Android Studio バージョンアップ

趣味でアプリ開発をしていると Android Studio をあまり使用しません。

折を見て更新してやらないと取り残されて不具合や脆弱性の原因につながることがあります。

更新はツールバーの Help > Check for Updates から行うわけですが、環境次第では以下のようなメッセージが表示されて更新がうまくいかないことがあります。

Studio does not have write access to

Linux においてありがちなのは /user/local/android-studio です。Mac では /Applications/Android\ Studio.app/Contents/ でしょうか。

要するにインストール先のファイルのアクセス権限がないので更新ができません。

アクセス権限がないということで、更新のために特権ユーザの権限で Android Studio を実行している人を見ましたが、必要なのは sudo コマンドではありません

またファイルパーミッションを書き換えている人も見かけました。こういうやつですね。

確かにファイルを更新できるようになるかもしれませんが、これは開発者が意図した状態ではありません。

将来的にエラーが生じたときに原因を特定しにくくなるので止めましょう。

本当に求められていることはディレクトリの所有者の変更です。

この状態で Android Studio を再起動すれば無事に更新できるはずです。

Stable Diffusion をローカル環境で動かす

Stable Diffusion はテキスト入力に基づく画像生成モデルです。

文章を入力するとそれっぽいイメージを作成することができます。流行しているAIによる画像作成ですが、その実装のソースコードと訓練モデルは公開されていたりします。

これを入手するとお使いのデスクトップ PC でも画像生成を試すことが可能となります (ラップトップで動かすのはかなり厳しいです)。

具体的には VRAM 8GB 以上のグラフィックカードなしに運用するのは困難です。公式見解では 16GB 以上の RAM と 4GB 以上の VRAM が必要容量となっていますが、この構成では工夫しないと実行途中に killed という表示を残して終了します。

実行前に構成を確認してください。私の環境は以下のようになります。

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Raspberry Pi で機械学習

どうでも良いことですが、私の大学(院)時代の専門は機械学習やパターン認識の近接領域です。

当時は侵入検知や一般物体認識など、一部の限られた研究者のあいだで非線形手法が流行していたところに、古臭くて見向きもされていなかったニューラルネットが圧倒的な性能を見せつけ、シンギュラリティという言葉が生まれて一躍、大ブームが巻き起こりました。

流行の波に乗って、多くの人が新たに機械学習ライブラリに触れてみる機会が多くなった一方で、個人的には徐々に機械学習から距離を置いていきました。

それは、数十台のサーバコンピュータを数日連続して動かし続けたり、国内に数えるほどしかない大型計算機システム(つまりはスパコン)の利用申請をしたり、要するに計算資源だよりの力技でゴリ押しする風潮に魅力を感じなかったわけです。

特定の環境に依存しすぎていて、少しでも条件が変わったときにプロジェクトの再現や継続が難しいのはどうなのかなと。

Raspberry Pi(ラズパイ)は、ある意味、その対局にあります。

スマートフォンよりも小さく物理的に持ち運ぶことも容易、処理性能は玩具かせいぜいが低価格PCと比較できるくらい、学習データは外付け HDD に頼ればいいとして、それを取り込んでモデルを構築する際にメモリに載せられるかどうかというスペックです。




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