとのことで驚嘆するぐらい高速(10倍から100倍と言われてます)に動作、もはやpipやvenvは不要と言っても良いと思うよ

導入については、

https://note.com/daisukeminagawa/n/nd1e39a10873a

にわかりやすく書かれているので、それに沿ってMacBook M4 Proでやってみた

インストール
% curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

パスを通す
source $HOME/.local/bin/env

確認（日付見ると、かなりアクティブぽい）
% uv --version
uv 0.8.9 (68c0bf8a2 2025-08-11)

uv環境のプロジェクトディレクトリ作成して移動
% mkdir uv_python

.venvという名前の仮想環境を作成
 % uv venv
Using CPython 3.13.3 interpreter at: /opt/homebrew/opt/python@3.13/bin/python3.13
Creating virtual environment at: .venv
Activate with:  % uv venv
Using CPython 3.13.3 interpreter at: /opt/homebrew/opt/python@3.13/bin/python3.13
Creating virtual environment at: .venv
Activate with: source .venv/bin/activate

環境のアクティベート
% source .venv/bin/activate

uv pipでパッケージインストール
% uv pip install requests
Resolved 5 packages in 892ms
Prepared 5 packages in 38ms
Installed 5 packages in 4ms
 + certifi==2025.8.3
 + charset-normalizer==3.4.3
 + idna==3.10
 + requests==2.32.4
 + urllib3==2.5.0

~~~全てのコマンドめちゃ早いよ、~~~

Python実行（サンプルのGoogle.comにアクセスするだけのコード）
% python test.py
Hello from uv-powered project!
Successfully fetched Google. Status code: 200

仮想環境から抜ける
% deactivate

Activateしなくとも直接実行できるrunコマンドがある
% uv run python test.py
Hello from uv-powered project!
Successfully fetched Google. Status code: 200

condaはPython以外のライブラリが必要なケースで使って、高速開発環境構築にはuvかな、ともかく高速でストレスなく実行できます

コマンドの詳細は、

https://zenn.dev/tabayashi/articles/52389e0d6c353a

に詳しい

admin

2025年8月6日