Falconの思うままに

PASCAL好きが、気ままにマニアックなネタを

Penpot来たー

さて、PenpotをPodmanで入れました。（汗）

私はひねくれているので（笑）

Dockerで入れましたにはなりません。

Podmanでの実績ができたので参考になるでしょう～

正確に言うとIncus内のPodmanでの実績になります。

 

NginxでProxyしてhttpsでアクセスするように証明書を入れます。

 

このあたりは定型化してきましたね。もうワイルドカード証明書なので

どんなホスト名でも大丈夫。本当にアプリ導入の敷居が低くなっています。

たぶん１０分もあればhttps://penpot.exsample.com

がオーバレイネットワークで安全にWindowsから使えるようになります。

 

それでここではまりどころです。Linux上のFireFoxでは動きません。

はい、Chromeが必要でした。

まあ、あるかもですね。

Podmanを疑ったりしましたが、ブラウザ依存してますね。

たわいのないスタート画面なんですがね。

 

というわけで起動はさすがDockerでして、こんなのすべてのプログラム入れていたら

どれだけかかるか。いい世の中になりました。

 

ということでPenpotは８GRAMがあればいいのでOCIで問題ありません。

 

これで画面を作ってみようと思いますね。LLMで指令もできるので

どんな感じになるか。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

現代のDelphi環境を構築

さて、妄想です。

現代のDelphi開発環境を復元するがテーマです。

Delphiの生産性みんな忘れてしまいましたか？

Pascal最高です。

画面を作って、コード書いてという当たり前が

Web開発がトレンドでVSCODEでごりごり書くというスタイルに

なり、なんで後退しているのか？　と疑問に思う昭和世代の人

いまこそ最新の環境でDelphi的な開発の復権です。

 

じいさんは黙れといわれそうですが、画面を簡単に作れない

のはいやです。ボタン１つになぜ手間がかかるのか？

シンプルで見やすく保守しやすいコードはどこにいったのか。

Webだからしょうがないにしても馴染めない。

 

ということで、ずっと研究をしています。

セルフホスト＋LLMが使える現在、無料でどこかのベンダーに

お布施することなく、アプリが作れる手法を研究しましょう。

 

ということでPenpotです。

もうずーっと注目してきていて、だいぶVersionが上がってきました。

MCP Server対応しています。

今こそこの手法を試す時です。

Penpotで画面を作り、Vueに変換をLLMにやらせる。

開発者はビジネスロジックに集中できるようにする。

です。言語はバックエンドはGo言語でいきましょう。

Penpot+Vue+Go+PocketBaseが最適解ではないでしょうか。

簡単のツールですらReactに従う世の中npm依存で

数年後コードがメンテできるのか不安な開発。

 

これを使わない、Delphi思想に戻りましょう。

 

ということを妄想しているので、Penpotをいれます。（笑）

 

ではでは。

zfsが別Blockデバイスにある場合の対処

さて、マニアな話です。

たぶん需要がほぼないが、わかってないと困るという話です。

何かというとBootボリュームでないBlockデバイス上に

zfsのイメージファイルを置いた場合のマウント制御の問題です。

 

かなり事例が少なそうですが、

つまりOCI Always Freeの場合Boot Volumeが50Gです。（厳密は違う）

なのでIncus用のファイルシステムをzfsで確保しようとするとこのBootデバイス

内にファイルが生成するのが標準です。default.img

しかしこれですとちょっと狭いですよね。

なのでAlways Freeは200GBまで無料でストレージが使えますので

残り150Gが使えます。

これは別Block Volumeとして確保できます。

ext4であれば、fstabに書いておけば自動マウントされます。

 

問題はこのBlock Volumeがマウントされる前にこの中にあるzfsイメージを

マウントしようとしてしまう問題です。

まあ当たり前でマウントできず、incusが起動してきませんし、

zpoolでもストレージが見えないのです。

手動でimportすれば見えるようになるのですが、起動の度にこれをやるのは

現実的ではありません。

ということでsystemdで起動の順番制御をさせるのが解決策です。

このスクリプトを書いておきます。

私の備忘録でもあります。

 

-------------------------------------------------------------------------------------------

Unit]
Description=Import ZFS pool zdisk from /mnt/vol2/zdisk.img
Requires=mnt-vol2.mount
After=mnt-vol2.mount
Before=incus.service

[Service]
Type=oneshot
ExecStart=/usr/sbin/zpool import -d /mnt/vol2/zdisk.img zdisk
ExecStop=/usr/sbin/zpool export zdisk
RemainAfterExit=yes

[Install]
WantedBy=multi-user.target

-------------------------------------------------------------------------------------------

 

はい、これをsystemdに登録して起動すれば解決です。

ChatGPTに解析依頼しました。

 

万一同じケースになった場合はこれで治ります。

 

ではでは。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

OpenInterpreterを使う。

さて、OpenInterpreter知ってますか？

OpenCodeとかのプログラム開発ではなく、ファイル操作を実行する

プログラムを作って実行する感じの使い方です。

まあPythonのコードを生成して実行してその結果を得ることができます。

 

OS上のファイルを操作しますので、環境は大事です。

とうことで、Proxmox上のLXCで環境構築しています。

またもやAIにマイナーの指摘をされましたが、とってもいい環境だとも

褒められてもいます。（笑）

そう安全ですよ。隔離されているので自分のPCに被害はでません。

現在はVSCodeのWeb環境であるCodeServerで実行することができています。

CodeServerなのでWebインターフェイスだが、VSCODEと同じエディタだが

TerminalがついているのでCLIアプリも動かせるというメリットしかない

大変便利な環境で動いています。これ全体がProxmoxの１つのLXCコンテナです。

この環境すごくいいでしょう？

 

わかる人はわかってくれますよね。

自画自賛していますが、悪くないですね。

そんなわけでOpenInterpreterをインストールしましたが、

PythonのVersionは3.11でないと駄目だそう。

3.12ではエラーが発生しますので、Ubuntu24.04の人は気をつけてくださいな。

OpenAI互換APIなら即つながりました。

 

私としてはOpenCodeに次ぐチャレンジとなります。

おもしろいですね！！

 

ではでは。

 

 

 

魚は翻訳もGood

さて、魚ChatにSakana Translateというボタンがありました。

押してみると翻訳ツールがありました。

DeepLとほぼ同じですが、Chatから素早く切替えて使えます。

ネイティブっぽくというボタンもあり、ためになりますな。

 

便利になったものです。

みなさん、一度見てみてください。

ではでは。

最近魚です。

さて、魚です。（笑）

変なタイトルですが、最近魚です。

ってNamazuなんですが、Sakana AIを使っているという意味です。

壁打ちがなかなか優秀で、Geminiが混んでいるんで魚がメインに

なってます。

まあSakana　AIさんは使ってもらってなんぼだと勝手に思っております（汗）

 

まあそれで、最近はローカルLLMをいかに快適に無料でやるかを検討していますが、

やっぱりローカルはメモリ量が正義ですね。

知能が低いと言ったことを忖度してくれない。

やっぱりAPI経由で賢いAIだと、思った通りでやってくれる。

図面のチェックをしてもらったが、的確です。

 

ということで単純作業にどうかなというところなのですが、

OpenInterpreterって知ってますか？

OpenClawではなくOpenInterpreterです。

マルチなできるやつではなく、特化した職人芸をこなすエージェントらしい。

Pythonを実行してくれるみたい。

ファイル操作もするので隔離環境が欲しいところ。

うちはProxmoxでLXCコンテナがすぐに作れるので、ここにOpenCode

を入れているのですが、OpenInterpreterもいれてみようかな。

エージェントを簡単に回せるのにLXCコンテナはとても便利、

環境を汚さないのが一番です。

個人ごとにLXCコンテナを与えるやり方でとりあえずいいかな。

簡単にマルチユーザーができます。

ということで、Gitの代わりにForgejoを使ってOpenCodeをProxmoxで回す

マイナーな私ですが、実務にAIをというのを本当に考えています。

 

インフラの知識を総動員して、実現していきます。

 

ではでは。

sakana namazu

さて、Sakana AIを１日壁打ちで使い倒してみました。

モデルは namazuですね。

 

日本語で、壁打ちしましたが、Web検索も速くGeminiなどと同じ感じで

使えていました。

制限もでませんし、ほぼGeminiと同じです。

まあ、今日は深い推論はしていないのですがね。

 

Kimiがベースなので、思考は深いはずです。

ちなみにさくらのKimiで壁打ちしてみたのですが、

Web検索がネックっぽいですが、それを使わなければいい感じです。

 

ということで選択肢が増えたことはいいことです。

まだSakanaのサーバーは空いているのかなあ。

レスポンスはいいですね。

 

混んでくると、リミットがかかったりする方向ですので、

アーリーアダプタの特権で今のうちは使い倒しておこうかな。

ただし、有料APIでの単価をみていたのですが、

最安値はやっぱり「さくらのAIEngine」ですね。

Kimiにしても、Gemma4-31Bでも安いです。

無料枠もあるし、さくらはなかなかいいですよ。

Claude CodeやOpen Codeで消費が気になったら、さくらを有料で使うのも

ありですね。

海外のDeepInfraも検討しましたが、さくらに軍配があがりそう。

 

 

ではでは。