[B! Mac][python] kasahiのブックマーク

LINE LLMをMacで動かす - きしだのHatena

先日、LINE(現LINEヤフー)のNLP Foundation Devチームから日本語言語モデルが公開されました。(以降LINE LLMと表記します) 36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました Instruction Tuningにより対話性能を向上させた3.6B日本語言語モデルを公開しますでも「NVIDIAのGPUがないと動かないんでしょ」と、試していない人も多いんではないでしょうか。そこでこのブログでは、MacでLINE LLMを動かす手順をまとめたいと思います。 Windowsや他のLLMでもほぼ同じ手順で動かせるはずです。次のような手順で進めます。 pythonインストールライブラリインストール 1.7Bのサンプルコードを動かすチャットインタフェースで1.7Bを動かす CTranslateによる3.6B llama.cppによる3.6B Pythonインストール

kasahi 2024/05/14

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2022年度版Python環境構築徹底解説 - Qiita

各機能とツールについて、説明していきます。エディタ Visual Studio Code エディタやIDE(統合開発環境)は好きに選んでいただければ良いとは思いますが、特に希望がないならば、Visual Studio Codeを選んでおけば間違いないでしょう。 Pythonを含む幅広い言語に対応し、豊富な拡張機能を備えている非常にリッチなエディタです。とりわけPython プロジェクトについては、これさえ有れば、特にIDEなどは必要ないと思います。インストールは↓から。バージョン管理ソフト Python3系は日夜アップデートされていて、2022年12月現在の最新verは、3.11.1が提供されています。とはいえ、プロジェクトによっては、3.7.1までしか動作が担保されていないもの、3.9.0で現在開発中のもの...などがあります。最新のPythonが常に必要、というわけでは決してなく

kasahi 2023/04/16

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mac（Catalina）にOpenPoseをインストール - Qiita

OpenPoseをMac(macOS Catalina, 10.15.5)で動かそうとしたとき、各ツールのバージョンを指定してインストールすることで動作まで辿り着けたので、そのメモ。 OpenPoseとは OpenPoseとは | ディープラーニングで人のポーズを解析 [arXiv]OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields [GitHub]openpose Openposeのインストール(mac) 下記手順に沿ってインストールしてみた。 Openposeのインストール(mac) ただ2020/06/28現在、依存関係のライブラリ等のバージョンで動作しなかったので、「Python」「TensorFlow」を変えてインストールした。 Python 3.6.10 オススメ：仮想環境構

kasahi 2020/07/30

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機械学習のド素人が、2週間でTensorflowのLTするためにやったことのメモ - Qiita

1. TensorflowをMacにインストールした(with virtualenv) 資料: Installing TensorFlow on Mac OS X 2. Hello worldでinstallの確認した資料: Run a short TensorFlow program 3. Getting Started触りながら感覚つかんだ資料: Getting Started With TensorFlow テンソル、ノード、セッション、損失関数を軽く調べたりした cross-entropyとかはわからなかったので理解を諦めたモデル作って損失関数減らすようにがんばるんだなってかなり雑に理解した 4. Mnistの初級者用を動かして色々いじってみた資料: MNIST For ML Beginners 画像をベクトルに変換して、変数を少しずつかえて評価しながら学習していくイメージ

kasahi 2017/08/22

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Mac だけど Python で AWS Lambda したい！ - Qiita

AWS Lambda が Python 3.6 をサポートしたとのことなので、今まで Node.js で書いていた Lambda Function を Python で書いてみることにしたのだけれど、numpy などの C で書かれたモジュールを含んだ Lambda Function を Mac からデプロイすると「それは Mac 用にビルドされたモジュールだから読み込めんよ」などと言われて Lambda 上で実行できないくてつらい。この問題を Docker で解決したのでその方法についてまとめる。 [2020.03.25 追記] Lambda Layer を作成する方法についても書いた。 Docker で AWS Lambda の Python 用 Layer を作成する - Qiita デプロイしたい Lambda Function の例今回は、以下のような numpy を読み込む

kasahi 2017/08/17

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【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 - Qiita

株式会社キカガク機械学習や人工知能の教育サービスを提供フォローお待ちしておりますビジネス目線の機械学習・人工知能の情報やオススメの参考書について発信しています。代表取締役社長　吉崎亮介 Twitter：@yoshizaki_kkgk Facebook：@ryosuke.yoshizaki Blog：キカガク代表のブログそれでは、前置きが長くなりましたが、環境構築をはじめていきましょう！ローカル環境（Mac）環境の違いにより、設定がうまくいく場合があります。現在、私の手元のPCはMacの最新版OSが入っています。・macOS Sierra 10.12.3 うまくいかない場合はこちらに合わせてみてください。 Homebrewのインストール Homebrewというパッケージマネージャーを導入します。日頃プログラミングをしない方は聞き慣れないかもしれませんが、プログラミングの