shu223

フリーランスiOSエンジニア。エンジニアと人生コミュニティ運営。YouTube・Podcastパーソナリティ。著書「iOS×BLE」「Metal入門」「実践ARKit」「iOSデプス詳解」他。GitHubでさまざまなOSSを公開。

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    • 日々の学びメモ

      技術的なメモやサンプルコード、思いついたアイデア、考えたこと、お金の話等々、頭をよぎった諸々を気軽に垂れ流しています。

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      堤がWWDC 2021およびiOS 15についてセッションやサンプルを見つつ勉強したことを記事にしていくマガジンです。NDAの都合上、Apple Developer Program にご登録している方以外は購読をお控えください。また同じ会社内であっても回し読み(内容の共有)はお控えください。

    • #WWDC2020 の勉強メモ

      堤がWWDC 2020およびiOS 14についてセッションやサンプルを見つつ勉強したことを記事にしていくマガジンです。NDAの都合上、Apple Developer Program にご登録している方以外は購読をお控えください。また同じ会社内であっても回し読み(内容の共有)はお控えください。

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      フリーランスiOSエンジニアから、研究開発部門のマネージャーに大きくキャリアチェンジした堤の日誌。

    • 【エンジニアのための発信講座】#1 発信をはじめ…
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    フリーランス単価の変遷を公開する

    先ほど「フリーランスエンジニアがコード書いて稼げる上限」という記事を書きました。で、その話をするにあたって、自分の今の単価はいくらか、その前はいくらだったのか、みたいな具体的な数字を書くと参考値になるかなと思ったので2013年〜現在の単価の変遷をこちらで公開してみます。「なぜその値段に設定したのか?」という理由つき。 購入者の皆様の声: ※デリケートな内容なので、ご購入いただいた方はここで知った情報は内緒にしておいてくださいね。回し読みもご容赦ください。。

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      • coremltoolsでPyTorchモデルをCore MLモデルに変換する - 2022年8月版

        coremltools 4.0からはコンバーターが大きく刷新され、PyTorchモデルがONNXを経由することなく直接Core MLモデルに変換できるようになった。 2022年8月現在の最新バージョンは5.2、まもなく(おそらく今年9月か10月には)6.0がリリースされる。 現行のcoremltools最新版をM1 Mac上に環境構築する手順についてはこちらに書いた。 本記事では現行の最新バージョンでPyTorchモデルをCore MLモデルに変換する実装について書く。

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        • M1 Macにcoremltools環境を構築したメモ

          前回coremltoolsの環境構築したのは2年半前。 当時はまだIntelチップ時代。あれからcoremltoolsもずいぶんバージョンアップしたし、MacもAppleシリコン搭載のものしか使わなくなってしまった。 上記記事の手順がそのまま使えるかわからないので、2022年8月現在の環境構築手順をあらためて書いていく。 使用MacはMacbook Pro (14-inch, 2021)。 Anacondaのインストールpyenvをインストールして、 % pyenv

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          • [Core ML] ML Programとは何なのか

            2021年にリリースされたcoremltools 5.0で、ML Programなるものがサポートされた。 What's Newの1行目に書かれるぐらい重要なアップデートだが、これが何であるかの情報は少ない。「Core ML Survival Guide」のMatthijs Hollemans氏(CoreMLHelpersの方が知っている人は多いかもしれない)もこの大幅アップデートをもってCore ML周りに関して発信すること/本の更新を止めてしまった… WWDCでは、W

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            記事数が増えてきたので、代表作だけをまとめました。

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            フリーランスエンジニアとしてどんな感じで働いているか、実経験に基づき色々と書いていきます。

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            2019年1月〜6月にかけて書いていたフリーランスの収益公開シリーズの記事全部入りパックです。

          • ProcessingのコードをSwiftで写経する

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            • Core MLモデルをクラウドにデプロイして配信する

              アプデ不要でCore MLモデルだけを更新するアプリをApp Store上でアップデートすることなくモデルを更新できる"Model deployments"という機能がある。 Core MLモデルをiCloud上に配備し、アプリは必要に応じてiCloud経由でモデルを取得する、というもの。iOS 14.0以上で利用可能。 なんとなく良さそうではあるが、実際に実装してみると、使い勝手が「思ってたのと違う」点や、挙動が怪しい点があった。 この機能はWWDC20で発表されたも

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              • Jira APIをたたく

                Jiraでのあれこれを自動化したく、APIの扱い方について調べたメモ。 ドキュメントhttps://developer.atlassian.com/ には次のように何種類もJiraなんとかがあり、それぞれにREST APIsがある。(さらにいえばクラウド以外にもServerシリーズも存在する) ググると `Cloud Platform` の方は、issuesやプロジェクト等を検索するためのAPIで、 `Software Cloud` の方は、Board, Sprint

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                • GitHubのGraphQL APIをiOSからたたく

                  所用でGitHubのAPIをたたいてjsonを取得してゴニョゴニョする必要があり、これから定期的にやる作業になりそうなので自分用ツールをつくって自動化することにした。本当はPythonで書きたかったのだけど勉強しながらつくる時間はないので結局勝手知ったるiOSでやった。(iOSアプリとして実装はするが、実際にはmacOS上で実行する) クエリを事前にGraphQL API Explorerで検討してたこともあって、RESTではなくGraphQLでやることにした。 Grap

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                  • WWDCの動画やPDFを一括ダウンロードするOSSのソースコードを読む

                    弊コミュニティで、「もくもくコードリーディング会」というイベントが隔週で開催されている。30分で各自OSSのコードを読む、という会。 そこで wwdc-dl というOSSのコードを読んだら思いのほか勉強になった。 WWDCの動画やPDFを一括ダウンロードするスクリプト。 こういうのは毎年誰かしらがつくってる気がするんだけど、自分もこういう効率化ツールをサッと書けるようになっておきたいものだ、と思いチョイスしたのだけど、ストリーミング動画の扱い方も知れてとてもよかった。

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                    • MLOpsの勉強メモ 5 - バッチ処理で推論を行う

                      MLOpsを勉強すべく、「AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン」を読んでいる。 勉強メモ1〜4では、学習パイプラインを構築し、推論器をKubernetesクラスターにデプロイする、Web API化する、ということをやった。 本記事は「4.5 バッチ推論パターン」についてのメモ。 バッチ推論パターンのユースケース 以下のような場合、バッチ処理で推論を行う: リアルタイムで推論する必要がない 大量のデータをまとめて推論したい場合 夜間や、1時間ごと

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                      • MLOpsの勉強メモ 4 - 推論器をWeb API化する

                        MLOpsを勉強すべく、「AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン」を読んでいる。 勉強メモ1〜3では、学習パイプラインを構築し、推論器をKubernetesクラスターにデプロイする、ということをやった。 本書の「4.2 Webシングルパターン」のサンプルを動かし、実装の中身を見ていく。 このパターンは1台のWeb APIサービスに機械学習の推論モデルを組み込むパターンで、この節単体でみるとMLOpsとはいえないかもしれないが、あくまでそこにつながるシンプ

                        • MLOpsの勉強メモ 3 - Kubernetesマニフェストを読む

                          こちらの記事の続き。 「AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン」の「3.4 モデルインイメージパターン」にて、推論器のイメージにモデルファイルを含めてビルドし、KubernetesクラスターにWeb APIをデプロイするパターンが解説さている。この節のサンプルの中身を見ていて、前記事ではモデルファイルを組み込むDockerfileとそこから実行しているスクリプトを読んだ。 本記事では同節サンプルのKubernetesマニフェストの中身を見ていく。 推論器

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                          • MLOpsの勉強メモ 2 - 推論器のデプロイ

                            MLOpsを勉強すべく、「AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン」を読んでいる。 勉強メモ 1(Chapter 2)では学習パイプラインの構築を学んだ: 本書の「3.4 モデルインイメージパターン」では、推論器のイメージにモデルファイルを含めてビルドし、KubernetesクラスターにWeb APIをデプロイするまでの方法が解説されている。 以下、サンプルのソース読みつつ学んだことのメモ。 サンプルを実行してみる

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                            • Kubernetesクラスターを構築する

                              MLOpsの勉強をしていたら、Kubernetesクラスターの構築が必要になった。 MacローカルにKubernetesクラスターを構築する。その手順のメモ。 Kubernetesクラスターとは

                              • MLOpsの勉強メモ 1 - 学習パイプライン

                                MLOpsを勉強すべく、「AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン」を読んでいる。 「2.4 パイプライン学習パターン」をサンプルのソース読みつつ学んだことのメモ。 サンプルを実行してみる

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                                • オードリー若林とマネジメント

                                  2022.3.22に弊コミュニティのtimesに書いた内容: これを書いたのは僕がマネージャーとして新しいキャリアを開始する1週間ほど前のこと。番組上は笑い話だったけど、自分自身がその立場になる(「変わったから良くなった」という手柄が欲しい)わけで、全然他人事ではなかった… (印象に残る話だったのでnoteに書いておいた)

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                                  • エンジニアコミュニティの運営でやってよかった施策

                                    有料のエンジニアコミュニティを運営しています。メンバー数は200人ちょっと。 おかげさまで評判は上々です。 何かを教えるとか学べるとかを謳っているわけでもなく、具体的なメリットがよくわからないコンセプトながらも200名以上のエンジニアが集い、1年以上ずっと活発なのはなかなかすごいことだと思います。 Slackの投稿は3週間前のものがもう見れなくなるほどに投稿が活発(つまり3週間で1万件以上の投稿がある)で、有志による自主開催イベントも多数あります。 (運営主としてやっ

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