LlamaなどのローカルLLMを動かした際のGeForceとM4 Macのベンチマーク比較

LlamaなどのローカルLLM（大規模言語モデル）を動かす際のNVIDIA GeForceシリーズとApple M4チップ（特にM4 ProやM4 Max）の性能比較について、最新の情報を基に詳しく解説します。

M4 Macの性能

AppleのM4チップは、特に統合型GPUとNeural Engineを活用したAI処理において強みを持っています。

  • メモリ帯域幅とユニファイドメモリの利点
    M4 ProやM4 Maxでは、ユニファイドメモリ（最大128GB）を活用することで、CPUとGPU間のデータ転送が高速化されています。M4 Maxではメモリ帯域幅が最大410GB/sに達し、非バッチ処理のLLM推論において有利です[2][3][5]。
  • トークン生成速度（Llama.cppでの実測値）
  • M4 Pro（20コアGPU）：約30トークン/秒（Q4量子化モデル）[3][7]
  • M4 Max（40コアGPU）：約66トークン/秒（Q4量子化モデル）[3][5]
    特にQ4量子化モデルでは、メモリ容量の大きさがモデルのロードや推論速度に寄与しています。
  • 消費電力と静音性
    Apple Siliconは消費電力が低く、ファンノイズも少ないため、デスクトップ環境での快適性が高いです[2]。

NVIDIA GeForceの性能

NVIDIAのGeForceシリーズは、特にディープラーニングや生成AIのトレーニング・推論において業界標準とされています。

  • GPUの生演算性能とメモリ帯域幅
    RTX 4090などのハイエンドモデルでは、メモリ帯域幅が1,008GB/sに達し、Tensorコアを活用した高速な推論が可能です。これにより、Llama 2のような大規模モデル（70Bパラメータ）でも効率的に動作します[2][10][31]。
  • トークン生成速度（Llama.cppでの実測値）
  • RTX 4070 Ti（12GB VRAM）：約122トークン/秒（Q4量子化モデル）[12][19]
  • RTX 4090（24GB VRAM）：約200トークン/秒（Q4量子化モデル）[31][33]
    特にバッチ処理や高負荷な推論では、GeForceの性能が際立ちます。
  • VRAM容量の制約
    ただし、モデルサイズが大きい場合（例：Llama 70B）、VRAM容量が不足する可能性があり、量子化や分割処理が必要になる場合があります[2][31]。

M4 MacとGeForceの比較

項目Apple M4 MacNVIDIA GeForce RTX
メモリ容量最大128GB（ユニファイドメモリ）最大24GB（RTX 4090のVRAM）
メモリ帯域幅最大410GB/s（M4 Max）最大1,008GB/s（RTX 4090）
トークン生成速度最大66トークン/秒（M4 Max, Q4量子化）最大200トークン/秒（RTX 4090, Q4量子化）
消費電力非常に効率的高性能だが消費電力は高め
価格高価（特にM4 Maxモデル）幅広い価格帯（RTX 4070～4090）
用途軽量なLLM推論、静音性重視の環境高負荷なLLM推論やトレーニング

結論

  • M4 Macは、特に軽量なLLM推論や非バッチ処理において効率的で、静音性や省電力性が求められる環境に適しています。ただし、トークン生成速度やモデルサイズの対応力ではNVIDIA GPUに劣る場合があります。
  • NVIDIA GeForceは、特に高負荷なLLM推論やトレーニングにおいて圧倒的な性能を発揮します。特にRTX 4090は、Llama 2のような大規模モデルでも高速な処理が可能です。

用途や予算に応じて、どちらを選ぶかを検討するのが良いでしょう。
[1] https://giginet.hateblo.jp/entry/2024/12/09/110000
[2] https://medium.com/@andreask_75652/thoughts-on-apple-silicon-performance-for-local-llms-3ef0a50e08bd
[3] https://github.com/ggerganov/llama.cpp/discussions/4167
[4] https://linustechtips.com/topic/1528521-large-language-models-llm-local-running-gpu-cpu-benchmarks-and-next-gen-prospects/
[5] https://tech.aru-zakki.com/macbook-m4max-llama-cpp-benchmark/
[6] https://zenn.dev/headwaters/articles/e19d02faeaa9bf
[7] https://www.reddit.com/r/LocalLLM/comments/1hppzs2/token_per_second_comparison_10core_gpu_vs_16core/
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=40052032
[9] https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/nishikawa/1519390.html
[10] https://bizon-tech.com/blog/best-gpu-llm-training-inference?srsltid=AfmBOorYTbRhkrEzjh3ybSUJsRhlZJurbim30P0noaxrOxbg4fT5BRDP
[11] https://www.insurtechlab.net/run_llm_on_localmachine_using_lama_cpp_python/
[12] https://note.com/rcat999/n/nfd50615a9446
[13] https://github.com/XiongjieDai/GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference
[14] https://forum.level1techs.com/t/local-ai-on-m-chip-macbooks/220407
[15] https://www.wantedly.com/companies/company_694512/post_articles/953220
[16] https://forums.macrumors.com/threads/macbook-pro-llm-performance.2441585/
[17] https://seanvosler.medium.com/the-200b-parameter-cruncher-macbook-pro-exploring-the-m4-max-llm-performance-8fd571a94783
[18] https://zenn.dev/robustonian/articles/selection_of_gpus_for_local_llm
[19] https://www.databasemart.com/blog/ollama-gpu-benchmark-rtx3060ti?srsltid=AfmBOoqpdOcvWGjtAQXjnDUUOybEr6dq-f4yQ10pT7P6Sw1qYw8dmpoX
[20] https://blog.peddals.com/run-llm-on-32gb-ram-mac/
[21] https://chatgpt-enterprise.jp/blog/local-llm-japanese/
[22] https://medium.com/@bijit211987/top-nvidia-gpus-for-llm-inference-8a5316184a10
[23] https://note.com/rxob84/n/ndd7fdb2a9c5b
[24] https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/nishikawa/1642220.html
[25] https://www.creationline.com/tech-blog/chatgpt-ai/ai/71494
[26] https://note.com/zilo/n/n249122008220
[27] https://uepon.hatenadiary.com/entry/2024/10/22/010143
[28] https://zenn.dev/ogiki/articles/90309bebef32dd
[29] https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/15rwe7t/the_llm_gpu_buying_guide_august_2023/
[30] https://dev.to/maximsaplin/running-local-llms-cpu-vs-gpu-a-quick-speed-test-2cjn
[31] https://discuss.huggingface.co/t/recommended-hardware-for-running-llms-locally/66029
[32] https://blogs.nvidia.com/blog/ai-decoded-lm-studio/
[33] https://developer.nvidia.com/blog/accelerating-llms-with-llama-cpp-on-nvidia-rtx-systems/
[34] https://zenn.dev/afk2777/articles/localllm-mac
[35] https://qiita.com/k-keita/items/cb8a084a3bd459905f87
[36] https://x.com/FABYMETAL4/status/1876744046850486373

AWS CloudWatch Logs のリアルタイム監視方法

AWS CloudWatch Logs は、Amazon ECS や EC2 などのログを収集・管理するためのサービスです。
特に Amazon ECS では、タスクやサービスのログを CloudWatch Logs に出力し、aws logs tail コマンドを使うことでリアルタイムでログを監視できます。
本記事では、aws logs tail コマンドを活用し、ECS のログを効率的に監視する方法について解説します。

aws logs tail コマンドの基本

AWS CLI の aws logs tail コマンドを使用すると、指定した CloudWatch Logs グループの最新ログをリアルタイムで取得できます。

基本構文

aws logs tail <ロググループ名> --follow
  • <ロググループ名>: 監視したい CloudWatch Logs のロググループ名
  • --follow: ログのストリーミングを継続するオプション

ECS のログをリアルタイム監視する

例えば、ECS の staging 環境で稼働している nginx, node, phpfpm のログを監視する場合、以下のコマンドを使用します。

aws logs tail /ecs/staging/nginx --follow
aws logs tail /ecs/staging/node --follow
aws logs tail /ecs/staging/phpfpm --follow

同様に、本番環境（production）のログを監視する場合は以下のように実行します。

aws logs tail /ecs/production/nginx --follow
aws logs tail /ecs/production/node --follow
aws logs tail /ecs/production/phpfpm --follow

複数のログを同時に監視する

複数のロググループを同時に監視する場合は、& を使ってバックグラウンドで実行できます。

aws logs tail /ecs/staging/nginx --follow &
aws logs tail /ecs/staging/node --follow &
aws logs tail /ecs/staging/phpfpm --follow &
wait

また、ターミナルを複数開くことで、各サービスのログを並行して監視することも可能です。

aws logs tail の便利なオプション

  • --format short: ログのフォーマットを短縮表示
  • --since 10m: 過去10分間のログを取得（例：--since 1h なら過去1時間分）
  • --filter-pattern "<キーワード>": 指定したキーワードを含むログのみ表示

例: 過去10分間の error を含むログのみ表示

aws logs tail /ecs/staging/nginx --since 10m --filter-pattern "error"

まとめ

  • aws logs tail を使えば ECS のログをリアルタイム監視可能
  • --follow を指定すると継続的にログを表示
  • --since や --filter-pattern を活用すると、より柔軟なログ検索ができる
  • & を使えば複数のログを同時に監視可能

AWS CloudWatch Logs の aws logs tail コマンドを活用し、ログ監視を効率化しましょう！

CUDAを回避してPTXプログラミングを行うとは？

NVIDIAのGPUを活用する際、一般的にはCUDA（Compute Unified Device Architecture）を利用します。しかし、「CUDAを回避しPTXプログラミングを行う」とは、CUDAの高レベルAPIを使わずに、PTX（Parallel Thread Execution）を直接記述してGPUを制御することを意味します。本記事では、CUDAとPTXの違い、PTXプログラミングの利点・欠点について解説します。

CUDAとは？

CUDAは、NVIDIAが提供するGPU向けの並列コンピューティングプラットフォームであり、以下の2つの要素から成り立っています。

  1. CUDA API（プログラミングインターフェース）
    • C言語やC++の拡張ライブラリとして提供され、GPUを使った並列計算を実装できる。
    • Python（Numba, CuPy）やJava向けのバインディングも存在する。
  2. CUDAランタイム（実行環境）
    • GPUでCUDAコードを実行するためのドライバとライブラリ群。
    • メモリ管理やスレッド制御などの機能を提供する。

通常のGPUプログラムは、CUDA APIを使って記述し、コンパイラ（NVCC）を介してGPU向けのバイナリに変換されます。

PTXとは？

PTX（Parallel Thread Execution）は、NVIDIAのGPU向け仮想アセンブリ言語です。CUDAコードは最終的にPTXにコンパイルされ、その後、GPUアーキテクチャに最適化されたバイナリコード（SASS: Streaming Assembler）に変換されます。

  • CUDA → PTX → SASS（ハードウェア実行コード）
  • PTXはGPUのバイトコードのような役割を果たす

なぜCUDAを回避してPTXを直接記述するのか？

CUDAを使わずにPTXを直接記述する理由には以下のようなものがあります。

1. CUDAのオーバーヘッドを避ける

CUDAのランタイムAPIやコンパイラが挿入する最適化やエラーチェックを省略し、低レベルの最適化を直接行うためにPTXを記述することがあります。

2. GPUアーキテクチャに最適化

PTXを直接記述すると、特定のGPUアーキテクチャ（Ampere, Hopperなど）向けに手動で最適化ができ、CUDAの自動最適化よりも効率の良いコードを書くことが可能になります。

3. CUDAのバージョン依存を避ける

CUDAのAPIはバージョンごとに変更が加えられるため、PTXを直接書くことでCUDAのAPI変更に影響されずにGPUプログラムを動かすことが可能になります。

4. CUDAが不要な環境でGPUを制御

PTXはCUDA以外の環境（独自のコンパイラを用いる環境やCUDAがサポートされていないOS）で使われることがあります。

PTXプログラミングの実際

PTXプログラムはCUDAよりも低レベルなコードになります。例えば、以下のように記述します。

.version 6.5
.target sm_75
.address_size 64

.entry my_kernel (.param .u64 data) {
    .reg .b32 r1, r2;
    ld.param.u64 r1, [data];
    add.u32 r2, r1, 10;
    st.global.u32 [r1], r2;
}

このコードでは、CUDAの代わりにPTXを直接書いて、メモリからデータをロードし、10を加えて格納しています。

PTXプログラミングのデメリット

1. 開発が難しい

PTXはCUDAよりも低レベルで、アセンブリ言語に近いため、開発やデバッグが困難です。

2. GPUアーキテクチャ依存

PTXは仮想アセンブリ言語ですが、最適化には特定のGPU世代（sm_75 など）を考慮する必要があります。

3. メンテナンスコストが高い

CUDAのAPIは抽象化が進んでいるため、CUDAコードの方が保守性が高いです。

まとめ

「CUDAを回避しPTXプログラミングを行う」とは、CUDAの高レベルAPIを使わずに、PTX（GPUの仮想アセンブリ言語）を直接記述することを意味します。

✅ メリット

  • CUDAのオーバーヘッドを削減
  • GPUアーキテクチャに最適化可能
  • CUDAのバージョン変更に影響されない

❌ デメリット

  • 開発が難しい
  • アーキテクチャ依存
  • メンテナンスが大変

一般的には、CUDAを使う方が開発が楽であり、PTXを直接記述するのは特殊な最適化や研究開発の場面で使われることが多いです。

nvidia-smi の使い方と便利な活用法

1. nvidia-smi とは？

nvidia-smi (NVIDIA System Management Interface) は、NVIDIA製GPUの状態を確認・管理するためのCLIツールです。GPUの使用状況やメモリの利用状況、温度、電力消費などを簡単にモニタリングでき、主に以下の用途で使用されます。

  • GPUのパフォーマンス監視
  • GPUメモリの使用状況確認
  • GPUの温度や電力消費確認
  • GPUドライバーやCUDAのバージョン確認

2. 基本的な使い方

ターミナルで以下のコマンドを実行すると、GPUの詳細な状態が表示されます。

nvidia-smi

出力例:

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 525.85.12   Driver Version: 525.85.12   CUDA Version: 12.1       |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA RTX 3060       On | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| 30%   45C    P2    25W / 170W |   2000MiB / 12000MiB |     20%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
  • Driver Version: GPUドライバーのバージョン
  • CUDA Version: CUDAのバージョン
  • GPU Utilization: GPUの使用率
  • Memory Usage: メモリ使用量 (使用中 / 最大メモリ)

3. よく使うオプション

nvidia-smi は様々なオプションをサポートしており、情報をカスタマイズして表示できます。

コマンド説明
nvidia-smiGPUの全体ステータスを表示
nvidia-smi -l 11秒ごとにGPUの情報を更新
nvidia-smi --query-gpu=name,memory.usedGPUの名前と使用中のメモリ量のみ表示
nvidia-smi --format=csv出力をCSV形式で表示
nvidia-smi -i 0特定のGPU(0番)に関する情報を表示

4. リアルタイム監視の方法

GPUの状態をリアルタイムでモニタリングする場合、以下の方法が便利です。

方法 1: watch コマンドを使用する

watch -n 1 nvidia-smi
  • -n 1: 1秒ごとに情報を更新
  • Ctrl + C: 監視を終了

方法 2: while ループを使用する

while true; do clear; nvidia-smi; sleep 1; done
  • clear で画面をクリアして見やすくします。
  • sleep 1 で1秒ごとに情報を更新。

方法 3: CSV形式でログを取得する

nvidia-smi --query-gpu=timestamp,name,utilization.gpu,utilization.memory,memory.total,memory.used --format=csv -l 1
  • --query-gpu: 表示したい情報をカスタマイズ可能。
  • -l 1: 1秒ごとに情報を更新。

5. GPU負荷を確認するPythonスクリプト

簡単なPythonスクリプトでGPUの使用率を取得できます。

import os
os.system("nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,utilization.memory --format=csv")

6. トラブルシューティング

  • エラー: nvidia-smi: command not found
    • NVIDIAドライバーが正しくインストールされていない可能性があります。
    • ドライバーをインストールするか、PATH に nvidia-smi を追加してください。
  • GPUが検出されない:
    • GPUが正しく接続されているか確認してください。
    • Dockerや仮想環境で実行している場合、GPUパススルーが正しく設定されているか確認してください。

7. まとめ

nvidia-smi は、NVIDIA製GPUを効率的に管理・監視するために欠かせないツールです。リアルタイムで情報を監視することで、パフォーマンスの最適化や問題の早期発見に役立ちます。

  • GPUの基本的な情報は nvidia-smi で確認可能。
  • watch や while を使ってリアルタイム監視が可能。
  • 詳細な情報やログ記録には --query-gpu と --format=csv を活用。

お試しいただき、ぜひGPUの管理に役立ててください！

AIモデル「DeepSeek-R1」

DeepSeek社は、2025年1月に新たなAIモデル「DeepSeek-R1」をMITライセンスの下でオープンソースとして公開しました。 (Hugging Face)このモデルは、OpenAIのo1モデルと同等の性能を持ち、特に数学、コーディング、推論タスクにおいて優れた成果を示しています。

主な特徴:

  • 高性能: DeepSeek-R1は、OpenAIのo1モデルと同等の性能を持ち、複雑な数学やコーディングの課題に対応できます。 (Hugging Face)
  • オープンソース: MITライセンスの下で公開されており、商用・学術利用を問わず自由に活用できます。 (Hugging Face)
  • 透明性: モデルの思考過程をリアルタイムで表示する機能があり、ユーザーはAIの推論プロセスを追跡できます。 (Your First API Call | DeepSeek API Docs)

利用方法:

DeepSeek-R1は、公式ウェブサイトやAPIを通じてアクセス可能です。 (DeepSeek)また、ローカル環境でのデプロイもサポートされており、必要なハードウェアとオープンソースのコミュニティソフトウェアを使用して実行できます。 (GitHub)

価格設定:

APIの利用料金は以下の通りです:

  • 入力トークン: キャッシュヒット時は0.14ドル/100万トークン、キャッシュミス時は0.55ドル/100万トークン
  • 出力トークン: 2.19ドル/100万トークン

これは、OpenAIのo1モデルの料金と比較して大幅に低価格で提供されています。 (note（ノート）)

意義と影響:

DeepSeek-R1の登場は、AI技術の民主化に大きく貢献しています。高性能なAIモデルがオープンソースで提供されることで、研究者や開発者は自由にモデルを活用・改良でき、AI分野の革新を促進します。 (note（ノート）)また、低コストでの提供により、幅広いユーザーが先進的なAI技術を利用できる環境が整いました。

DeepSeek社の取り組みは、AI業界におけるオープンソースの重要性を再認識させ、技術革新とコラボレーションの新たな可能性を示しています。

Docker Swarmとは

Docker SwarmはDockerが提供するオーケストレーションツールの1つで、複数のDockerホストをクラスタ化し、1つの仮想的なDockerホストとして扱うことができるしくみです。これにより、コンテナのデプロイ、スケール、管理が容易になります。

Docker Swarmの主な特徴

1. クラスタ管理

Docker Swarmでは複数のホストを一つのクラスタとして管理します。クラスタ内のノードには下記の役割があります。

  • マネージャーノード: クラスタ全体の状態を管理し、サービスやタスクのスケジューリングを行います。
  • ワーカーノード: 実際にタスクを実行します。

2. 簡単なセットアップ

Docker Engineに統合されているため、Docker CLIを使って簡単にSwarmモードを有効化し、ノードを追加できます。

3. サービスのオーケストレーション

  • アプリケーションを“サービス”として定義し、スケールアウトを容易に実現できます。
  • Swarmが自動的に負荷分散を行います。

4. セキュリティ

  • 通信はデフォルトでTLSで暗号化されています。
  • クラスタ内のノード認証やアクセス制御もサポートされています。

5. 分散型設計

  • クラスタ全体の状態がすべてのマネージャーノードに分散され、障害に強い設計です。

6. 自己修復機能

  • ノードやタスクに障害が発生しても、自動的に復旧を試みます。

主なDocker Swarmコマンド

Swarmモードの初期化

docker swarm init

ワーカーノードの追加

docker swarm join --token [TOKEN] [MANAGER_IP]:2377

サービスの作成

docker service create --name [SERVICE_NAME] [IMAGE_NAME]

ノードの確認

docker node ls

サービスのスケール

docker service scale [SERVICE_NAME]=[REPLICAS]

Docker Swarmの使用用途

  • マイクロサービスアーキテクチャのデプロイと運用
  • 開発環境やステージング環境の軽量なオーケストレーション
  • Kubernetesほど複雑なオーケストレーションが不要な場合

Docker Swarmの注意点

Docker SwarmはKubernetesに比べて機能が簡易なため、大規模な環境ではKubernetesが選ばれることが多いですが、小規模〜中規模のプロジェクトには適しています。

Laravelの環境変数の優先順位について

Laravelでアプリケーションを運用する際、.envファイルやサーバーで設定される環境変数のどちらが優先されるのか、気になるポイントを整理しました。

環境変数の優先順位

Laravelでは、サーバーの環境変数が.envファイルよりも優先されます。

具体的には、以下の順序で環境変数が処理されます：

  1. サーバーやOSレベルの環境変数
    • Webサーバー（ApacheやNGINX）、Docker、CI/CDパイプラインなどで設定された環境変数が最優先されます。
    • PHPのputenv()や$_SERVER、$_ENVを通じて動的に設定された値も含まれます。
  2. .envファイル
    • Laravelの起動時に.envファイルが読み込まれ、$_ENVや$_SERVERに値が設定されます。
    • .envで設定された値は、サーバー環境変数に同じキーが存在しない場合にのみ適用されます。

具体例

たとえば、以下の.envファイルがある場合：

APP_ENV=local
APP_DEBUG=true
APP_KEY=base64:abcd1234

そして、サーバー側で以下の環境変数を設定している場合：

export APP_ENV=production
export APP_DEBUG=false

この場合、アプリケーションのenv()関数で取得される値は以下のようになります：

  • env('APP_ENV') → production（サーバー環境変数が優先）
  • env('APP_DEBUG') → false（サーバー環境変数が優先）
  • env('APP_KEY') → base64:abcd1234（.envファイルが使用される）

推奨事項

  • セキュリティの観点から、APIキーやデータベースパスワードなどの機密情報はサーバー環境変数で管理することを推奨します。
  • 開発環境では.envファイルを利用し、本番環境ではサーバー環境変数を活用することで安全性と柔軟性を高められます。

確認方法

現在の環境変数の値を確認したい場合、以下の方法を使用します：

  1. アプリケーション内で確認 dd(env('APP_ENV')); // 環境変数の値をダンプ
  2. PHPの環境情報を確認 phpinfo(); // サーバー環境変数が確認可能

まとめ

  • Laravelでは、サーバーの環境変数が.envよりも優先される設計になっています。
  • サーバー環境変数を適切に設定することで、本番環境の安全性や管理性が向上します。
  • 開発・本番環境で柔軟に運用するため、用途に応じた環境変数の管理が重要です。

これらを意識して、より安全で効率的な環境変数の管理を実現しましょう！

サッカーのワールドカップ予選「オーストラリア代表 vs 日本代表」の観戦ツアーにかかる旅費(2025年1月調べ)

観戦ツアーの旅費の目安

観戦ツアーの費用は、以下の要素によって異なります：

  • 航空券代（エコノミークラス、ビジネスクラスなど）
  • 宿泊費（ホテルのランクや滞在日数）
  • 観戦チケット代（席のカテゴリーによる）
  • 現地での移動費（専用車や公共交通機関）
  • その他の諸経費（食事代、観光費用、保険料など）

具体的な費用例

  1. 観戦ツアーパッケージ
  • 旅行代理店が提供する観戦ツアーでは、以下のような内容が含まれることが一般的です：
    • 国際航空券（エコノミークラス）
    • ホテル宿泊（2泊～3泊、朝食付き）
    • 観戦チケット（1試合分）
    • 現地での移動（空港～ホテル～スタジアム間の送迎）
    • 日本語アシスタントのサポート
  • 費用の目安：約20万円～30万円（エコノミークラス利用の場合）。
  1. 個別手配の場合
  • 航空券代：往復で10万円～15万円（航空会社や時期による）
  • 宿泊費：1泊あたり1万円～2万円（中級ホテルの場合）
  • 観戦チケット代：約3,000円～1万円（席のカテゴリーによる）。
  • その他費用（食事、移動、観光など）：約3万円～5万円
  • 合計：約15万円～25万円

注意点

  • 燃油サーチャージや税金：航空券には燃油サーチャージや空港利用税が別途かかる場合があります（約2万円前後）。
  • 観戦チケットの価格変動：試合の重要度や席の位置によって価格が変動します。
  • 為替レートの影響：オーストラリアドルの為替レートによって費用が変わる可能性があります。

おすすめの手配方法

  • パッケージツアー：初めての方や手間を省きたい方におすすめ。旅行代理店がすべて手配してくれるため安心です。
  • 個別手配：費用を抑えたい方や自由度を重視する方に適しています。航空券や宿泊を自分で手配し、観戦チケットを公式サイトや信頼できる販売サイトで購入する方法です。

結論

観戦ツアーの旅費は、パッケージツアーで20万円～30万円、個別手配で15万円～25万円が目安です。旅行代理店のツアーを利用するか、自分で手配するかによって費用や手間が異なるため、目的や予算に応じて選ぶと良いでしょう。

Rocky Linux 起動時のカーネルパラメーター rhgb quiet を理解しよう

Rocky Linuxを使っていると、GRUBの設定ファイルに記載されている rhgb quiet というカーネルパラメーターを目にすることがあります。この設定がどのような意味を持ち、どんな役割を果たしているのかを解説します。また、必要に応じてこの設定を削除する手順についても紹介します。

rhgb quiet とは？

rhgb と quiet はLinuxカーネルに渡される引数（カーネルパラメーター）の一部です。それぞれ起動時の表示内容や挙動を制御する役割を持っています。

1. rhgb (Red Hat Graphical Boot)

  • 概要:
    rhgb は Red Hat Graphical Boot の略で、起動時にグラフィカルなスプラッシュ画面を表示するためのオプションです。これにより、起動中のシステムログやサービスの状態表示が隠れ、ユーザーにはシンプルな画面が表示されます。
  • 影響:
    起動時にシステムロゴや進捗バーが表示され、ログメッセージが見えなくなります。

2. quiet

  • 概要:
    起動時に表示されるカーネルメッセージやサービスのログを非表示にします。重要なエラーや致命的なメッセージのみが出力されます。
  • 影響:
    起動中の詳細なログが抑制され、画面がシンプルになりますが、問題発生時に原因を特定するのが難しくなることがあります。

rhgb quiet の組み合わせ

これらが組み合わさると、起動時にグラフィカルなスプラッシュ画面だけが表示され、詳細なログメッセージは完全に隠れる設定になります。

rhgb quiet を削除するメリット

rhgb と quiet を削除すると、システム起動中に次のような詳細ログを確認できるようになります。

例：

Starting NetworkManager...
[ OK ] Started NetworkManager.
[ OK ] Reached target Basic System.

この設定変更は、以下のような場合に役立ちます：

  • トラブルシューティング:
    起動中の問題を確認・解決する際に、詳細なログが見えることで原因を特定しやすくなります。
  • 起動プロセスの理解:
    起動時にどのサービスが動作しているかを把握できます。

一方で、通常の使用では特に気にする必要がないため、グラフィカルなスプラッシュ画面を残したい場合は変更しなくても問題ありません。

rhgb quiet を削除する手順

1. 現在のGRUB設定を確認

まず、現在のGRUB設定を確認します。

cat /etc/default/grub

出力例：

GRUB_CMDLINE_LINUX="crashkernel=auto resume=/dev/mapper/rl-swap rd.lvm.lv=rl/root rd.lvm.lv=rl/swap rhgb quiet"

この中の rhgb quiet を削除します。

2. GRUB設定を編集

以下のコマンドで設定ファイルを開きます。

sudo vi /etc/default/grub

次の行を探して編集します：

GRUB_CMDLINE_LINUX="crashkernel=auto resume=/dev/mapper/rl-swap rd.lvm.lv=rl/root rd.lvm.lv=rl/swap rhgb quiet"

変更後：

GRUB_CMDLINE_LINUX="crashkernel=auto resume=/dev/mapper/rl-swap rd.lvm.lv=rl/root rd.lvm.lv=rl/swap"

3. GRUB設定を更新

編集が終わったら、GRUB設定を再生成します。

BIOS環境の場合：

sudo grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg

UEFI環境の場合：

sudo grub2-mkconfig -o /boot/efi/EFI/rocky/grub.cfg

4. 再起動

最後に、システムを再起動して設定を反映します。

sudo reboot

まとめ

  • rhgb と quiet は、起動時のログや画面表示をシンプルにするためのカーネルパラメーターです。
  • 削除する理由:
    • 起動時の詳細なログを確認したい場合。
    • 問題発生時にトラブルシューティングを容易にしたい場合。
  • 削除手順:
    1. /etc/default/grub を編集して rhgb quiet を削除。
    2. GRUB設定を再生成して再起動。

システムの運用目的に応じて、この設定を活用してください！

Linux で Dropbox を利用するには

https://www.dropbox.com/install-linux

コマンド ラインを使った Dropbox のヘッドレス インストール

Dropbox デーモンは 64 ビット Linux サーバーとのみ互換性があります。インストールするには、Linux ターミナルで次のコマンドを実行します。

cd ~ && wget -O - "https://www.dropbox.com/download?plat=lnx.x86_64" | tar xzf -

新規作成した.dropbox-distフォルダから Dropbox デーモンを実行してください。

~/.dropbox-dist/dropboxd

サーバーで初めて Dropbox を実行する場合、使用中のブラウザでリンクをコピーして貼り付けて新規アカウントを作成するか、既存のアカウントとサーバーを連携させるように指示が表示されます。その後、Dropbox フォルダがホーム ディレクトリに作成されます。コマンド ラインから Dropbox を管理するには Python スクリプト をダウンロードしてください。アクセスしやすくするには、PATH のどこかでスクリプトに symlink します。