さくらのAIを使ってみて，可能性を探る

1. はじめに

【ある日のローカルAIとの会話】

Qiita記事投稿イベントにあったさくらのAI Engine.
AIに課金した経験はなかったので，これを機にローカル環境で動かしていたLLMから離れ，クラウド型AI APIを試してみることにしました．

利用までの流れ

https://ai.sakura.ad.jp/sakura-ai/ai-engine/#flow

↑にある通り，
① さくらインターネットの会員IDを作成する
② さくらのクラウドのプロジェクト作成
③ さくらのAI Engineを選択し，利用開始

APIを使いたい場合はアカウントトークン（APIキー）を取得して，APIを送る際にヘッダにつけるだけです．

【例】

req.Header.Set("Accept", "application/json")
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiKey)
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

【さくらのAIに乗り換えた】

モデルの検証

さくらのAI に さくらのAI の利用開始までを聞いてみた

まずはさくらの公式サイトにアクセスしてね。  
1. 画面右上の「新規登録」ボタンをクリック。  
2. メールアドレスとパスワードを入力して、利用規約に同意。  
3. 入ってきた確認メールのリンクを開いて、アカウントを認証。  
4. ログインしたら、メニューから「プラン選択」へ進んで好きなプランを選んでね。  
5. 必要なら支払い情報を入力して、利用開始の手続きを完了させるだけ。  

何か詰まったら遠慮なく聞いてね、すぐにサポートするから。

結果として，大きな嘘というより「一般的なサービス利用開始手順」を生成している印象でした．しかし，実際のさくらのAI Engineの利用開始手順とは異なる部分もあり，最新情報や公式手順の確認は必要です．

さくらのAI に 専門知識を聞いてみた

DragonflyBSDの特徴を教えて！

DragonflyBSDは、FreeBSDをベースにしたちょっと変わったBSD系OSだよ。  
- **独自のスケジューラ**「ハイブリッドスケジューラ」ってやつがあって、マルチコアでもスムーズに動くんだ。  
- **HAMMER ファイルシステム**がデフォルト。スナップショットやコピーオンライトが高速で、データの安全性が高いのが魅力。  
- **軽量でシンプル**な設計なので、サーバーや組み込み系でも余計なものが少なくて済む。  
- **クラスタリング機能**「Vkernel」や「DragonFly Clustering」みたいなのがあって、複数ノードをまとめて管理しやすいんだ。  
- **パッケージ管理**は「pkgsrc」や「dports」みたいに、FreeBSD系と互換性のあるものが使えるから、ソフトの入手が楽。  

全体的に「高速」「安定」「スケーラブル」っていうイメージが強いOSだよ。
興味があれば、実際にインストールして触ってみると感覚が掴めるかもね。
質問があったら遠慮なくどうぞ！

お！本性現した！「ハイブリッドスケジューラ」とか「DragonFly Clustering」とか聞いたことないものが出てきました．
なので，とりあえず自分が書いた記事を載せ，それを基にまた説明してもらいました．

DragonFlyBSDは、2003年にFreeBSD 4.8からフォークされた、マルチプロセッサ向けに設計されたBSD系OSです。  
当時はCPUのクロックだけでは伸び悩み、並列化が重要視されていたため、Dillon氏は「大規模クラスタ」＝Single System Image を実現できるOSを目指しました。  

FreeBSDコミュニティが段階的改良を重視したのに対し、DragonFlyは根本的な設計変更で将来の並列処理に挑みました。  
その結果、以下の技術が生まれました。

* **LWKT／token** … 軽量スレッドとシンプルな同期機構でカーネルのSMP性能を向上  
* **vkernel** … ユーザ空間でカーネルを動かし、再起動不要で開発・デバッグが可能  
* **HAMMER（・HAMMER2）** … スナップショット、ミラーリング、障害復旧を備える高信頼性ファイルシステム  

当初のクラスタリング目標は徐々に後退し、代わりに「ファイルシステムの整合性」と「高い並列性能」に注力する方向へ転換しました。  
現在はネットワークスタックやデスクトップ環境も充実し、性能面ではLinuxが唯一の競争相手と位置付けられています。

要するに、最初は「複数マシンを1台に見せるOS」だったが、そこから派生した技術で「高い信頼性と並列性を持つ独自OS」へと成長した、という流れです。

まぁ，かなり自然な説明になりました．けど，理解しているのかは分からない．
ちゃんと知識として理解しているか試してみます．

わからん，わからん．３さいじにもわかるようにかつ５ぎょうでまとめて

1. ドラゴンフライは、みんなで仲良く遊べるコンピュータのおうちです。  
2. たくさんのお部屋（コンピュータ）をひとつの大きなお部屋に見えるようにしたいと考えました。  
3. そのために、みんなが順番に使えるルールと、壊れにくい特別なおもちゃ箱（HAMMER）を作ったよ。  
4. 今はそのおもちゃ箱がとても安全で、すぐに遊べるからみんな好きです。  
5. だから、ドラゴンフライは「たくさんでも速くて安心」なコンピュータのおうちです。

？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？
謎の感想，そして重要な情報が抜け落ちており，意味不明☆な文章になってしまいました．

注意！！
これはさくらのAIだけの問題ではなく、LLM全般で起こるハルシネーションですが..

さくらのAIの強み

とまぁ，モデルの粗探しはここまでにして，さくらのAIの強みって何？ってところを見ていこうと思います．

① 日本国内完結の安定性

日本国内の企業に限る．そして，入力された情報はAIの学習に利用されません．
日本の企業であるため，日本の法律も適用されております．
ただし，完全に第三者から見えないという意味ではなく，サービス提供者であるさくらインターネット側で処理される点は理解しておく必要があります．

② 無料枠が多い

さくらのAIでは無償枠が毎月3000リクエストもあります（現在）．
個人利用のレベルなら十分すぎるくらいです．
無料枠があることで，GPUを持たない環境でも気軽にAIアプリ開発を始められます．

③ API互換性

APIはOpenAIとの互換性があり，既存のものと簡単に変更ができます．
私の環境はローカルのLLMを利用していましたが，それでも

• APIのエンドポイント変更
• プロンプトの型をちょっと変更

ぐらいで使えるようになりました．

④ （早い）

他のAPIを使ったことがないので，何とも言えませんが..
少なくとも，

• 12世代 intel CPU
• GPUなし
• メモリ 8GB

こんな環境のローカルでLLMを動かすよりも，圧倒的に早く結果が返ってきます🙌

まとめ

インフラ含め安定した基盤を提供するというのがさくらのAIの長所であるように感じました．無料枠が多くて気軽に使えるので，なんかAIに関するアプリでも作れたらいいなと思いました．