Stable Diffusion WebUI（1111）をGoogle Colabで使うノートブック【画像も設定も自動保存】 - ただいま村
いきなり追記（4月22日） Google Colaboratoryの無料プランではSD/WebUIを使えなくなったようです。以下の記事をご覧ください。 Google Colabの無料プランでStable Diffusionを使えなくなったらModalへ行こう? （追記は以上） パソコンにGPUがない人向けに、AUTOMATIC1111版Stable Diffusion WebUI（以下SD/WebUI）をGoogle Colaboratoryで使うノートブックを作りました。下のGithubからどうぞ。 imamurayusuke/SD1111_colab: AUTOMATIC1111/Stable Diffusion WebUIをGoogle Colaboratoryで使うためのipynb この種のノートブックはいろいろあるのですが、自分が考える仕様を満たすものがなかったため自分で作った次
はじめに 本記事では、Kubernetesで実現するマルチテナントについて、2020年9月時点での現状と、将来的に利用できるであろう機能の紹介をいたします。各機能についての詳細は、参考ドキュメント等を参照していただければと思います。 本記事の要点 マルチテナントは単一のクラスター上に複数のテナントを共存させることを指す。 Kubernetesにはマルチテナントを実現するための機能が備わっている。 アクセスコントロール：RBAC セキュリティ：Namespace / Network Policy / Pod Security Policy リソースの隔離：ResourceQuota / LimitRange / Affinity / Taintなど Kubernetesのマルチテナント機能は、SIGを中心として機能開発が進められている。 Benchmarks Tenant Controlle
関連キーワード 比較 | 制御 | 技術解説 「CPU」（中央処理装置）、「GPU」（グラフィックス処理装置）、「DPU」（データ処理装置）の3つのプロセッサは、システムの“頭脳”として複雑なコンピューティングを可能にする。各プロセッサは、それぞれどう違うのか。CPUの仕組みを解説した前編「いまさら聞けない『CPU』の基礎知識 その大切な役割とは？」、GPUを取り上げた中編「『GPU』はCPUと何が違う？ 用途は画像処理だけじゃない」に続き、後編となる本稿はDPUに焦点を当てる。 DPUとは？ これまでのプロセッサと何が違うのか？ 併せて読みたいお薦め記事 CPUやGPUについてより深く知るには いまさら聞けない「CPU」と「GPU」の違い AIに最適なのはどっち？ 工業大学がCPU×GPUのスパコンを導入 なぜ「GPU」なのか？ PCの黎明（れいめい）期には、1個のプロセッサコア（演算装
米政府、ビットコイン採掘の電力消費量の「緊急調査」開始 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
バイデン政権は先日、ビットコインの価格の上昇で暗号資産のマイニング（採掘）が急増するとの懸念から、マイニングを行う企業がどれだけの電力を消費しているかについての緊急調査の開始を承認した。これを受け、米エネルギー省（DOE）の統計機関であるエネルギー情報局（EIA）は、2月5日からデータの収集を開始する。 ビットコインのマイニング企業は、電力使用に関する詳細を回答することを求められる。 EIAのジョー・デカロリス長官はこの調査について「マイニングのためのエネルギー需要がどのように進化しているか、成長地域を特定し、特にマイニング需要を満たすために使用されている電力源を定量化することに焦点を当てる」と述べている。 ビットコインのマイニングは、莫大な電力を消費することが批判されており、その使用量はいくつかの小国に匹敵するとされている。EIAは、マイニングの増加と電力システムにかかる負荷が「公共的な
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英紙フィナンシャル・タイムズ電子版は31日、米半導体大手エヌビディアが、ソフトバンクグループ（SBG）から英半導体開発大手アーム・ホールディングスを買収することを検討していると報じた。買収額は320億ドル（約3兆4000億円）超に上る可能性があるという。 SBGはファンド事業が苦戦し、2020年3月期… この記事は有料記事です。 残り228文字（全文380文字）
『ゼルダの伝説 ティアーズ オブ ザ キングダム』では “超解像技術”を採用。画質向上＆安定フレームレートに期待 - AUTOMATON
『ゼルダの伝説 ティアーズ オブ ザ キングダム』には、AMDのFidelityFX Super Resolution（以下、FSR）の技術が採用されるようだ。本作では予約購入者向けの事前ダウンロードが開始しており、知的財産表記にて同技術の記載を確認できる。 『ゼルダの伝説 ティアーズ オブ ザ キングダム』は5月12日に発売が予定されている『ゼルダの伝説』シリーズ最新作だ。『ゼルダの伝説 ブレス オブ ザ ワイルド』の続編にあたる。本作『ゼルダの伝説 ティアーズ オブ ザ キングダム』の舞台は、大地と大空が広がった世界。スクラビルドやウルトラハンドといった新たな力を手にしたリンクがハイラルの異変に立ち向かう（関連記事）。 発売が近づくなか、このたび本作の予約購入者向けに事前ダウンロードが開始された。本作の知的財産表記を確認することが可能となっており、そのなかにはAMD FSR 1.0の記
大手ハイテク各社は世界中に巨大データセンターを建設しているが、それによって引き起こされる二酸化炭素排出量の大幅な増加の回避にも躍起になっている。 多くの電力を消費する人工知能（ＡＩ）がクラウド化されるのに伴い、太陽光発電や風力発電に余剰がある地域をソフトウエアを使って探し出し、そこでデータセンターの運営を強化するという手法も広がりつつある。二酸化炭素排出量とコストを削減することが可能になるからだ。 クラウドコンピューティングの管理を手掛けるシーラス・ネクサスの共同創業者で最高経営責任者（ＣＥＯ）を務めるクリス・ノーブル氏は「再生可能エネルギーを最大限に利用するやり方でデータセンターを運営する方法を見つけ出すことが急務だ」と語った。 ＡＩが必要とするコンピューティングがもたらす気候変動リスクは広範に及び、化石燃料を使用する電力からクリーンな電力への大幅な転換がなければ一段と悪化する恐れがある
はじめに 先月、YOLOv4が公開されました。位置づけとしては、物体認識のポピュラーなモデルの1つであるYOLO系統の最新版となります。結果がすごいのはぱっと見分かりましたし、内容も既存の手法をサーベイ・実験頑張って、精度上げていったんだなあくらいのさら読みはしていましたが、もう少しちゃんと読んでおこうと思い、読んでみたので紹介します。 私自身は物体認識の研究者というわけではないですが、なんだかんだ物体認識周りの記事をいくつか書いているので興味のある方は以下もご参照下さい。 note.com note.com [DL輪読会]Objects as Points from Deep Learning JP www.slideshare.net さて、このYOLOv4ですが、元々のYOLOの作者であるJoseph Redmon氏は著者ではありません。Jeseph Redmon氏は研究の軍事利用や
Rust製ブラウザエンジンの「Servo」、アプリに組み込み可能なクロスプラットフォーム対応WebView化を目指す。Electron代替を目指す「Tauri」への組み込み実現へ
Rust製ブラウザエンジンの「Servo」、アプリに組み込み可能なクロスプラットフォーム対応WebView化を目指す。Electron代替を目指す「Tauri」への組み込み実現へ Rust製のWebブラウザエンジンとして開発が進められている「Servo」は、Servoをアプリケーションに組み込み可能なクロスプラットフォーム対応WebVeiwとする方向で開発を進め、それをアプリケーションフレームワークのTauriと協力してTauriがサポートする予定であることを発表しました。 TauriはElectronの代替を目指す、Web技術を用いてアプリケーションを開発するためのフレームワークです。 参考：Electron代替を目指すRust製フレームワーク「Tauri」がバージョン1.0に到達、Windows/Mac/Linuxに対応 現在のTauriは、UIのレンダリングエンジンとして、Windo
Mac Proって結局なにがスゴいのさ？
10年使える箱。 Mac Pro、高いですよね。タワー型で59万9800円からのスタートときたもんだ。バイク買えるし、中古のクルマだっていいところのが狙えるプライスです。公開現在、MAXカスタムで550万円（税別）以上。パソコンでこの価格ってちょっと待てよ。なんだApple（アップル）はボッタクリなショーバイをはじめたんか。 と思う方が多いかもしんない。だからMac Proがなんでこう高いのか探ってみました。 Mac ProはパソコンじゃなくワークステーションPhoto: suzuko世の中には｢なぜPROという名をつけた｣と言いたくなるプロダクトが溢れていますが、このMac Proは正真正銘のプロフェッショナルモデル。業務用マシーン。既存のカテゴリに当てはめるなら、パソコン、すなわちパーソナルコンピューターではなく、｢ワークステーション｣と呼ばれる製品群の一員です。 他メーカーのワークス
最近オープンになる大規模言語モデル（LLM）が、軒並みGPT-4レベルの性能となっています Huggngfaceで無料でダウンロードできるのですが、問題は必要VRAM容量です 話題の、Command-r-Plusは、日本語性能について評価が高く、一部の性能はGPT-4並みと言われますが、さすがに大型で104Bパラメータもあるため、4bitに量子化しても60GB程度のVRAMが必要となります。 コンシューマークラスのGPUの最高峰、RTX4090は、VRAM24GBのため、command-r-plusをすべてGPUに載せて推論しようと考えると、3台のマルチGPUデスクトップが必要です しかし、RTX4090は450W消費のGPUのため冷却機構が大きく、1デスクトップに3台収めるのは至難の業となります。 先日、水冷ラジエーター付きRTX4090で、マルチGPUデスクトップを作成しました。 水冷
2023年5月に発表された新しいプログラミング言語「Mojo」が世間で注目を浴びています。 PythonをベースにしたAI向きの言語であるということで、どんな言語なのか気になっている方も多いのではないでしょうか？ この記事では、Mojoの特徴や機能、今後の将来性について解説します。Mojoを学んでみたい方向けの学習方法もまとめているので、これからMojoを勉強すべきか検討している方は、ぜひご一読ください。 レバテックフリーランスはITエンジニア専門の フリーランスエージェントです案件を探してみる 注目のプログラミング言語「Mojo」とは？ プログラミング言語「Mojo」とは、どのような目的で作られ、他の言語と比べて何が新しいのでしょうか。まずはMojoの概要と特徴についてチェックしていきます。 Mojoプログラミング言語の概要 「Mojo（モジョ）」とは、Modular社が2023年5月に
ニューラルネットワークのトレーニングや実行にはGPUが使われることが多く、クラウドサービスのGPUの需要はAIの普及に伴い高まりつつあります。そんなクラウドGPUの構成や価格を、AI関連のニュース＆コミュニティサイト・The Full Stackが公開しました。 Cloud GPUs - The Full Stack https://fullstackdeeplearning.com/cloud-gpus/ 表はクラウドサーバーとサーバーレスの2種類に分かれています。ピックアップされたサービスはAmazon Web Service(AWS)やMicrosoft Azure、Cudo Compute、Google Cloud Platform(GCP)、AWS Lambdaなど。Hugging Faceなど一部サービスの記載はありません。 クラウドサーバーの表がこんな感じ。最左列にサービス名
マイクロソフト、WebIDEの「Visual Studio Codespaecs」を「GitHub Codespaces」に統合へ
マイクロソフト、WebIDEの「Visual Studio Codespaecs」を「GitHub Codespaces」に統合へ マイクロソフトはWebブラウザで利用可能な統合開発環境、いわゆるWebIDEの「Visual Studio Codespaces」を、GitHubで提供を予定しているWebIDEの「GitHub Codespace」へ統合することを発表しました。 Visual Studio Codespacesは、2019年5月に行われたMicrosoft Build 2019でVisual Studioファミリーのなかで、Web版のVisual Studioの位置づけとなる「Visual Studio Online」として発表され、その1年後の今年2020年5月に「Visual Studio Codespaces」と名称変更され、パブリックプレビューとして利用可能になりまし
使える統計モデル10選（前編） 統計モデリング（statistical modelling）はデータ解析の方法論の1つです。データ解析の目的は、通常はただの数値や記号の羅列であるデータから、人間が何かしらの判断を行うために有益な情報を引き出すことにあります。データ分析者は、そのままでは意味をなさないデータに対して、折れ線グラフやヒストグラムなどを用いて、人間が判断を行いやすいようにデータの可視化を行います。一方で、時にはニューラルネットワークのような複雑な計算モデルを使ってデータを解析し、まだ観測されていない将来の値を予測させたりします。このように、データから有益な情報を引き出すために、データに対して人為的な視点や事前知識、数学的な仮定などを設計する作業をモデリング（modeling）と呼びます。 統計モデリングによるデータ解析では、データ自体や解析の目的に合わせて分析者が適切なモデルを設
給付金や中止になった色々なイベントの返金で気が大きくなった結果、Ryzen 9 3900X を使った新しいメインデスクトップマシンを組んでいた。構成はこんなかんじ。 CPU: AMD Ryzen 9 3900X 3950X も考えたけど、コスパ重視で 3900X のほうを選んだ AMD の CPU を買うのは今回が初めて GPU: NVIDIA GeForce GTX 1660 Super (GG-GTX1660SP-E6GB/DF) せっかく Windows をメインマシンにするならということで快適にゲームできそうなところを選んだ 正直知見が薄いので GTX 1660Super に決めた後は適当に買いやすいのを選んだ RTX はまぁ要らんやろ…… MB: ASRock X570 Extreme4 自分の趣味により基本 ASRock 余分な M.2 の口とかが欲しい前提で Steel Le
Aaron Mok ［原文］ （翻訳：仲田文子、編集：井上俊彦） Apr. 28, 2023, 10:30 AM テックニュース 14,183 ChatGPTを稼働させるには1日最大70万ドル必要だとアナリストが試算している。 Pavlo Gonchar/SOPA Images/LightRocket via Getty Images ChatGPTは｢高価なサーバー｣を使っているため、OpenAIがそれを稼働させるのに1日最大70万ドルのコストがかかっているようだと、あるアナリストがThe Informationに語っている。 ChatGPTは、クエリに答えるために高価なサーバー上で大量の計算をしなくてはならない。 マイクロソフトは、密かにコストを削減するためのAIチップを製造しているとThe Informationが報じている。 ユーザーがChatGPTを使ってカバーレターを書いたり、
Apple M1チップ対応「Docker Desktop」、x86用のコンテナイメージのビルドと実行も可能。Docker社が説明
Apple M1チップ対応「Docker Desktop」、x86用のコンテナイメージのビルドと実行も可能。Docker社が説明 Docker社は、現在テクニカルプレビューとして提供されているApple M1チップ対応の「Docker Desktop for Mac」がマルチCPUアーキテクチャ対応として開発されており、ARM用コンテナイメージに対応するだけでなく、x86用コンテナイメージのビルドと実行にも対応することを「Download and Try the Tech Preview of Docker Desktop for M1」で説明しました。 「Download and Try the Tech Preview of Docker Desktop for M1」から引用します。 The new Docker Desktop on M1 is no exception; you
BitNetから始める量子化入門
はじめに BitNet、最近話題になっていますね。 そもそも量子化って何？という方もいると思うので、この記事は DeepLearning の量子化から入り、その上で BitNet の触りについて見ていこうと思います。色々とわかってないことがあり、誤読してそうなところはそう書いてるのでご了承ください。 図を作るのは面倒だったので、様々な偉大な先人様方の図やスライドを引用させていただきます。 量子化 DeepLearning における量子化 DeepLearning の学習・推論は基本 float32 で行います。これを int8 や Nbit に離散化することを量子化といいます。 計算に使う値は、モデルの重み、アクティベーション（ReLUとか通した後）、重みの勾配等があります。 学習時については一旦置いておいて、この記事では推論における量子化について焦点をあてます。推論時に量子化の対象となる
arm Mac と向き合う Web アプリケーション開発環境 しない話: Docker Desktop の課金回避 問題意識 Mac の CPU が arm になってしまった結果、以下のような問題がある JVM 系を中心に amd64 な Docker image が Mac で挙動が怪しい ネイティブ開発すっか!!となるとライブラリのバンドリングとかでおかしいことになりがち Ruby の nokogiri とか ネイティブだと古いものはわりと動かない そういう問題がなかったとして arm で開発したものを amd64 環境にデプロイするのはちょっと勇気がいる。 古い環境はアップデートせえやという話なのだが、リソース不足してるものはどうにもならず、結果として古い JVM 環境を延命させてたやつとかはまじでどうにもならなくなったりする。えてしてそういうものは皆さんの手元にあることでしょう。
一向に改善の兆しが見られないグラフィックスカードの品薄状態。ショップの陳列棚はスカスカ＆ガラガラ。そこで本日のコレオシは、未だかつてない最悪の状況について、現場の店員に思いの丈を語ってもらおう。 「先週まで在庫があったGeForce RTX 3070も全て完売。価格が高いのでさすがに売れないだろうと思っていたGeForce RTX 3090も動き出し、そろそろ在庫が危なくなってきました。今GeForceを買うなら、2万円のGeForce GTX 1650か25万円のGeForce RTX 3090かの2択という状況です」（ショップ店員） 「長年店員をやっていますが、ここまでグラフィックスカードの在庫がないのは初めての経験です。以前のマイニングブームもひどかったですが、あの時はどんどん入荷がありましたし、どちらかというとよく売れたという印象でした。今回は本当に入荷がない。毎週数本の入荷があれ
大規模言語モデルをフルスクラッチする練習 (環境構築ー前処理ー事前学習ーファインチューニングー評価まで)｜Kan Hatakeyama
はじめに以下のオープンなプロジェクトの一環で､大規模言語モデルをフルスクラッチで作る練習をします｡24年3月現在､協力者も募集中です｡ リポジトリ当該プロジェクトの標準コードが公開※されたので､それを走らせてみます｡ ※24/3/5時点で､まだレポジトリ内に､工事中の箇所が多々､あります｡ このリポ上では､事前学習ー事後学習ー評価まで､一気通貫(?)したパイプラインが提供されています※｡ 0. 環境構築プロジェクトの本番環境はクラウドですが､今回は手持ちのubuntuを使います｡ Dockerはお手軽な一方で､スパコン上で使うと､どうやら速度が落ちるらしいとの噂を聞いたので､condaで作ります(とはいえ､pipしか使わないので､pyenvでもいけると思います)｡ 必要なマシン適当なlinux: 例えばUbuntu 22.04.3 LTS GPU: 20 GBくらいは欲しいかも? ディスク
中華の怪レいPC(R86S)を買った。一通り遊んだのでレポートする。 なにこれ R86Sの名称でＡｌｉｅｘｐｒｅｓｓやAmazonで販売されている謎のシングルボードコンピュータ。 本体や箱にも公式ドキュメントにもそれっぽい記述が無いため製造元は謎であるが、結構な数が出回ってるみたい。販売サイトにはGuowei Technology社製と記述があった。 公式サイト? 販売サイトの一例 (注：2024/03リンク切れ) Amazon.co.jpでも売ってます スペック 色んな構成がある。 (販売サイトから引用, 執筆時閲覧) アッシが購入したのはG2モデル。これだけついて6万円弱なんでとってもお買い得。 CPU: Celeron N5105 (4C4T、2.0GHz, 最大2.9GHz) RAM:16GB NIC: 2.5G Base-T(マルチレート) x3 10G SFP+ x2 HDMI
「iPhoneで空間スキャン」に本命あらわる 無料アプリ「Scaniverse」が3D Gaussian Splattingに対応
これまで、LiDARや独自のフォトグラメトリ技術を使って空間の3Dスキャンに対応していたが、3D Gaussian Splattingの採用により、LiDARが搭載されていないiPhoneでも高精度な空間スキャンが可能になる。しかもRAWデータが残っていれば、過去にスキャンしたものでも3D Gaussian Splattingを再適用できるという。 今回採用した3D Gaussian Splattingは、複数の画像から3D空間を構築する最新技術で、データの偏りなどで実際の空間には存在しないモヤ（ゴースト）が出てくるといった、NeRFや他のフォトグラメトリにあった課題を克服しているのが特徴。光沢・反射のある表面を含め高精度にレンダリングすることができる。 Gaussian Splattingを利用するには、NVIDIAなどハイエンドGPUが不可欠だったが、Scaniverseでは、クラウド
【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.jp/bootcamp この記事の対象者 ・将来Pythonでデータ解析をしたいと考えているが、何から手をつけたら良いか知りたい方 ・将来、人工知能に関連した業務に携わりたいと検討中の初学者の方 ・未経験者からAIエンジニアになりたく、そのためにどのような知識が必要か知りたい方 ・AIプログラミングスクールや専門学校に進学しようか考えているが、独学で勉強できる方法を知りたいという方 対象ではない方 ・既
クラウドネイティブなデータ可視化ツール「Grafana」で、なぜかWebAssembly化したDoomがプレイ可能に。開発元が社内ハッカソンで実現
クラウドネイティブなデータ可視化ツール「Grafana」で、なぜかWebAssembly化したDoomがプレイ可能に。開発元が社内ハッカソンで実現 クラウド上で実行される多様なソフトウェアのログやメトリクスを受け取り、運用管理のためのダッシュボード上で可視化するツールとして定番のソフトウェアが「Grafana」です。 このGrafanaの開発元であるGrafana Labsは、Grafanaのダッシュボード画面上で一人称ゲームの古典とも言えるDoomをプレイ可能にするソフトウェア「Grafana Doom」をオープンソースで公開しました。 Can it run Doom? To mark the 25th DOOMiversary of #Doom64, you can now play Doom on Grafana thanks to time series panels and th
画像生成AI「Stable Diffusion」を4GBのGPUでも動作OK＆自分の絵柄を学習させるなどいろいろな機能を簡単にGoogle ColaboやWindowsで動かせる決定版「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」インストール方法まとめ
(2022/09/22 17:52更新)画像生成AI「Stable Diffusion」を簡単に利用するための実行環境の1つである「Stable Diffusion web UI」のコントリビューター(開発貢献者)の1人であるAUTOMATIC1111氏が、フォークではないものの同名で「機能全部盛り」なStable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)の開発を進めています。 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui ◆目次 1：AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIでできること・対応していること 2：Google Co
Apple iPhone 4に搭載された「A4」やiPhone 4Sの「A5」、AMDの「K7(Athlon)」や「K8(Opteron)」、「Zenアーキテクチャ」などを手掛けるなど、天才エンジニアとも呼ばれるジム・ケラー(Jim Keller)氏。現在、同氏がCEOを務めるTenstorrentはAI半導体分野で注目を集める存在となっている。 そんなJim Keller氏が6月20日に開催された「RISC-V Day Tokyo 2023 Summer」の招待講演のために来日。併せてメディアブリーフィングを実施し、同社の現在とこれからの方向性、AI半導体に対する考え方などの説明を行った。 TenstorrentのCEOを務めるJim Keller氏。おそらく現在、スマートフォンやPCを利用している人で、同氏が開発に関わった技術を使ってない人はほぼいないと言えるほどのエンジニアである T
A new tool that blends your everyday work apps into one. It's the all-in-one workspace for you and your team
M1 Maxより速いディープラーニングに最適なノートPC｢Tensorbook｣2022.04.16 22:0045,517 大野恭希 AWSのlambdaにPythonのlambdaにLambda Labsに...世の中Lambda（ラムダ）だらけですね。 LambdaがRazerと共同開発したディープラーニング向けノートPC｢Tensorbook（テンサーブック）｣が発表されています。価格は3499ドル（約44万円）から。 構成は、駆け出しPythonエンジニア初学者でも分かる｢これなら大丈夫だろうGPU｣GeForce RTX 3080（VRAM16GB）と、Core i7 11800、メモリは64GB。GPU性能はアップルのM1 Maxより最大4倍近く速く、Google Colabを用いた学習モデルの構築と近くすれば最大10倍の差が出ているといいます。ま、RTX3080なんだからそ
「サイバーパンク2077」をプレイしたというエンジニアのマルチン・エランコウスキ氏が、同作で登場するリアルタイム翻訳システムのような「話者の上にリアルタイムで会話内容が表示され翻訳まで行ってくれる翻訳システム」の開発に取り組んでいます。 GitHub - elanmart/cbp-translate https://github.com/elanmart/cbp-translate エランコウスキ氏は「話者の上にリアルタイムで会話内容が表示され翻訳まで行ってくれる翻訳システム」を開発するにあたり、以下のような条件を処理できるシステムを構築することにしたそうです。 ・ショート動画を処理可能 ・複数のキャラクター(話者)の会話内容を翻訳可能 ・英語とポーランド語の両方の音声を認識・文字起こし可能 ・会話を任意の言語に翻訳可能 ・各フレーズを話者に割り当て可能 ・画面に話者を表示する ・サイバー
元Googleエンジニアのメンターによる講義を公開 ──トヨタ自動車が実践する「Flutter」研修の内容とは？ - TECH PLAY Magazine
Googleが開発したモバイルアプリ用のフレームワークであり、SDK（Software Development Kit）であるFlutter。トヨタ自動車では、自動車のコックピットのUX/UI設計・開発フローの一部で、同ツールを採用している。今回の「TOYOTA Developers Night」では、GoogleやYouTubeで活躍した講師を招いて実施しているFlutterの研修プログラムや成果を紹介した。 ■登壇者プロフィール 関沢 省吾 氏 トヨタ自動車株式会社 コネクティッドカンパニー コネクティッド先行開発部 デジタルコクピットソフト開発室 グループ長 名古屋大学大学院を修了後、2007年にトヨタへ入社。Lexus LFAをはじめ、各種車両の電子プラットフォーム開発や、TOYOTA LQのAIエージェント開発へ従事。2020年より現職。 Tim Mansfield氏 itali
Deep Learning is such a fast-moving field and the huge number of research papers and ideas can be overwhelming. The goal of this post is to review ideas that have stood the test of time. These ideas, or improvements of them, have been used over and over again. They’re known to work. If you were to start in Deep Learning today, understanding and implementing each of these techniques would probably
TSMC 3nmを活用したApple A17とM3 SoCの歩留りは55%程度。コスト高騰や出荷量の減少に繋がる可能性 TSMC’s 3-nm Push Faces Tool Struggles – EE Times TSMCが開発している3nmについてはAppleが2023年秋に発売を計画しているiPhone15に搭載されるA17 BionicやMacbook系に搭載されるM3 SoCの製造に利用されると言われています。また、Appleでは他社に先駆けてこの3nmプロセスを利用するために、TSMC 3nmの生産枠の90%程度を獲得したとも言われているのですが、この3nmについて歩留りが現時点では55%程度と非常に低調とのことで、AppleとTSMCは支払い方法を巡っても低い歩留りに合わせて変更するようです。 EE Timesによると、TSMC 3nmプロセスであるN3Bで製造されるSoC
AMDの新しいモバイル用CPUはヤバいくらい速い
AMDの新しいモバイル用CPUはヤバいくらい速い2021.01.31 21:0073,201 Joanna Nelius - Gizmodo US ［原文］ （ scheme_a ） M1に負けじとAMDも奮戦! 世間の話題がApple M1の驚異的な速さでもちきりな中、既にデスクトップの分野ではIntelと肩を並べ、追い越さんばかりの勢いのAMDが、実はラップトップでも背後に忍び寄っていたようです。 つい最近MacBook Proに目移りしそうだった米GizmodoのJoanna Nelius氏ですが、AMDの最新プロセッサで｢やっぱりWindows!｣となったようです。今回はそんな彼女によるRyzen 9 5980HSの比較テストを見てみましょう。 新しいMacBook Proの驚異的なプロセッサ速度に思わず目移りし始めたと思ったら、AMDがRyzen 9 5980HSで私をWindo
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“第三のプロセッサ”「DPU」とは？ CPU、GPUとの違いは
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アームを3兆円で買収検討か 米半導体エヌビディア、ソフトバンクグループから - 毎日新聞
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「サイバーパンク2077」のようなリアルタイム翻訳システムをWhisperやDeepLを駆使して実現した猛者が現る
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【西川和久の不定期コラム】 M1版Mac mini購入記。驚愕のパフォーマンスと、CrossOver 20で秀丸の動作も確認
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