まえせつ こんにちは、クラッソーネ CTOのマツモトです。好きなザクはMS06R-2です。 さて、弊社の開発チームには比較的キャリアの浅めなメンバもいます。 そんな彼/彼女たちに読んでおいてもらえると嬉しいなあと思っている書籍を挙げてみようと思います。 雑誌の4月号なんかでよくある新人特集みたいな感じですね。 選書基準としては、今この瞬間の How to ではなく、知見の寿命が長そうなものとしています。 これは余談なのですが、むかしよく勉強会とか読書会とかを主催していた時期があって、その時のコンセプトが「明日の仕事に役に立たない」でした。 ベースとしては「仕事でいま必要なことは今すぐちゃんと調べればいいだろ、仕事なんだし」と思うところがあって、「今すぐに役には立たないかもしれないが、N年後にはきっといい影響が出ているはずであろうこと」をテーマに選んだりしていました。（極論すれば「大学の講義
ゲーマーはなぜNFTが嫌いなのか？
「自分が実際に触れたことはないけど、やたら目にする流行語」の代表格であるNFTはゲーマーの身の近くに迫っている。ゲーム会社が新たなビジネスとしてゲームに関連したアセットやアイコンをNFTアートとして販売するだけでなく、大手ゲーム会社がNFTゲームの研究を進めたりベンチャー企業がNFTゲームの開発・運営を始めたりしていることは連日のように報道されている。 地域によってNFTゲームへの反応はさまざまだ。日本ではまだNFTゲーム自体がそこまで注目されていないため、日本のゲーマーはNFTゲームに対して肯定も否定もしようがないといったところだが、欧米圏のゲーマーとゲーム開発者は明確にNFTを敵視して排斥しようとしている。いったいなぜこんなことが起きているのか、そもそもNFTゲームとはなんなのだろうか？ NFTとはなにか？ 非代替性トークンことNon-Fungible Token、通称NFTはブロック
昨日話題になった「BitNet」という1ビットで推論するLLMがどうしても試したくなったので早速試してみた。 BitNetというのは、1ビット(-1,0,1の三状態を持つ)まで情報を削ぎ落とすことで高速に推論するというアルゴリズム。だから正確には0か1かではなく、-1か0か1ということ。 この手法の行き着くところは、GPUが不要になり新しいハードウェアが出現する世界であると予言されている。マジかよ。 https://arxiv.org/pdf/2402.17764.pdf ということで早速試してみることにした。 オフィシャルの実装は公開されていないが、そもそも1ビット(と言っていいのかわからない,-1,0,1の三状態を持つからだ。 論文著者はlog2(3)で1.58ビットという主張をしている)量子化のアルゴリズム自体の研究の歴史は古いので、BitNetによるTransformerの野良実装
2. ライセンスの確認以下のモデルカードにアクセスして、ライセンスを確認し、「Access Repository」を押し、「Hugging Face」にログインして（アカウントがない場合は作成）、同意します。 4. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) メニュー「編集→ノートブックの設定」で、「ハードウェアアクセラレータ」に「GPU」を選択。 (2) 「Stable Diffusion」のインストール。 # パッケージのインストール !pip install diffusers==0.3.0 transformers scipy ftfy(3) トークン変数の準備。 以下の「<HugginFace Hubのトークン>」の部分に、先程取得したHuggingFace Hubのトークンをコピー&ペーストします。 # トークン変数の準備 YOUR_TOKEN="<H
マイクロソフト、Webブラウザで3Dゲームがびゅんびゅん動く「Babylon.js 5.0」正式リリース、WebGPUにフル対応、iOS/Androidなどクロスプラットフォーム展開も
マイクロソフト、Webブラウザで3Dゲームがびゅんびゅん動く「Babylon.js 5.0」正式リリース、WebGPUにフル対応、iOS/Androidなどクロスプラットフォーム展開も マイクロソフトは、JavaScriptで2Dや3Dモデルを高速に扱えるライブラリ「Babylon.js」の最新版「Babylon.js 5.0」正式版をリリースしました。 We'd like to formally introduce the next version of the Babylon Platform - #BabylonJS5 Blog: https://t.co/aMgjIIeIin Video: https://t.co/OMssjZZPPz#gamedev #gamedevelopment #indiedev #indiedeveloper #webdev #3D @WebGPU #w
お嬢様系AIはてなブックマーカーを名乗る「一番星はての」が誕生したそうだ。 一番星はてのさんのプロフィール - はてな AIブックマーカー一番星はてのの開発ブログを始めました - 一番星はての開発ブログ ファンアートがいくつもアップされている。これはいいテーマだ。自分もStable Diffusionでやってみよう。 以下、すべての画像に「EasyNegative」と「bad_prompt_version2」を使いました。VAEは「vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt」です。 またアップスケーラーは「multidiffusion-upscaler-for-automatic1111: Tiled Diffusion and VAE optimize」（拡張機能からインストールできます）を使っています。txt2imgのタブ内、「シード」の下にできた「タイル状のV
月額料金なし、無制限の生成枚数でAIイラストをガシガシ描くなら、Stable Diffusionをローカル環境にインストールする「AUTOMATIC1111版Stable Diffusion WebUI」が必要です。 しかし、ローカル版AIイラストはグラフィックボードも必須です。 VRAM容量が多くないとダメ RTX 4000シリーズが良い Radeonは絶対にNG などなど･･･。いろいろな情報が飛び交っていますが実際のところはどうなのか？ やかもちグラフィックボードをなぜか40枚ほど所有している筆者が、実際にStable Diffusionを動かして徹底的に検証します。 （公開：2023/3/8 | 更新：2024/4/3） この記事の目次 Toggle AIイラスト（Stable Diffusion）におすすめなグラボを検証 検証方法：AIイラストの生成速度をテストする AIイラスト
新型コロナウイルス感染症については、必ず1次情報として 厚生労働省 や 首相官邸 のウェブサイトなど公的機関で発表されている発生状況やQ&A、相談窓口の情報もご確認ください。※非常時のため、すべての関連記事に本注意書きを一時的に出しています。 はじめにエンジニア5年目くらいでフリーランス3年目でスマホアプリ以外はなんとか作れるような感じのエンジニアです。 普段僕は開発にGCPを使っています。本番にもデモの公開にも、気軽に使っていました。 無料枠もあるし、適当に使っても毎月少ししか請求がない程度しか僕の使い方では課金されないし。GCPを舐めきっていました。 事件の発覚した時Googleから今月のGCPの使用料のメールがきていました。ですが、普段数百円なのであまり気にせずスルーしていました。 ちらっとメールを見ると、雰囲気がいつもと違うメールでした。請求が正常に完了していないので、請求先のカー
UnixPornをお洒落に楽しむ
UnixPornとは？ 「UnixPorn」というワードを見かけた事はありますか？ もし、初耳だという方は「UnixPorn」をgoogleで画像検索してみましょう。 大雑っぱに言えば、「UnixPorn」とは、 PC-UNIXのカスタマイズされたデスクトップスクリーンショットのことや、 そのスクリーンショットが沢山投稿されているredditの板のことを指しています。 r/unixporn Submit screenshots of all your *NIX desktops, themes, and nifty configurations, or submit anything else that will make ricers happy. https://www.reddit.com/ そして、「UnixPorn」は、このちょっといかがわしげなPornという文字と、 ダークでハ
自作PC2024
新しいPCを組んだ。 自作PCを組むのはこれで二台目。一台目については以下の記事で紹介している。 自作PC2021 前回の組み立て時に基本的な部分を学べたので、今回は一度やってみたかった本格水冷に挑戦してみることにした。 組み立て後 組み立て前 この記事では、利用した各部品を紹介していく。前半では水冷にあまり関係無い部分、後半では水冷に関係する部分に触れる。自作PC2027を書くことになる頃合いで読み返したい。 ケース Lian LiのO11 EVO RGBを利用した。 Amazon | LIANLI E-ATX対応ミドルタワーPCケース O11D EVO RGB Black リバーシブルデザイン E-ATX（幅280mm以下） / ATX/Micro ATX/Mini-ITX規格対応 RGBストリップ標準搭載 420mmラジエーター搭載可能 日本正規代理店品 | リアンリー(Li LIA
画像生成AIでグラビアアイドルを作りたい。 でも実在する人と同じ顔が出たら困る。 そんなあなたに獣頭人身というソリューション。 AIでグラビアアイドルを作ったら 最近、画像生成AIでグラビアアイドルを作るのにハマっている。こういうやつだ。 カエル イカ サメ カマキリ Twitterで貼っていたらこれがバズる。 多少はウケるかなとは思っていたが、想像以上のバズりで驚いている。ネタとしては全く新しいものでもないし、色々と詰めの甘い部分も多い。それでも多くの人が興味を持ち、さらに画像生成AIネタなのに批判も少なかった。 だが、ツッコミが皆無というわけではない。その中にはもっともな内容もあるが、そもそも「目的が違う」と言いたいものもある。これはある意味で仕方ない。今回はTwitterでのバズなので、文脈が切り離された単体のツイートが広まっていくのだから。 なのでブログでまとめることにした。 そも
こんにちは、漫画界の生き恥こと野火城と申します。 「画像AI使ってみた／AI漫画実験企画」第2回です！ ■第1回はこちら 実録：AIで描く漫画の実際 ～体験して見えた、その実力と課題!! その成り立ちから様々な議論を呼んでいる画像生成AIですが、少なくとも2024年3月現在日本の法律では使用が許可されており、存在を完全に無視する事はできません。かといって全てを肯定して受け入れるのも難しい。 だからこそ、必要以上に恐れず、実際にどのような事が出来るのか、具体的に検証する――それが画像AIとの誠実な向き合い方なのではないでしょうか。 「画像AIの技術がすごいという賞賛記事はよく見るが、それは本当に創作活動で実戦的に使えるものなのか？ 『AIに仕事を奪われる』と『今のAIは実戦では使い物にならない』という真逆の意見を多数見るが、この二つは両立しないのでは？ 実際はどっちなんだ？」「画像AIを試し
データエンジニアの私が機械学習・データサイエンスでオススメしたいスキルマップと本まとめ - 2020年版 - Lean Baseball
要約すると, データサイエンス・機械学習周りでよく聞かれること&回答を言語化しました. 「データサイエンティストやりたい」「機械学習エンジニアになりたい」というキャリア志望を持つ方は多いと思います. 私の周りでも, 公私ともにそんな志望者の相談を聞いたり, （主にインターンの学生さんですが）一緒に仕事をしたりする機会もメッチャ多いです. 「ビジネスサイド強いマン」「サーバーサイドエンジニア」という視点からデータエンジニア兼データサイエンティストな自分が, そんな彼ら彼女らにオススメしている, データサイエンティストを目指すためのスキルマップ 各領域のスキルアップを実現するためにオススメしたい書籍 を紹介したいと思います. なお, 昨年も同様のエントリーを書いておりそのUpgrade版となります. shinyorke.hatenablog.com このエントリーの対象読者 データサイエンスに
『やーい、おまえのPCプレステ5以下！』ハイスペックすぎるためWindowsOSを入れさせてくれと懇願する人続出「メインメモリGDDR6は真似できない」
そうは、い観世音菩薩＠GPT @iruka3 やーい。 おまえのPC、プレステ５以下。www ＞PS5のおもな仕様は、CPUがRyzen Zen 2(8コア/16スレッド、最大3.5GHz)、GPUがRadeon RDNA2-based graphics engine(最大2.23GHz、10.3TFLOPS)、メモリがGDDR6 16GB(448GB/s)、ストレージはSSD 825GB(最大リード5.5GB/s)、 2020-09-17 09:32:17 そうは、い観世音菩薩＠GPT @iruka3 これを上回るPCを組もうと思ったら、RTX3080刺して、ストレージはPCIeカードにNVMeを２枚ぐらいRAID0で刺さないと無理かもねー。 CPUはRyzen売ってるからいいけれど 3080でも、GDDR6Xの10GBしか積んでない 2020-09-17 22:53:03 リンク Pl
高いCPU買ってもゲームやってYouTube配信して、WebやSNSくらいになった。 フリーソフトが色々あるのだから、やろうと思えば色々やれると言われるけど、 多くの場合ドキュメントが足りてなかったりで使いこなせなかったりする。 Webが出てくる前だと物理現象の計算をしている人は見かけたが、最近だとマイナーになった。 業務としてはあるが、高額すぎて個人では買えない。 高いGPUを買ってもゲームくらいしか恩恵がない。 物理シミュレーションもあまり進化していない。 機械学習も画像認識ばかりで応用先があまりない。 PCIスロットで拡張性があっても、そもそもPCIで指すカードが出ない。
画像生成AIのStable Diffusionがオープンソースとして公開されましたね。さっそく動かしてみたいなと思って触ってみることにしましたが、手元にあるのはMacBookだけなので、なかなか大変でした。 ありがたいことに、先人がたくさんいるので参考にして環境構築ができました！ たぶんそれなりにすぐにすんなり動かせるようになると思いますけど、今すぐやってみたくてトラブってる人の参考になればと、わりとなぐり書きで恐縮ですが書いておきます。 動作速度とか ちなみに気になる実行速度ですが、自分が使っているのはMacBookPro 14インチモデルの一番スペックが低いやつでして 8コアCPU、14コアGPU、16コアNeural Engine搭載Apple M1 Pro メモリ32GB です。 画像生成中は15〜20GBほどメモリを消費し、5分ほどで画像が6枚生成できます。 学習モデルを取得する
自分がつかってる、Google Colab用StableDiffusion環境を公開しました。 海外のWEB UIのが重いのと、やりたいことが微妙に違うので自分なりに作った。公式のDiffuserを使わないので軽いです。無課金のcolabでも動くのではないかと思います。 使い方GitHubページの「Open in Colab」ボタンをおして、colabで開く。 このページ上部のメニューで、「ランタイム > ランタイムのタイプを変更」からGPUを有効化を確認 HuggingFaceでアカウントを作成 StableDiffusionのモデルページで、「利用規約」に合意する。 モデルファイル sd-v1-4.ckpt をダウンロード モデルファイルを Google Drive等にアップロード 下のセル 「1-1. Google Driveとの接続」を実行 下のセル 「1-2. のフォーム」に、G
【超重要な追記あり】Docker Desktop for Macを使ってる人はみんな今すぐvirtiofsを使うんだ！ - Sweet Escape
前提 はじめに virtiofsさっそく試す もうちょっとちゃんと計測してみる Named Volumeを試してみる まとめ 追記（超重要） 追記2 前提 特にVSCodeのRemote Containers使ってる人には耳寄りです。別に使ってなくてもMacでDocker Desktop使ってる人ならあてはまります。 あと、このポストはMacといってもM1 MaxなMacBook Proで確認したものです。なので同じMacでもIntel Macとかだと違う結果になるかもしれません。 また、ここで紹介しているものはまだExperimental（試験的）な機能なので不具合や問題を引き起こす可能性があります。なので試す方はその辺は承知の上で試してみてください。 はじめに さて、MacでDocker Desktopというと「遅い」というのがこれまでの常識。自分のように普段VSCodeのRemote
TL; DR 東京大学の良き講義資料が無料で見れるらしい 講義の概要、感想をまとめた これから進める人用に詰まったところをまとめた 目次 はじめに TL; DR 講義の概要 講義のいいとこ 何ができるようになるか 受けた方が良さそうな人 進めていく上で詰まったポイント Hands-on2でインスタンスの上限申請を拒否されてキレた話 s3で若干詰まった話 さいごに 講義の概要 まず初めに、この本は基本的にhandsonで構成されてます。 この本の何が良いって、理論に関して少し触れた時に、 くどくど言ってもわからないと思うので、動かしながら確認しましょう とすぐに実践に入ります。 なので、理論をしっかり学びたい、資格勉強のために勉強したいと言う方には向いていないかもしれません。 講義の流れは簡単に言うと以下のようになっています。 クラウド、AWSとは EC2を起動してみよう AWSで機械学習を
Awesome Dev Tool Tips 🔥
Contents (Click to expand) ↕️ Design Mode Pretty Print Command Pallet and Super Search Snippets Live Expressions Tracking Changes Console Shorthand Find Unused Code Rendering Panel Network Paint Times Network Timings Inspect Network Requests Performance Identifying Memory Leaks Raw Memory Inspection Test bfcache Full Refresh Lighthouse Page Size Breakdown Record User Flows Advanced User Flow Opera
予算30万円台の深層学習用PCの買い方｜shi3z
深層学習をまじめにやるなら、どう考えても専用のPCが必要になる。 僕は現在、Memeplexというサービスを運営していて、これはさくらインターネットさんから大量のGPUを借りている。借りたGPUは、さくらインターネットの石狩データセンターで動いている。 さらに、ABCIは企画の段階から立ち会って、実際に仕事ではよく使っている。ABCIは5000以上のGPUを擁するGPUクラウド基盤で、その実態はスーパーコンピュータである。 ABCIを使えば、ほとんどの難しいタスクを恐ろしく安い料金で行うことができる。GoogleやAmazon AWSのようなサービスを展開することができない本邦においては、国家が設立し、民間利用可能なABCIは国民にとっての天叢雲剣あめのむらくものつるぎである。 それでもなお、手元には深層学習用のPCが必要だ。しかも一台では足りない。 ABCIがいかに安くても、PCほどの利
Intel AlderLake N100 が入ったミニPC買ったんだけど とても PC が入ってるとは思えない梱包で届いた 悪い意味でおもちゃっぽいけど異様に小さくて軽い筐体 からの Core i5-6500T の 130% ぐらいの CPU 性能 4K ディスプレイ繋いで余裕の GPU 性能 ですげえよかった。 メモリ 16GB SSD 512GB で 3 万弱で買えるのでかなりいいです。これくらいのグレードの PC って前は「どういう用途で使うにしろ、何かを我慢しながら使う」みたいなものだったと思うけど、「大抵の用途ならこれでいい」みたいな性能でる。 https://amzn.to/3GGPEQK
「産毛」や「血流」によって算出された“完全に実写”な「Unity」リアルタイム技術デモ映像が公開。映像会社の買収により実現、小規模スタジオでの利用も目指す
Unityは、シネマティック技術デモ「Enemies」を公開した。高度な「血流や髪のシミュレーション」を採用し、「顔の産毛」、「シワ」などが表現された、リアルタイムCGのデモンストレーションとなる。 「Enemies」は、Unityが買収したWeta Digital社とZiva Dynamics社の技術を統合した「Unity 2022」による技術デモだ。 Weta Digital社は、映画『ロード・オブ・ザ・リング』や『猿の惑星：創世記』などで視覚効果を担当したVFX会社で、Ziva Dynamics社は映画『ゴジラvsコング』やゲーム『Marvel’s Spider-Man: Miles Morales』でツールが使われたソフトウェア会社である。 今回、発表された「Enemies」は、40代の女性がチェスをしているもので、一見すると実写にしか見えないがCGで作られているという。 （画像は
いったいAppleは何をしたの？ ｢M1｣搭載Macが完全に未来のパソコンだった件2020.11.17 23:10141,753 amito アプリもアクセサリもちゃんと動いちゃってます。 11月11日に発表され、別人に生まれ変わったとまで言われた新しいMacBook Air、MacBook Pro 13インチ、Mac mini。正直、びっくりです。なんせ、過去に発売したほとんどのMacBook Proよりも、ほとんどのiMacよりも高速だとわかってしまったんですから。 つまり今まで2、30万円を費やしてやっと手に入れていた性能が、10万4800円（税別、Airの場合）から手に入ってしまうのです。いったい何が起きたのでしょうか？ 今さら聞けない｢AppleはMacに何をしたのか｣を改めて振り返りつつ、僕が新しいMacBook Airを仕事で使ってみた感想を添えてお届けします。 Appleが
どうもこんにちは、あんどう（@t_andou）です。 前回宣言した通りに誰でも簡単にYoutubeの字幕ファイルを作る方法を書きます。 「Youtubeの」と書いていますが、実際はどの動画でも対応してます。 前回の記事 blog.takuya-andou.com まずはGoogleColabの共有 colab.research.google.com 使い方 GoogleColabに記載していますが 1.GPUを使用するように切り替え 上の「ランタイム」→「ランタイムのタイプを変更」からからGPUを選択 2.右上の接続 下のセルを実行すると自動的に接続されるので省略可能です 3.動画をアップロード ここにドラッグ＆ドロップでアップできます 大容量のデータの場合、GoogleDriveと連携した方が効率的です 4.入出力のパスの変更 ファイル名に合わせて変更してください 5.全セルを実行 あと
チャットAI「ChatGPT」内部に仮想マシンを作成する試み、内部には仮想インターネットが存在しChatGPTが創造した世界にもChatGPTが存在
大学生レベルの自由記述問題を解いたり、プログラムのコードを書いたりすることもできると話題の対話AI「ChatGPT」の内側に仮想マシンを作ることができると、AI企業・DeepMindのジョナス・デグレイブ氏が報告しています。 Building A Virtual Machine inside ChatGPT https://www.engraved.blog/building-a-virtual-machine-inside/ デグレイブ氏は、このことを同僚のフレデリック・ベッセ氏から教えてもらったとのこと。ChatGPTに対して伝えたのは「(ChatGPTを)Linuxターミナルとして動作させたいです。コマンドを打つので、ターミナルが示すべきものを返信してください。ユニークなコードブロック内のターミナルの出力だけ返信して欲しいです。説明は書かないでください。英語で何か伝える必要があるとき
12月19日、キヤノンは、ディープラーニング（深層学習）を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする映像解析技術を開発したと発表。あわせて、この技術を搭載した映像解析ソフトウェア「People Counter Pro」を12月下旬から発売する。（外部サイト） キヤノンに価格を問い合わせたところ、システム構成によって大きく変わる可能性があるものの、XProtect版の場合はおおよそ100万円～（サーバー、カメラ、ライセンス含む）だそうだ。 キヤノンによれば、 「2018年に開催されたラグビーの国際試合での実証実験では、キヤノンの群衆人数カウントの技術によって約6千人を数秒でカウントできました。実証実験後の画像を人手で確認した人数と、ソフトウェアによるカウント人数の差は5％以内に収まり、ほぼリアルタイムで、群衆人数を正確に把握することに成功し
画像生成AI「Stable Diffusion」の実行環境を無料でWindows上に構築できる「Stable Diffusion web UI」の導入方法まとめ
文章を入力すると画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、手軽に好みの画像を生成できることから大きな注目を集めており、「NMKD Stable Diffusion GUI」や「Artroom Stable Diffusion」などWindowsに簡単にインストールできる実行環境が数多く開発されています。「Stable Diffusion web UI」もStable Diffusionを簡単に操作できるシステムの一つで、参考画像を指定して好みの画像を生成しやすくする「img2img」に対応していたり、各種設定をスライダーで簡単に設定できたりと使い勝手の良さが際立っていたので、導入方法をまとめてみました。 GitHub - hlky/stable-diffusion https://github.com/hlky/stable-diffusion/ --ULTIMATE
科学を変えた10のコンピューターコード | Nature ダイジェスト | Nature Portfolio
Fortranからプレプリントアーカイブまで、プログラミングとプラットフォームの進歩は、生物学、気候科学、物理学を新たな高みへと導いた。 2019年、イベント・ホライズン・テレスコープ（EHT）のチームは、ブラックホールの実際の姿を初めて世界に見せてくれた。彼らが発表したリング状に輝く天体の画像は、従来の写真とは違い、計算によって得られたものだ。具体的には、米国、メキシコ、チリ、スペイン、南極点の電波望遠鏡が捉えたデータを数学的に変換することによって得られたのだ1。研究チームは、その知見を記載する論文とともに、ブラックホールの撮影に用いたプログラミングコードも公開した。科学コミュニティーが自分たちのやり方を確認し、それを足場にできるようにするためである。 このようなパターンは、ますます一般的になりつつある。天文学から動物学まで、現代のあらゆる偉大な科学的発見の背後にはコンピューターがある。
8歳長男が自腹でPCを買ったこと Nintendo Switchを売却して、中古ノートPCを購入 Code Connection for Minecraft でプログラミング まとめ マイクラの世界に集合して遊ぶ 5歳次男もマイクラにハマる 追記:2020/06/06 前回エントリーの続きです。 今回は、息子がPCを購入した経緯について紹介します。 8歳長男が自腹でPCを買ったこと 8歳長男はリビングに置いてあるPCにインストールされていたマインクラフト(以下、マイクラ)が面白すぎて夢中になり、最初はiPadでプレイしていました。 マイクラが上達することで、マイクラ内で建築した建造物がより複雑化し、iPadでは処理が追いつかずプレイが難しくなってきました。iPadよりもグラフィック処理能力のある、リビングにあるGPU搭載のノートPCで次第に作業するようになりました。 www.minecra
ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦 2023.08.19 Updated by Ryo Shimizu on August 19, 2023, 16:47 pm JST そろそろ業界の最深部でしか知られてなかった事実がニュースになって来始めているのでここで本当の問題を明らかにしておきたい。 AI開発に必須なのは、計算資源である。そしてこれは現在のところ、事実上NVIDIAが一社独占している。 NVIDIA以外の半導体がいくら「AIに特化しています」と能書きを垂れていてもごくわずかな例外を除いてはほとんど全部が誇大広告である。 たとえばApple Silliconは、「ニューラルエンジン」と称するモジュールを内蔵しているが、これを使ってAIの学習をすると、なんとCPUよりも遅い。信じられないかもしれないが、これが残酷な事実なのである
AIが画像を自動生成してくれる「Stable Diffusion」がすごい。これを使ったサービス「DreamStudio」は1枚6秒ほどで画像を生成してくれて早いが、無料枠を超えて使うには課金が必要になる。 Google Colabという、Pythonの実行環境を提供してくれるサービス上でStable Diffusionを動かせるそうだ。お金はかからない。1枚の画像生成にかかるのは30秒ほど。その方法は以下で解説されている。 Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4｜npaka｜note 自分でもやってみて、今は無事にStable Diffusionを使えるようになっている。しかしGoogle Colabを使うのも初めてだったので上の記事だけだと詰まるところもあった。ここではそれを解説したいと思う。 ライセンスの確認 Hugging Faceのトー
自宅で動くChatGPTと噂のFlexGenを試す shi3zさんが興奮して動かしていたFlexGen 関係する記事は以下 ツヨツヨGPUが無いと動かないと思っていたのですが、タイムラインでミクミンPさんが、RTX3060でFlexGenを動かしているツイートを発見。 「RTX3060なら自分も持っている！」ということで、試してみることにしました。 追記： 私がこの記事で動かしているのは小さいモデルです。とりあえずお試しで動かしただけで、shi3zさんが動かしているモデルとは異なります。 性能の参考にする記事ではないので、ご承知ください。より大きいサイズのモデルの使用に関しては、FlexGenの公式リポジトリを参照ください。私も今後試したら追記していきます（現状、私の環境では動かせてないです）。 FlexGenをDockerで動かす 結果的には、Dockerを使うことで簡単に動かせました。
ちょうど友達と「今年買ってよかったもの」の話をしていて、Amazon の注文履歴からこれはよかったなというものを抽出していた。なんと、はてなブログの今週のお題「買ってよかった2021」というのもあるそうなので、せっかくだからブログにも書いてみよかと思う。 メガネ曇り止めクロス 昨今は映画館でもマスク着用を求められがちなのだが、眼鏡がくもってしまってたいへん不快であった。しかし友達から教えてもらった曇り止めクロスを使ってみたらぜんぜん曇らないので、最近は映画館に行く前にこれでメガネを拭いている。実に快適になった。 メガネ くもり止めクロス 1枚【約600回繰り返し・24時間効果持続・収納缶付き】メガネ拭き くり返し使用可能 曇り止め 曇らない 耐久性 眼鏡クリーナー 曇り防止 スマホ・ゴーグル・サングラス・カメラレンズ対応 (グレー1枚) BafupAmazon 懸垂用の突っ張り棒 つっぱら
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
ごくごく普通のノートパソコンにGPUボックスとRTX3060をつないで、お絵かきソフト(Stable Diffusion)を動かしてみました - 勝間和代が徹底的にマニアックな話をアップするブログ
最近よく、今話題のAIお絵かきソフト、Stable Diffusionで遊んでいるのですが、問題は、デスクトップパソコンしか強いGPUを積んでいないので、いちいち、デスクトップまで戻らないとできないことです。 でも仕事はだいたいノートパソコンの方でやっていますので、それだとちょっと仕事の合間に遊ぶということができません。 私のノートパソコンには、GTX 1650とかGTX 1660ぐらいの弱いGPUは載っているのですが、ちょっと絵を作らせると1枚1分ぐらいかかってしまうので、あまり試行錯誤かできないので、実用的ではないです。 デスクトップのRTX2060Superなら、だいたい512×512で１枚の絵を4秒くらいでかけますので、それらいのGPUがノートにもほしいなーーー、と思いました。 しかし、そのクラスのノートパソコンを買おうと思うと、それこそ30万円コースでとてつもなく、高いです。しか
世間ではAppleの新しい製品に使われるARM64 CPUであるM1の話題でもちきりだ。ただし、日本語を話す記者というのは極めて非科学的かつ無能であり、M1の現物を手にしても、末端のソフトウェアを動かして、体感で早いだの遅いだのと語るだけだ。そういう感想は居酒屋で酒を片手に漏らすべきであって、報道と呼ぶべきシロモノではない。 と思っていたら、Phoronixがやってくれた。M1とi7で動くmacOSでベンチマークをしている。 これを考察すると、M1のMac Miniは、一世代前のi7のMac Miniに比べて、メモリ性能とI/O性能が高く、演算性能は低いようだ。このことを考えると、M1の性能特性としては、動画のエンコードやソフトウェアレイトレーシングをするには不向きだが、その他の作業は遜色ないだろう。 問題は、仮想化とRosettaを組み合わせることができないという点だ。x86-64のユー
「Windows Virtual Desktop」正式サービスとして提供開始、マイクロソフト純正のVDI環境。Azureの東西日本リージョンからも利用可能に
「Windows Virtual Desktop」正式サービスとして提供開始、マイクロソフト純正のVDI環境。Azureの東西日本リージョンからも利用可能に マイクロソフトはクラウドサービスとしてWindows 10の仮想デスクトップ環境を提供する「Windows Virtual Desktop」を正式サービス化したと発表しました。 パブリックプレビュー版は米国リージョンからのみ提供されていましたが、正式サービス化に伴い、東日本と西日本リージョンを含む全世界のMicrosoft Azureのリージョンから提供されるようになりました。 Windows Virtual DesktopはMicrosoft Azureのクラウドサービスとして提供されるため、Azureのクラウドコンソールから容易にプロビジョニングが可能。 クライアントとしてWindowsマシンは当然のこと、シンクライアントやiPa
ビデオカードのメモリが増設できない理由について、昔この業界に関わったことがある俺が説明してみる。理由は2つで、技術的ハードルが高い点と需要が無いという点である。 その1 技術的ハードルについて現在主流となっているビデオカードのメモリはGDDR6という規格である。こいつは16Gbpsでデータを転送できるんだが、1bitのデータのやりとりに使えるのはわずか62.5ピコ秒しかないということだ。これってメチャクチャやばい話で、僅か数mmの配線長の違いでも信号のタイミングのずれに影響してしまう。PC系のニュースサイトでビデオカードからクーラーを外した写真がよく掲載されているので試しに見てほしいのだが、タイミングずれが起きないようにGPUの周りを囲むように等距離になる位置にメモリが配置されているのがわかるだろうか？また、このような配置には、配線距離が短くなるメリットもあるのだ。 一方、PCに使われるメ
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若手ソフトウェアエンジニアに読んでおいてほしいなあという本たち9選 | クラッソーネ開発者ブログ
驚異の1ビットLLMを試す。果たして本当に学習できるのか?｜shi3z
Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4｜npaka
一番星はてののファンアートをStable Diffusionで出力する（追記あり） - ただいま村
【Stable Diffusion】AIイラストにおすすめなグラボをガチで検証【GPU別の生成速度】 ちもろぐ
GCPで約800万円の請求がきた話｜mun｜note
画像生成AIで獣頭人身グラビアアイドル - 本しゃぶり
実録：AIで描く漫画の実際 ～AIで今風の手描きっぽい漫画を作ってみる (1/6)
どうしてもっと個人パソコンでできることって増えなかったんだろうな
M1 MacBook ProでStable Diffusionを動かすまでのメモ
Colabで動かすStableDiffusion実装｜深津 貴之 (fladdict)
東京大学のAWS handsonがいい感じだった - Qiita
ssig33: "Intel AlderLake N100 が入ったミニPC買ったんだけど * とても..."
いったいAppleは何をしたの？ ｢M1｣搭載Macが完全に未来のパソコンだった件
文字起こしAIで誰でも無料でYoutubeの字幕ファイルを作る方法 - ニートの言葉
AIで数千人を瞬時にカウントできる技術をキヤノンが開発、計測誤差は5％以内を実現 | Ledge.ai
8歳息子がマインクラフトに夢中で、ゲーム機を売却して自力でPCを買った話 - Mana Blog Next
ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦
画像生成AI「Stable Diffusion」をGoogle Colabで動かしたメモ - ただいま村
自宅で動くChatGPTと噂のFlexGenをDockerで手軽に動かす
2021年、今年買ってよかったものいろいろ - 狐の王国
【レビュー】 至って普通のノートPCでもゲームがサクサク動く！ドック機能を備えた超小型GPUボックス「GPD G1」を試す
macOSのM1とx86-64におけるベンチマーク比較の考察
ビデオカードのメモリが増設できない理由について、昔この業界に関わった..