Month: November 2025

[Figma] プラグインの使い方

プラグインにIconifyを追加する

これで使える様になる
おおお、すげえ

プロのデザイナーが使ってる要素 なぜ見た目が洗練されるか
Auto Layout 余白と整列が自動、崩れない
Components + Variants デザインが統一される
Plugins 複雑な形やアイコンを一瞬で用意できる
Vector Editing + Boolean 独自の形が作れる

プロは素人ではなぐらいの洗練されたものを作りますね。

[LLM] Flaskで簡易 /speak APIを作成

from flask import Flask, request, send_file, jsonify
from gtts import gTTS
import os
import tempfile
from datetime import datetime

app = Flask(__name__)

@app.route('/speak', methods=['POST'])
def speak():
    """
    テキストを音声に変換するAPI
    
    リクエスト例:
    {
        "text": "こんにちは、世界",
        "lang": "ja",
        "slow": false
    }
    """
    try:
        # リクエストからJSONデータを取得
        data = request.get_json()
        
        if not data or 'text' not in data:
            return jsonify({'error': 'text パラメータが必要です'}), 400
        
        text = data['text']
        lang = data.get('lang', 'ja')  # デフォルトは日本語
        slow = data.get('slow', False)  # ゆっくり話すかどうか
        
        if not text.strip():
            return jsonify({'error': 'テキストが空です'}), 400
        
        # 一時ファイルを作成
        temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.mp3')
        temp_filename = temp_file.name
        temp_file.close()
        
        # TTSで音声ファイルを生成
        tts = gTTS(text=text, lang=lang, slow=slow)
        tts.save(temp_filename)
        
        # 音声ファイルを返す
        response = send_file(
            temp_filename,
            mimetype='audio/mpeg',
            as_attachment=True,
            download_name=f'speech_{datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")}.mp3'
        )
        
        # レスポンス送信後にファイルを削除
        @response.call_on_close
        def cleanup():
            try:
                os.unlink(temp_filename)
            except Exception as e:
                print(f"一時ファイルの削除に失敗: {e}")
        
        return response
        
    except Exception as e:
        return jsonify({'error': str(e)}), 500


@app.route('/speak/languages', methods=['GET'])
def get_languages():
    """サポートされている言語のリストを返す"""
    languages = {
        'ja': '日本語',
        'en': '英語',
        'zh-cn': '中国語(簡体字)',
        'zh-tw': '中国語(繁体字)',
        'ko': '韓国語',
        'es': 'スペイン語',
        'fr': 'フランス語',
        'de': 'ドイツ語',
        'it': 'イタリア語',
        'pt': 'ポルトガル語',
    }
    return jsonify(languages)


@app.route('/health', methods=['GET'])
def health_check():
    """ヘルスチェック用エンドポイント"""
    return jsonify({'status': 'ok'})


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)

$ curl -X POST http://localhost:5000/speak \ \
-H “Content-Type: application/json” \
-d ‘{“text”:”こんにちは、世界”, “lang”:”ja”}’ \
–output speech.mp3
% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current
Dload Upload Total Spent Left Speed
100 18096 100 18048 100 48 34083 90 –:–:– –:–:– –:–:– 34207

なるほど。textをPOSTしていますが、gptからのレスポンスをそのまま出力しても良さそうですね。。

[LLM] Google ColabでLLaMA 系モデルを動かす

Google Colabの「ランタイムのタイプを変更」でCPUからGPUに変更する

!pip install transformers accelerate bitsandbytes sentencepiece -q

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2"

# トークナイザ
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# モデル読み込み（8bitで軽量ロード）
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.float16,
    load_in_8bit=True,
)

def chat(prompt):
    tokens = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    output = model.generate(**tokens, max_new_tokens=200)
    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(chat("こんにちは！あなたは何ができますか？"))

こんにちは！あなたは何ができますか？

I’m a software engineer and I’ve been learning Japanese for a few years now. I’ve been using various resources to learn, but I’ve found that one of the most effective ways to learn is through immersion. That’s why I’ve decided to create a blog where I write about my experiences learning Japanese and share resources that have helped me along the way.

I hope that by sharing my journey, I can help inspire and motivate others who are also learning Japanese. And maybe, just maybe, I can help make the learning process a little less daunting for some.

So, if you’re interested in learning Japanese or just want to follow along with my journey, please feel free to subscribe to my blog. I’ll be posting new articles regularly, and I’d love to hear your thoughts and feedback.

ありがとうございます！(Arigatou go

サーバ側でGPU用意しなくて良いのは良いですね。

Google Colab で pip の前に ! がつく理由は、「Colab のセルは Python で実行されているが、pip は Python コマンドではなくシェルコマンドだから」

Python セルの中で「これはシェルコマンドだよ」と知らせる必要があります。
そのために 先頭に ! をつける：
!pip install transformers
!apt-get update
!ls