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miniPCのBMAXでWindows11のsecure boot設定漏れでトラブル発生

0.推奨 Windows11をプリインストールモデルの状態で利用されている場合は問題になることはありません。Windows11のUSB bootメディアを作成して自分で新規導入したり、Windows10からWindows11へupgradeをした場合。Windows11への移行条件確認が十分でない状態があったのではないかと思います。Windows11で必須要件を満たさずに移行されたWindows11環境がありました。 今回のトラブルでBitLockerの48桁の回復キーがないことが痛手でした。Windows11を利用する上でBitLockerの回復キーは大切に保管が必要です。secure bootを設定するとディスクは暗号化されてしまいます。障害復旧に回復キーは必須です。６月の証明書期限切れで問題が発生して、思わぬ事態にならぬように早めにチェックすること、回復キーを保管することを推奨します。 1.概要 始まりは、参考資料の「6月からパソコンが動かなくなる？」です。miniPCのsecure boot設定をmsinfo32で確認すると「無効」でした。そこで、BIOSの設定でsecure bootをenableに設定して、msinfo32は「有効」になりました。これが暗号化設定と認識不足でした。Windows Updateを実行して証明書の更新を実行すると、Windows Updateのボタンが赤色に変わりました。ここからトラブルです。理解不足で複数のミスが重なり、データを消失。復旧も時間を必要としました。その内容を記述します。 2.詳細 (1) トラブルの始まり ネット記事で、secure boot設定が必要で、６月にPCが動かなくなると思って、BIOS設定を変更したことが始まりです。この変更は、BIOSでSecurityのsecure bootをdisableからenableに変更だけです。Windows11を起動してmsinfo32で有効をチェックして完了。追加としてWindows Updateで証明書の導入をしてからハマりました。 障害の状況は、Windows11自体は普通に使えるのですが、Windows Updateのボタンが赤色。文字も赤字に変わりました。今後、発生するupdate適用ができなくなると認識しました。 (2) GoogleAI(Gemini)に...
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OpenMythosをLinuxMint 22.3に環境構築してみました

1.概要 Claude Mythosが話題になっています。このClaude Mythosの公開論文を元にOpen Mythosが開発されてOSS公開されたとのニュースが目に止まりました。早速、Open Mythosの環境構築にチャレンジしました。 2.詳細 pytorchベースで、Pytorch-12.6、CUDA-12.6環境を構築して、python3でimportできることを確認しました。 環境は以下の通りです。 HW amd 3200G, Memory 16GB, SSD 256GB, nvidia-1660 super SW LinuxMint 22.3, NVIDIA-driver-595-open, CUDA-12.6, Pytorch-12.6 (1) nouveauの無効化 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf作成 # nvidia(nouveau) blacklist nouveau options nouveau modeset=0 適用します $ sudo update-initramfs -u (2) nvidia driver設定 $ ubuntu-drivers devices $ sudo apt -y install nvidia-driver-595-open (3) CUDA設定 $ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb $ sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb $ sudo apt update $ sudo apt install cuda-toolkit-12-6 path設定を~/.bashrcに追加( vi ~/.bashrc ) # CUDA Toolkit export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" (4) 動作確認 $ nvidia-smi $ nvcc -V ...
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OpenMythosをGPUを利用できるDocker環境で構築しました

1.概要 前回までは、LinuxMint 22.3のオンプレミスでGPUを利用してOpenMythosを動かしました。しかし、OS更新で構築環境の整合性が取れずに動作しなくなる場合があり、Docker環境で動かすことにチャレンジしました。その内容を記述します。 2.詳細 LinuxMint 22.3が導入され、nvidiaのGPUがHWとして認識されている状態を想定します。 利用した機器は、amd 3200G, nvidia-1660 superです。 Docker環境を利用することでContainer内部に必要なPython3環境を準備できてpython3-venvも不要となり、操作も楽になります。利用したubuntu-24.04ベースのContainerはUser:Ubuntuが存在し、ContainerとLocal間のデータを楽にできるようにLocal上のUserとuid:gidが同じにしています。 オンプレ構築部分は参考資料(OpenMythosをLinuxMint 22.3に環境構築してみました)を参照願います。 (1) nouveauの無効化 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf作成 # nvidia(nouveau) blacklist nouveau options nouveau modeset=0 適用します $ sudo update-initramfs -u (2) nvidia driver設定 $ ubuntu-drivers devices $ sudo apt -y install nvidia-driver-595-open (3) nvidia Container Toolkit導入 参考資料(Installing the NVIDIA Container Toolkit)を参照願います $ curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \   && curl -s -L https://nvidia.github.io/libn...
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