TensorFlow.js 入門 / 物体検出｜npaka
「TensorFlow.js」を使って、ブラウザで「物体検出」を行います。Chromeで動作確認しています。 1. 物体検出「TensorFlow.js」による物体検出のコードは、次のとおり。 <!-- TensorFlow.jsの読み込み --> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script> <!-- coco-ssdモデルの読み込み --> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/coco-ssd"> </script> <!-- テストに使用する画像 --> <img id="img" src="cat.jpg"/> <script> // 画像の取得 const img = document.getEleme
【超簡単手順】低スペックローカルPCで大規模言語モデル「LLaMA」を動かす！
ある日、Twitterを巡回していると え...マジで？となりました。自分の専属AIを作りたい！と思い立ち、実際に動かしてみました。 目標 このようにローカルPC上でLLaMAとチャットできるようになります。 ただ、自分が使ったモデルは7Bモデルと言って、パラメータがあまり大きくない＝あまり賢くないモデルだったので出力は変な感じになっています笑 (明らかにネットの会話を推論に引っ張ってきてますね...) なので、今回はとりあえず動かしてみたい人向けです！精度などは気にせずお試しください。 ちなみに、自分はM1 MacBookAir(8Gメモリ)で動きました！信じられないぐらい遅いですが笑 Macユーザー向けに解説しますが、windows、linuxユーザーでもほとんど変わらないと思います。 手順 基本的にはこのgithubでの手順を踏んでいきます。 Node.js (npm) をインストー
TypeScriptではじめるChatGPT API：入門から一歩進んだテクニックまで - Uzabase for Engineers
NewsPicks エンジニアの中村です。普段はデータ基盤や機械学習システムの開発、運用をやっています。 さて皆さん、すでにChatGPTは使っていらっしゃるでしょうか。エンジニア、非エンジニアを問わず世の中を席巻している感のある ChatGPT ですが、今月初めにいよいよ API も公開されて、アプリケーションやサービスに組み込みたいと考えている方も多いのではないでしょうか1。 というわけで、弊社でもこの新しい技術をより多くのエンジニアに使いこなせるようになってもらいたいと考え、ChatGPT API に関する社内勉強会を先日開催しました。本記事ではこの勉強会の内容を再構成してお届けします。 とりあえず使うだけなら簡単な ChatGPT ですが、本記事では、長文を扱ったり、ChatGPT と外部のシステムを連携させたりするテクニックなど、知っている人はすでに知っているが、まだそれほど広く
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