uv の使い方｜npaka
「uv」の使い方をまとめました。 1. uv「uv」は、高速なPythonパッケージ管理ツールです。 従来のpipに代わるツールとして、高速性と効率性を重視して設計されています。 特徴は、次のとおりです。 ・pip、poetry、pyenvなどを置き換える。 ・pipよりも10～100倍高速。 ・任意のバージョンのPythonのインストール・管理。 ・Pythonアプリケーションの実行・インストール。 ・インライン依存関係メタデータをサポートしたスクリプト実行。 ・ユニバーサルロックファイルで包括的なプロジェクト管理。 ・pip互換インターフェース。 ・Cargo-styleのワークスペース。 ・依存関係の重複排除のためのグローバルキャッシュ。 ・Rust・Pythonなしにcurlまたはpipを介してインストール可能。 ・macOS、Linux、Windowsをサポート。 2. インスト
eSpeak NG Text-to-Speech｜npaka
以下の記事を参考にして書いてます。 ・espeak-ng/espeak-ng 1. eSpeak NG「eSpeak NG」は、Linux、Windows、Android、およびその他のOS向けのコンパクトなテキスト読み上げシンセサイザーです。100以上の言語とアクセントをサポートします。これは、Jonathan Duddingtonによって作成されたeSpeakエンジンをベースにしています。 「eSpeak NG」は「フォルマント合成」(formant synthesis)を使用しています。これにより、多くの言語を小さなサイズで提供できます。音声は明瞭かつ高速に使用できますが、人間の音声録音に基づく大型シンセサイザーほど自然で滑らかではありません。また、「Klattフォルマント合成」および「バックエンド音声シンセサイザー」として「MBROLA」を使用する機能もサポートしています。 2.
LCM LoRA の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・SDXL in 4 steps with Latent Consistency LoRAs 1. はじめに「LCM」 (Latent Consistency Model) は、元モデルを別モデルに蒸留することで、画像生成に必要なステップ数を減らす手法です。25～50ステップかかっていた処理を4～8ステップで可能にします。 蒸留したモデルは、より小さくなるように設計される場合 (DistilBERT、Distil-Whisperなど)と、必要なステップ数が少なくなるように設計される場合があります。これは通常、膨大な量のデータ、忍耐力、少数のGPU を必要とし、時間とコストが必要でした。しかし、それも過去の話です。 11月9日 、「LCM」で蒸留したかのように「Stable Diffusion」「SDXL」を本質的に高速化できる新手法「LCM
Code Llama の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding 1. はじめに「Code Llama」は、コードと自然言語の両方からコードとコードに関する自然言語を生成できる最先端のLLMです。研究および商用利用が可能で、無料で利用できます。 「Code Llama」は「Llama 2」ベースで、次の3つのモデルを提供します。 ・Code Llama : 基本的なコード生成モデル。 ・Code Llama - Python : Pythonに特化したコード生成モデル。 ・Code Llama - Instruct : 自然言語の指示を理解できるようにファインチューニングしたモデル。 ベンチマークテストではコードタスクにおいて、公的に入手可能な最先端のLL
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