review09: (省略: サーバ障害の対応)、コミット・清書・模式図・README 完了報告

作成日: 2026-08-12 対象: review08 / phase0_inventory.md の ⇒ 回答を受けた対応

1. 実施内容・確認結果

省略: 1-1. サーバのデータベース停止の原因と復旧(サーバ運用)

1-2. コミット実施(review08 確認事項 3)

967ff21 — auth.py の 422→401/403 修正(未コミット分)
6eeaa48 — README.md 刷新(下記 1-5)+ .gitignore に非公開フォルダを追記(public 化に備え、事故コミットを構造的に防止)

あわせて public 化前の安全確認として全コミット履歴に実クレデンシャルが無いことを確認済みです(初期コミットの DB URL は user:password のプレースホルダーのみ。現行コードは環境変数必須で秘匿情報を含みません)。

1-3. ① ロードマップ清書

原本(reviews/roadmapplanning.md)に review01〜08 の決定事項とフェーズ0 実測値を反映して清書しました。主な更新点:

確定事項 13 項目を「決定ログ」として一覧化(closed 運用、モデル 3 サイズ、公開はコードのみ、link 重複除去、日本語の連結方針、など)
トークン数を実測 6.5B で確定(原本の作業仮説 6〜9B の範囲内)
計算量をクライアント実機(GTX 1050 2GB × 2 台)で再試算: S(30M)は約 6 日で完走可能、M(125M)は 8bit optimizer 等の工夫で「載るが遅い」、L(500M)は 2GB では学習不可。→ フェーズ 3→4 のゲートに「VRAM 6GB+ の GPU 増強の目処」を追加しました(現有 2 台で S の分散学習まで実証し、その結果を持って増強判断、という段取りです)
フェーズ0 を完了扱いにし、現在地をフェーズ1(トークナイザ+ベースライン)に更新

1-4. ② モデルアーキテクチャ模式図

draw.io(app.diagrams.net またはデスクトップ版)でそのまま開ける XML です。内容:

前処理フロー: (省略: 元データ) → クリーニング/重複除去 → 多言語 BPE(48k〜64k)→ 固定長パック → シャード配布
モデル本体: Token Embedding → [RMSNorm → Self-Attention(causal+RoPE) → 残差 → RMSNorm → SwiGLU FFN → 残差] × N 層 → Final RMSNorm → LM Head(重み共有)→ 次トークン予測
右側に S/M/L の 3 サイズ構成表と DiLoCo 型分散学習の骨子を注記

1-5. ③ README.md(英語)更新 — コミット済み

①とCLAUDE.md の内容を統合し、プロジェクト名 zxell.ai として全面刷新しました: プロジェクト概要 / ハブ&スポーク構成図 / DiLoCo 型低通信方式の説明 / モデル 3 サイズ表 / フェーズ別ロードマップ(現況付き)/ サーバのセットアップ手順 / closed 運用とデータ非配布の明記 / GPL-3.0。公開リポジトリの顔になる文書なので、 public 化の前に一度目を通していただけると安心です。

1-6. クライアント想定環境(review08 確認事項 1)— 承知しました

Windows 2 台(GTX 1050 2GB)前提でクライアント v1 を設計します。VRAM 2GB の含意は 1-3 のとおりで、第 1 段階の実証(S モデル)には十分です。GTX 1050(Pascal 世代)は現行 PyTorch の CUDA ビルドで問題なく動きます。配布方法(リポジトリ丸ごと public・zxell_client 同居)も了解です(review08 確認事項 2)。

2. 確認事項

省略: 確認事項 1(データベースの復旧手順)とその回答

GitHub への push と public 化: ローカル main はリモートより 3 コミット進んでいます(59d50fb / 967ff21 / 6eeaa48)。こちらから git push origin main を実行してよいですか。なお public 化の操作自体(GitHub → Settings → Danger Zone → Change visibility)はアカウント権限が必要なため、お手数ですがユーザー側でお願いします(push 完了と README 確認の後がよいタイミングです)。

アーキテクト回答README 確認しました。問題ありません。push してください。

クライアント v1 の実行形態: Windows ネイティブ(Python + PyTorch CUDA 版を pip で導入)で作る想定です。WSL2 は不要な構成にします — この方針でよいですか。(ネイティブの方が GPU まわりのトラブルが少なく、参加手順も簡単です。)

アーキテクト回答WSL2不要でOKです。クライアントは、Linuxの可能性もある想定にできますか？

3. 次の作業予定

(前処理パイプライン v1 とトークナイザ学習の具体設計 → 実装)

確認事項 2 の許可があり次第: push(public 化はユーザー操作)
クライアント v1 雛形(zxell_client/: 登録 → 承認待ち → タスク取得 → ダミー処理 → 結果提出、リトライ付き。Windows/GTX 1050 実機での動作確認はお願いする形になります)
運用ダッシュボード v1(/api/status 表示、管理キー入力式)