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
2022年に生産性が向上したと思うmacOS用ターミナル向けツールやコマンド10選 - Qiita
株式会社ゆめみ Advent Calendar 2022 23日目の記事です。 はじめに 2022年も残りわずかとなりましたね。 今年一年を振り返ってみて、普段業務でよく使用しているmacOS用のターミナル向けのツールやコマンドを紹介したいと思います。 動作確認環境 生産性が向上したと思うmacOS用ターミナル向けツールやコマンド 1. Fig.app ターミナルでコマンドの自動補完を行うGUIアプリです。ディレクトリ名やファイル名を自動で補完してくれたり、gitの各種コマンドやブランチ名等も補完してくれます。一般的なコマンドは補完が効くので、かなり生産性向上に寄与してくれました。 見た目は以下のような感じになります。 2. Starship BashやZsh、Fish等で使用できるカスタマイズ可能なシェル用プロンプトを提供するツールです。 細かく調整しなくても、いい感じのプロンプトにして
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
Repro のサーバーサイド開発環境を M1 Mac に対応させるまでの道のり(再始動編) - Repro Tech Blog
こんにちは、@r_takaishi です。近所にスパイスカレーのお店ができてハッピーです。今回は、Reproのサーバーサイド開発環境におけるM1 Mac対応を改めて行ったので、やったことを紹介します。 なお、これまでの経緯は以下の通りです。 前回 Repro のサーバーサイド開発環境を M1 Mac に対応させるまでの道のり(撤退編) - Repro Tech Blog 前々回 Repro のサーバーサイド開発環境を M1 Mac に対応させるまでの道のり - Repro Tech Blog いつのまにかConfluent PlatformがM1 Mac上のDockerで動くようになっていた Repro のサーバーサイド開発環境を M1 Mac に対応させるまでの道のり(撤退編) - Repro Tech Blog ではConfluent Platformのコンテナイメージがx86_64の
M1 Mac ってなに？ ぼくにも使える？
「x86 か x64 か選べって言われてもな...?? でかい方が強いのかい？」 「amd64 と arm64 の違い...?? 使ってる文字はだいたい一緒だね！」 くらいの知識の人が「強そうとか字面が似てるとかで判断するのはまずいかもしれない。ここはひとつ M1 Mac をいじりながらこんぴゅーたぁの勉強をしよう。」と思い調べたことをまとめました。 この本は M1 Mac やコンピュータの基礎の基礎の一部を超ざっくりと理解し、普段使っていてふと壁に当たったときに「ダイジョブ イマノオレナラ チョットワカル」という気持ちになれることを目的としています。 逆にこの本はコンピュータ発展の歴史を解説したり、画一的な用語の定義を議論したり、おすすめ設定集を紹介するものではありません。 M1 Mac を買おうか迷っている人や買ってみた人の参考になれば嬉しいです。
春から新生活するご子息にMacを買い与えてはならない理由と、いま選ぶべき学生向けWindows機 – キャズムを超えろ! Rev.2
この春からご息女・ご子息が新生活（高校入学、大学入学、新社会人etc）を迎える親御さんのみなさん、またご本人も、共におめでとうございます。 まず、タイトルのとおりですがM1 Macbookを勧める人たちをたくさん見たので、お前らちょっと待てと。枯れたおっさんにはMacはいいかもしれんが、若者にそれを勧めたらあかんやろということで思い立ってなぜMacではなくWindows機なのか、そしてWindows機をいま選ぶとしてどうすべきかという話を書くことにしました。珍しくですます調ですが、まぁ内容が内容なのでご理解いただきたい。 どうしてMacじゃなくWindows機を勧めるのか あたりまえですが、M1 Macは素晴らしくイノヴェーティブなハードウェアであり、macOS Big Surは素晴らしいオペレーティングシステムなことでしょう。ですが、これらはご子息の可能性を狭めます。 ご子息はもうスマホ
M1 Macに機械学習環境を最速で構築してみた （conda, jupyter notebook, tensorflow） - Qiita
M1 Macに機械学習環境を最速で構築してみた （conda, jupyter notebook, tensorflow）Mac機械学習AnacondaTensorFlowJupyterNotebook はじめに M1対応のtensorflowを使うにはApple公式のGithubリポジトリ（Apple/tensorflow-macos）からパッケージをダウンロードして一つ一つインストールするなど面倒だったのですが、conda-forgeにまとまったパッケージがあったのでそれを使ってM1 MacbookにM1対応のtensorflowをjupyter上で実行できる環境を構築する方法をメモします。（1/12/2021 現在） この記事では Jupyter Notebook上でM1対応のtensorflowを実行する簡単な方法を紹介します。 実際にM1のGPUを使って学習してみます。 目次 t
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
MacとiPhoneを「NFCタグ」で連携プレー - 新・OS X ハッキング!(255)
確とした資料はないが、Macユーザの多くはiPhoneユーザでもあり、iCloudやAirDropなどの機能を使い連携処理を行うことは半ば常識。しかし、その方法は必ずしも最新・最高効率ではないかもしれない。今回は、iOS 13からショートカットアプリに追加された「オートメーション」機能を利用し、一歩進んだMacとの連携術を紹介してみよう。 「ショートカット」でできること iOSのショートカットアプリは、いってしまえば「AutomatorのiOS版」だ。DeskConnect社が開発した「Workflow」を買収し、改良のうえAppleのプロダクトとして公開した経緯はあるものの、「アクション」と呼ばれる機能単位を並び順に処理すること、ファイルなどのデータをアクションを通じて受け渡しできることなど、基本的なコンセプトはほぼそのままと言っていい。MacでAutomatorを利用した経験があれば、
Windows野郎がMacにseleniumとappiumを入れてMacのSafariとAndroid・iOSの実機Webブラウザテストを行うまで - Qiita
はじめに Windows野郎なのでMacのことがさっぱりわからない私が、わからないなりにMacにseleniumとappiumを導入してMacのSafariとモバイルの実機Webブラウザテストに至るまでの手順を記載します。 （※Selenium(Appium)クライアントはWindowsのC#で作成しており、Mac上にSeleniumおよびAppiumサーバーを立ててリモートで操作するための手順です。） 数々の先人の知恵があるにも関わらずハマりまくって何度か挫折しそうになりつつ何とか乗り越えたので、Mac素人がハマったポイントは赤字で記載します。（※Mac関係ないところもあります。） なお、私の前提知識は Mac：ほぼ経験なし。1回だけ他人様に作ってもらったiOSアプリをビルドして審査に出した程度の経験値。 ターミナルを起動して何となくUnix系OSなのかなーぐらいのレベル。 Node.j
SoundFlowerとwriter.appを使った、自動文字起こし術決定版｜平野太一
文字起こしは、記事をつくる上で大事な工程のひとつ。 でも取材が終わった瞬間に、取材に行く前にやっていた“すぐにやらなければいけない仕事”をやったり、他の人から頼まれたタスクをやっているうちに、文字起こしがどんどん後回しになって億劫に。それなら、早いうちにクラウドワークスに出した方が効率がいいなと思って、ここ最近はそうしていました。 ・・・ そんなとき、こんなツイートを目にして、文字起こしを自動化できるかもしれない…！と思い、さっそく試してみました。 紹介されていたのは、「SoundFlower」と「Google Docs」の2つのツール。 ■ SoundFlower : https://github.com/mattingalls/Soundflower/releases ■ Google Docs : https://docs.google.com/ SoundFlowerの導入について
Macに別れを告げて、クラウド中心の開発生活を始めるまで - Qiita
昨年あたりから、Macやめたい病を患っていたのですが、2度の故障を経て、重たい腰を上げました。別にWindows使いたいわけもなく「ローカルが煩わしい」だけなので、Windowsアプリは一切インストールしていません。で、どうやって暮らしてるの? というお話です。 TL;DR このあたり↓を組み合わせていけば、クラウド生活可能: GCP (or AWS) Codeanywhere (or Koding or Cloud9) VPCネットワーク + VPN (IPsec+L2TP) + DNS Figmaほか、Webサービス各種 追記・この記事を書いていたら、AWS Cloud9が発表されました。選択肢が増えて何よりです。 はじめに 本稿は、筆者が「Mac断ち」あるいは「ローカルマシンから解脱(げだつ)」する過程で見えてきた、ベスト(かも)プラクティス集に近いものです。 よく使うテキストエディ
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
発表資料 Tensorflowで"お姉さん"なのか"おばさん"なのかはっきりさせる やったこと 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 B
購入直後の Mac から一発で React 開発環境を準備するスクリプト - Qiita
開発環境を準備する面倒くささから、個人ベースではずっと React 書いてこなかったのですが、やっぱ個人でも書かないとろくすっぽ覚えないので、Mac 上の開発環境を一発で準備するスクリプトを書きました。 日本人開発者が増えること、並びに日本語情報が増えることを期待して、ここに公開します。 不具合、改善案の提案は大歓迎です。どうぞよろしくお願いします。 出来ること git のインストール (を促す) nodenv のインストール node-build プラグインの追加 nodenv-update プラグインの追加 nodenv 自身の更新 指定したバージョンの node のインストール create-react-app のインストール create-react-app の実行 日本語でのメッセージ出力 (日本人開発者を増やしたい！) 特徴 すでにインストール済み/作成済みの項目は、それを検知
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
メールをストレスフリーに！無料の神メールソフト「Astro」を紹介【Slack連携も完璧】 | SELECK [セレック]
正直ひさしぶりに、感動的なメールソフトに出会った気がします。その名は「Astro（アストロ）」です。 2017年3月にiOS、及びMac版がリリースされ、現在はAndroid版も公開済み。さらにAmazonが開発したAIアシスタントAlexaや、社内チャットツールSlackとも完全に連携しています。 （最後に説明していますが、Slackとの連携はマジで使えます。Slackユーザーにはほぼマスト、と言っても過言ではないかもしれないので、Slackユーザーは最後まで読んでね！） Astroは、Office 365とGmailのメールアドレスと連携させて使うことができます。一言で言うと、「超イケてるメールソフト」という感じです。 ▼実際に使ってみると、こんな感じの画面です。 Astroでできることを簡単に紹介すると、 チャット感覚でメールを書いて送信することができるようになる。 重要なメールを読
![メールをストレスフリーに！無料の神メールソフト「Astro」を紹介【Slack連携も完璧】 | SELECK [セレック]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/814cc4e3d1ed23e276634e760bbc7a453a923b82/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdpd29bjwmgbr8.cloudfront.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F06%2F14170049%2Feye7.png)
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Mac M1チップにpython環境を構築してみた - Qiita
Docker Toolbox を使って macOS上に Docker 環境を構築する - Qiita
MacにSpring MVC開発環境を作ってみた - Qiita
https://kotlinlang.org/docs/tutorials/command-line.html
