- · Kentaro HINO

2024-10-14

久しぶりに更新。今回の内容

2024-10-14

JuliaのDocumenter.jlを使ってHPをビルドする方法 (更新)

自分は、こんな感じのディレクトリ構造でHPをビルドしている。

$ tree .
.
├── CMakeLists.txt
├── Project.toml
├── README.md
├── docs
│   ├── make.jl
│   └── src
│       ├── assets
│       │   ├── colorschemes-docs.css
│       │   └── logo.jpg
│       ├── diary
│       │   ├── 2023-12-30.md
│       │   └── 2024-10-14.md
│       ├── index.md
│       ├── misc.md
│       └── news.md
├── installer.jl
└── src
    └── WhoIAm.jl

18 directories, 58 files

前回のブログに書いたDocumenter.jlを使ってHPをビルドしようとしたら、 ERROR: Method overwriting is not permitted during Module precompilation. Useprecompile(false)to opt-out of precompilation. というエラーが出たので、

--- a/src/WhoIAm.jl
+++ b/src/WhoIAm.jl
@@ -1,4 +1,5 @@
 module WhoIAm
+__precompile__(false)

 using Documenter

として、__precompile__(false)を追加した。どうやら自作モジュールWhoIAm.jlがprecompileされないようにすることで解決した。

ことし覚えた便利ツール

時間があるときに、充実させていこうと思う。

Quarto
- 今年、沖縄で学んだ。
- Markdownと同じ記法で書ける。
- Webページ、PDF、Word、Slidesなどが作れる。Sphinxの上位互換？
- でも、docstringの連携はまだ改善の余地を感じる。
- quarto publishでGitHub Pagesにデプロイしてスライドだったり、Webページだったりを公開できるのが非常に良い。自分でGitHub Actionsを書かなくてもいい。
juliaup
- Versionを簡単に挙げられる便利。
- だけどJuliaはimportしたときにprecompileが走るので、時間のあるときにupgradeしておくとよき。
ITensors.jl
- PhononやElectronのDMRG計算もできた。
- 倍精度GPU計算の話。
  - GPUサポートされているのだけど、単精度でDMRGやってもあまり嬉しさがない。倍精度のCUDA配列にMPOとMPSを変換すればよい。
- HDF5の読み書き。
  - MPSやMPOを保存しておいて、他のプログラムで使える。
uv
- poetryも今年初めて覚えたけど、それよりもuvの方が圧倒的に良かった。経緯でいうと、Ryeを使い始めようとしたら、uvに統合されるとのことだったので、uvを使い始めた。
- なんと言っても速いのでCI/CDで使うときに便利。
- poetryと違って、venvの場所が分かりやすいし、pyenvでpythonを入れる必要すらなくなる。
singularity
- dockerの代わり。sandboxとして使うときに便利。aptでインストールしようとしたら結局sudoが必要で、そういったときはDockerと大差ないかも。build-essentialとかをあらかじめsudo権限使える環境で入れておいて、それを持っていくとか。
VASP
- Fujituのコンパイラに対応していた。すごい。
- POTCARを準備するのが面倒くさい。デフォルトで入っていてほしい。
ruff
- FormatやCheckをしてくれる。高速に自動で直してくれるのがとても良い。
pre-commit
- commitするときにruffとかを走らせる。
- 大きいファイルをcommitするときに警告してくれるのが良い。
mypy
- うるさくてPythonのいいところがなくなる。あんまり好きじゃないかも。
pyright, pylance
- VSCodeで定義ジャンプができる。JetBrainsのIDEと同じような感じ。
kubernetes
- 使いはじめたい。
JAX, Flax, Optax
- PyTorchの方が便利機能が詰まっているけど、逆にJAXの方が実装がコンパクトでNumpyとかを移植するにはJAXで十分。DeepになるほどPyTorchの方が便利そうだけど、スクラッチでこれまでにないようなモデルを作るときにはJAXの方が良いかも。
- torchと違って、Tensorがgradとかgraphみたいなattributeを持っていないのが一番の思想の違い。
- JAXの方がパフォーマンス良い傾向があるらしい。比較したことはない。
- jax.lax.while_loopにするとめっちゃ速くなる。
- Flaxはnnxとlinenがある。nnxの方が当たらくて、インターフェースがtorchに似ている。(気がする)
- Optaxはtorch.optimの代わり。optax.adamとかoptax.sgdとかがある。line-searchとかもある。