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私たちが実際に手を動かした技術検証を、小さな記事にまとめています。何をしようとして、どこでつまずき、どう解いたかを、試した環境や数値と一緒に書いています。同じことを試す開発者の方が遠回りを減らせるよう、うまくいかなかった方法も理由とあわせて載せています。
diffusers の enable_group_offload で RAM と swap を使い切るのは non_blocking と use_stream（ROCm） 40.9 GB の transformer を層単位で退避したら RSS が 61〜66 GB に。外した引数と num_blocks_per_group、meta テンソルのエラー、量子化の向き不向き。 diffusersROCmQwen-Image
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構造化出力の HTTP 400 invalid_json_schema は認証ではなく、properties と required の食い違いだった 開始から約3秒で落ちた Codex の構造化出力。認証や利用量に問題はなく、原因は私たちが送った schema でした。API に送る複製だけ全項目を required にし、過去のデータ用の schema と分けて直しました。 CodexStructured OutputsJSON Schema
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Claude Code の PreToolUse フックは timeout を超えるとツールを通してしまう：承認はフックの中で待たない timeout 3 秒のフックを 20 秒寝かせると cancelled 扱いになり、コマンドは実行され、拒否の形跡も残りませんでした。測った値と、フックの中で待たずに defer でプロセスを終わらせる組み方。 Claude Codeフックfail-open
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ROCm で効果音モデルが 270 倍遅く GPU 使用率 0% のままなのは torch.compile だった MOSS-SoundEffect v2.0 が 1 step 70 秒かかった原因と、TORCH_COMPILE_DISABLE での止め方。最初だけ遅い自動調整との見分け方も添えます。 ROCmPyTorchtorch.compile
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Codex の構造化出力が正しい JSON なのにエラーになったのは、受け取る側に残っていた 48 KiB の上限だった Codex の構造化出力が約 57 KB で失敗しましたが、出力は schema に合っていました。出力の経路を2本にして診断を絞り、組み立ての箇所で上書きしていた上限を見つけた話です。 Codex構造化出力JSON Schema
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着せ替え用の3D部品は着衣の全身だけで比べると隙間や袖口の欠けを見逃す。部品を単体で描いて比べる 部品を独立して作り直せる仕組みと着衣の全身比較がそろっていても、服の下の身体の隙間や袖口の欠けは見えませんでした。9 ファイル・86 メッシュを、単体と接続の 42 枚で描き直して分かったことです。 3Dモデル着せ替えBlender
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Claude Code をヘッドレスで動かして人の承認を待つ：PreToolUse フックの defer と --resume defer を返すと exit 0 で終わり、is_error では見分けられません。差し戻しの理由の届き方、申請と保留の結びつけ方、MCP ツールで承認の中身を返す方法まで実測しました。 Claude Codeフックヘッドレス
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ROCm で VRAM が空いているのに OOM になるのは PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF の expandable_segments RX 7900 XT で、21 GB 空いているのに 256 MB の確保で落ちました。原因の環境変数の外し方と、本当に容量が足りない OOM との見分け方をまとめます。 ROCmPyTorchAMD GPU
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