@making

Senior Principal Architect at @VMwareTanzu / @Broadcom | Ex @Pivotal | Bichon Frise 🍋🐩

 Tokyo, Japan
ik.am
Joined April 2007
  • Tweets36.6K
  • Following201
  • Followers3.7K
2.4KMedia
TensorFold、自分が検証した限りだとzig版よりpython版の方が性能が良いのだが...
1
1
329
10年契約すごい
PR TIMESテクノロジー
@PRTIMES_TECHOct 20
Broadcom、VMware Cloud FoundationでNTTドコモのプライベートクラウド高度化を推進 prtimes.jp/main/html/rd/p/00…

Broadcom、VMware Cloud FoundationでNTTドコモのプライベートクラウド高度化を推進

ヴイエムウェア株式会社のプレスリリース（2026年10月20日 15時53分）Broadcom、VMware Cloud FoundationでNTTドコモのプライベートクラウド高度化を推進

prtimes.jp
1
471
どうでもいいトリビアですが、"making"というハンドルはハイスタの"MAKING THE ROAD"から来ている。初代のホームページのタイトルも"Making The Road"だった。 gmailのアカウント作る前のメールアドレスにも"staygold"を入れていた。
音楽ナタリー
@natalie_muOct 19
Hi-STANDARD大ファンの妻夫木聡、Indeed新CMで共演＆「STAY GOLD」を一緒に演奏 natalie.mu/music/news/694384 #ハイスタ #妻夫木聡
4
337
やはりもう一台目追加かな...
jaiball
@jaiball7Oct 19
GLM5.3-fullをDGX Sparkで 「とにかく大きい KV キャッシュでできるだけ高精度で使いたい」 人向けにレシピを作りました。 ctx:1M / prefill:1520tok/s / decode:53.2tok/s parallelism:TP=4 / TP=8 / DCP=2 GitHub: github.com/fiore-labo/fiore-… model: huggingface.co/fiore-lab/GLM… huggingface.co/fiore-lab/GLM…
334
MiaAI-Labのレシピに頼らず自力で(Claude Codeをつかって)upstreamのTensorFoldを使ったレシピを作らないとな。
222
wasmにコンパイルする言語も、作ったwasmを実行するランタイムも全部自作になってきた。 wasmの適用領域を増やしていきたい。
1
302
Structuredのtok/sを載せてモデルをアピールするのノイズなのでやめてほしい
243
TP=3版を待ってます！
Mia
@MiaAI_labOct 16
GLM 5.3 Flash now runs on TensorFold with ZIG 🔥 2x DGX Sparks only for now, 3-4 Sparks coming next. The work on this started a while ago. Big thanks to @hecisaza for taking this over the finish line and helping out! Currently it sits on its own branch, separate from main. Get it here: github.com/MiaAI-Lab/GLM-5.3…
308
3台少ないな。中途半端なのかな
そのだ@緑タイツマン@sonoda_mjOct 15
今日のDGX Spark勉強会ですが、6割がDGX Spark互換機所有者でした！！ Maxは5台持ちでした！！ #みんな持ってるDGXSpark
1
1
373
DGX Spark 3台以内で動いて欲しい
AI at Meta
@AIatMetaOct 12
Replying to @TheINAOG
The open weights for Muse Spark are coming soon, Muse Wonder models are large models that are too big for many people to use, in addition to potential safety concerns.
437
DGX Spark 1台持ってる人は絶対2台目買った方が良いです
1
6
592
TensorFoldすごい
1
1
1
784
258
キタ！
Mia
@MiaAI_labOct 8
GLM 5.3 Flash on 2x DGX Sparks v1.10 is out ⚡️ Lots of PRs merged and bugs squashed! Here are some highlights: - Works with Claude Code & Anthropic SDKs directly - Much faster at very long chats (500k+ tokens) - Opt-in disk cache: long chats resume in 0.2 s instead of 11 s, even after a restart - Sampling is now as fast as greedy decoding Full changelog here: mia-ai.net/models/GLM-5.3-Fl…

GLM 5.3 Flash on two to four DGX Sparks with TensorFold · Mia's AI Lab

Serve GLM-5.3-Flash on my own EXL3 quant from two to four DGX Sparks with TensorFold: 60.4 tok/s for one request on two, 77.6 tok/s on three, 95.2 tok/s on four, up to 8 requests at once, a 1M-token...

mia-ai.net
1
530
Toshiaki Maki retweeted
Mia
@MiaAI_labOct 8
GLM 5.3 Flash on 2x DGX Sparks v1.10 is out ⚡️ Lots of PRs merged and bugs squashed! Here are some highlights: - Works with Claude Code & Anthropic SDKs directly - Much faster at very long chats (500k+ tokens) - Opt-in disk cache: long chats resume in 0.2 s instead of 11 s, even after a restart - Sampling is now as fast as greedy decoding Full changelog here: mia-ai.net/models/GLM-5.3-Fl…

GLM 5.3 Flash on two to four DGX Sparks with TensorFold · Mia's AI Lab

Serve GLM-5.3-Flash on my own EXL3 quant from two to four DGX Sparks with TensorFold: 60.4 tok/s for one request on two, 77.6 tok/s on three, 95.2 tok/s on four, up to 8 requests at once, a 1M-token...

mia-ai.net
45
30
8
355
34,126
3台になりました。そして4台目が欲しくなる...
5
725
自宅用にself-hostedなngrok/cloudflaredのようなものをSpring gRPCで作っているけど、全部Local LLMにかいてもらっている。これだけ書ければ十分じゃない？ github.com/making/sluice

GitHub - making/sluice: HTTP/TCP tunnel over a single gRPC bidirectional stream

HTTP/TCP tunnel over a single gRPC bidirectional stream - making/sluice

github.com
1
431
普段のコーディングは全部GLM-5.3-Flashに任せられるようになった。 Claudeはほったらかし並列ぶん回しタスク用。
きしだൠ(K1S)
@kisOct 6
Qeen3.8-Flash-Nextでかなりの目的は果たせて、たりなければGLM-5.3-FlashかDeepSeek-V4.1-Flashで、あとはそれらの後継か出れば、みたいになってるので、他のモデルを探すモチベーションなくなってきてる。欧米モデルは欲しいな、てところか。
1
419
コミット回数が多い & 一回のCIが重い(1時間以上かかる)のでCIの毎回のトリガーをやめようかと考えている。(気づいた時に溜まってるジョブを手動キャンセルしてる) GitHubに負荷かけすぎているし、環境によろしくない。 うまく仕組みを考えたい。
Toshiaki Maki@makingOct 3
引用元のポストを見て、「完全同意で、自分はフルテストも数タスクに一回、テストが失敗しても後段に直させる、をやっている」とポストしようとしたら、やはり同じことをされていた。
1
6
917
引用元のポストを見て、「完全同意で、自分はフルテストも数タスクに一回、テストが失敗しても後段に直させる、をやっている」とポストしようとしたら、やはり同じことをされていた。
Kenn Ejima
@kennOct 3
AIエージェントに実装させてると、コードは2〜3分で量産されるのに「毎コミットでフルテスト」ルールが残ってて、朝のログを見たら6コミットで6回フルラン、1回3分。テスト本体は32秒で、残りは再ビルドだった。 テストがあまりに頻回なので溜めて遅延バッチ実行にすべく、ルールをコミットごとではなく「作業の区切りで回す」に変えて実行時のコミットを残す台帳を足した。30分以内のグリーンがあって関連テストが通ってれば先送り。それ以外は回す。 異次元の実装速度になったのでCI待ちと同じ次元の話ではなくなったと思うのだけど、みんなテスト頻度どうしてる？
1
1
1,494
Load more