お久しぶりです。気づいたら前回の投稿から1ヶ月以上も経っていました。。。もう7月も終わりなんて、信じられないですね😅 今回は、以前から気になっていたHugging FaceにおけるONNX(オニキス)の活用方法について調べてみました。きっかけは、以下の公式ブログでHugging Faceのモデルを結構簡単にONNX形式に変換できるんだなぁ と思ったことで、kaggleなどで活用できるように理解を深めたいというモチベーションが湧いてきたからです。 Convert Transformers to ONNX with Hugging Face OptimumWe’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.huggingface.c
こんにちは。株式会社メルペイのSolutionsチームのデータエンジニアの@orfeonです。 この記事は、Merpay Advent Calendar 2023 の22日目の記事です。 Solutionsチームは、社内向けの技術コンサルや技術研修、部門を跨いだ共通の問題を発見して解決するソリューションの提供などを行っています。 私は主に社内のデータ周りの課題を解決するソリューションを提供しており、一部の成果はOSSとして公開しています。 過去の記事では全文検索OSSであるApache SolrをCloud Run上で利用して手軽に検索APIを構築する構成を紹介しました。 社内向けのソリューションの一つとして社内向けの検索APIを使ったサービスなど小規模な検索システムの構成に役立てています。 前回の記事の時点では、検索対象として搭載できるデータサイズなどにいくつかの制約がありました。 今回
Mastering All YOLO Models from YOLOv1 to YOLO-NAS: Papers Explained (2024)
What is YOLO? You Only Look Once (YOLO): Unified, Real-Time Object Detection is a single-stage object detection model published at CVPR 2016, by Joseph Redmon, famous for having low latency and high accuracy. The entire YOLO series of models is a collection of pioneering concepts that have shaped today’s object detection methods. YOLO Models have emerged as an industry de facto, achieving high det
Chapters 📘 Chapter #0 YOLOとは 📘 Chapter #1 環境設定 📘 Chapter #2 アノテーション 📘 Chapter #3 📗 Chapter #3-1 YOLOv3 Keras版実装 📗 Chapter #3-2 YOLOv3 Darknet版 📘 Chapter #A 📗 Chapter #A-1 YOLOの各バージョンについてまとめ 📗 Chapter #A-2 YOLOv3 Keras版実装に関して関連記事のまとめ 📗 Chapter #A-3 ONNX変換・確認ライブラリ、アプリケーションまとめ TL;DR ここでは、YOLOでオリジナルデータを学習させる際のソフトウェアインストール、環境設定手順について記載します。 ソフトウェアについて ソフトウェア 目的
はじめに 先日、OracleがJavaによる機械学習ライブラリーをオープンソースで公開したというニュースを目にしたので、軽く触ってみました。 CodeZineニュース - Oracle、Javaによる機械学習ライブラリ「Tribuo」をオープンソースで公開 マイナビニュース - Oracle、Java機械学習ライブラリ「Tribuo」を発表 これを見ると、機械学習の一般的なアルゴリズムに加えてXGBoostなども使えるようです。 特徴 公式サイトのトップページには以下の3つの特徴が挙げられています。 来歴（Provenance）：Tribuoのモデル、データセット、評価には来歴があるため、それらを作成するために使用されたパラメーター、データの変換方法、ファイルなどが正確に追跡できる（※）。 型安全：Javaを使用しており、本番環境ではなくコンパイル時にミスを発見できる。 相互運用可能：XG
はじめに 現在、カフェのシステムでは、機械学習を用いて、カメラを用いて動画を撮影し、商品の前にいる人物の骨格や手を検出することで、どのユーザがどの商品を取り出したかを判定しています。 今までは、骨格検出モデルを用いてエッジデバイスで動画を推論処理（撮影した画像から映っている人物の骨格の座標を検出する処理）を実行する、という構成で処理をしていました。今後、エッジ側のデバイスの費用を下げたり、骨格検出以外の処理を増やすことを考えているため、エッジデバイスからクラウドに動画を送信し、クラウド側で様々な処理を実行する、という構成を検討しています。 前回までの記事で、エッジデバイスでの動画処理（エンコード・送信）と、クラウド側の処理（動画の取り出し）について記載しました。 撮影した動画をリアルタイムにエンコードする方法【GStreamer】 【Kinesis Video Streams】Python
物体検出モデルYOLOv8の紹介: 動作手順や過去のバージョンとの比較 - RevComm Tech Blog
1. はじめに こんにちは、RevComm Researchでリサーチエンジニアとして働いている髙瀬です。 2023年1月上旬にUltralytics社からYOLOv8が公開されました。 今回はYOLOv8について、v5との変更点や動かし方を紹介していこうと思います。 2. YOLOとは 非常に有名な物体検出手法なので、ご存知の方も多いと思います。 YOLOは、CVPR2016でJoseph Redmon氏らが発表したYou Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detectionという論文で提案された物体検出手法です。 YOLOという名称はYou Only Look Once（見るのは一度だけ）の略称です。 YOLOは当時の物体検出手法で課題となっていた処理速度の遅さを、物体の検出と識別を同時に行うことで改善しました。 このため、推論速度が非
dlshogi(第2回世界将棋AI電竜戦エキシビジョンバージョン)のWindows版ビルド済みファイル公開 - TadaoYamaokaの開発日記
dlshogi(第2回世界将棋AI電竜戦エキシビジョンバージョン)のWindows版ビルド済みファイルを公開します。 ダウンロード Release 第2回世界将棋AI電竜戦エキシビジョンバージョン · TadaoYamaoka/DeepLearningShogi · GitHub のAssetsからダウンロードしてください。 モデルファイル モデルファイルは別のzipファイル(model-dr2_exhi.zip)になっています。 ダウンロード前に、下記のライセンスを参照してください。 ダウンロードしたモデルファイルを使用するにはエンジン設定で、モデルファイルのパスの設定が必要です。 DNN_Modelに解凍したモデルファイル(model-dr2_exhi.onnx)のパスを設定してください。 モデルファイルのニューラルネットワークは15ブロックのResNetになっているため、以前のバージ
Rasperry Pi 4のCPUでDeep Learningを高速化の続きです。 Deep Learningを高速化するためには、どの処理がどれくらいの時間を消費しているかを調査して、実際の処理時間を削減していく必要があります。そのため、まずはONNX Runtimeのプロファイル機能を使用してプロファイリングを行います。 プロファイル機能を有効にする方法はONNX公式チュートリアルに記載されています。 import onnxruntime options = onnxruntime.SessionOptions() options.enable_profiling = True # <- プロファイル機能有効化 session = onnxruntime.InferenceSession(path_to_model, options) [プロファイル対象] prof_file = se
dlshogi互換エンジン「ふかうら王」を公開しました。 ふかうら王(dlshogi互換エンジン) Technology Preview #1 https://github.com/yaneurao/YaneuraOu/commit/8dc5e58c7490220edd74541045a0499ff7871c4d dlshogiはAperyの指し手生成や盤面操作のためのフレームワークとして使用している。今回、Aperyに依存する部分をすべてやねうら王に依存するように書き換えた。Aperyとやねうら王の細かい違いがあるため、これは簡単な作業ではなかったが、とりあえず、ある程度のところまでやねうら王に移植してくることができた。ついでにdlshogiにあった潜在的なバグもかなり修正した。 - dlshogi互換エンジン - dlshogiの詰将棋ルーチンをオフにして、1スレッドで5万ノードを探索
YOLOv5 is Here: State-of-the-Art Object Detection at 140 FPS
Less than 50 days after the release YOLOv4, YOLOv5 improves accessibility for realtime object detection.June 29, YOLOv5 has released the first official version of the repository. We wrote a new deep dive on YOLOv5. June 12, 8:08 AM CDT Update: In response to to community feedback, we have written a more detailed post comparing YOLOv4 and YOLOv5 and included commentary on Glenn Jocher's decision to
会社の取り組みのひとつに「自分が探した新しい技術を使って好きな活動していい」制度があり，これを活用し将来何かの役に立つ（かもしれない）ことを日々調べております．今回 Azure Kinect DK というデバイスを手に入れましたのでご紹介いたします. はじめに ここに日本未発売のデプスカメラ Azure Kinect DK があります．いきおいで上海在住の方にお願いして（会社の金で）買ってもらったものなのですが使いみち全然考えてなかったためもっぱら私の遊び道具と化してしまったこの楽しいデバイスを紹介させていただきます． Azure Kinect DK とは Microsoft が出している “Kinect” シリーズの最新作です．物の距離や大きさを測るものです．前方に赤外線を照射して反射時間を測り，前方の物体との距離をラスタ画像の各ピクセルの属性値として取得することができる未来的なやつです
Chapters 📘 Chapter #0 YOLOとは 📘 Chapter #1 環境設定 📘 Chapter #2 アノテーション 📘 Chapter #3 📗 Chapter #3-1 YOLOv3 Keras版実装 📗 Chapter #3-2 YOLOv3 Darknet版 📘 Chapter #A 📗 Chapter #A-1 YOLOの各バージョンについてまとめ 📗 Chapter #A-2 YOLOv3 Keras版実装に関して関連記事のまとめ 📗 Chapter #A-3 ONNX変換・確認ライブラリ、アプリケーションまとめ TL:DR ここでは、YOLOv3でオリジナルデータを学習させる際のアノテーションの手順について記載します。 一足早い初夏のML怪談😱〜深層学習を使った画像の異常検知編も踏まえて、劣化を少しでも抑えるためにアノテーション用にリサ
TL;DR PyTorchで学習したモデルをTFLiteのモデルに変換して、さらに量子化して、モバイルデバイス上で使えるようにする方法 について書きます。 前置き PyTorchはモデルの記述のしやすさや学習の速さなどから、多くのディープラーニングモデルの学習に使われるようになってきています。私も何かディープでPoCしようと思ったらPyTorchが第一選択です。また、少し前まではデプロイにおいての優位性という点でTensorFlowに分があったりしましたが、最近は onnxruntime といったONNX形式のモデルをservingできる選択肢も現れ始め、プロダクションレベルでもPyTorchを学習からデプロイまで使い倒せるようになってきました。 そんな中、TensorFlowが明らかにPyTorchに対して優位な点として、以下のようなものが挙げられます。 TPUを使って学習できる TFL
Unity Barracudaを使用したONNXニューラルネットワークモデルのマルチプラットフォーム運用 | Unity Learning Materials
BarracudaはUnityの公式パッケージとして提供されているニューラルネットワーク推論ライブラリです。ONNX形式でエクスポートされた学習済みモデルを、Unityが対応する全てのプラットフォームにおいて運用することが可能になります。 ただ当然ながら、あらゆるモデルが無制限に動かせるというわけではなく、ある程度の制約が存在しており、調整が必要になることもあります。 この講演ではBarracudaでどのようなモデルが動かせるのか？どのような制約があるのか？どのような調整が必要になるのか？といった点について解説します。 —- Unity Barracuda パッケージドキュメント https://docs.unity3d.com/Packages/com.unity.barracuda@latest/ Unity公式ブログ紹介記事 https://blog.unity.com/ja/tec
追記 2022 年版を書きました。 本文 2 年くらいまえにこんな記事を書きました。 ハッカソンで使い勝手の良さそうな Microsoft のサービス 2 年もたつと今のご時世色々変わりますよね。ということで 2020 年 9 月時点の自分の知ってる範囲でまとめてみようと思います。 QnA Maker トップバッターは QnA Maker ですね！ 質問と回答のペアを登録してトレーニングすると質問に対して一番それっぽい答えを返してくれる API が出来ます。 特徴としては、QA サイトとかみたいに質問と回答が書いてあるホームページとかを食わせてもいいです。 単純な REST API が出来上がるので直接 URL を叩いてもいいし C#、Go、JavaScript、Python、Ruby 向けの SDK が提供されている（これを書くために調べてみて Java 版がないのにびっくりした！）ので
GitHub - PINTO0309/onnx2tf: Self-Created Tools to convert ONNX files (NCHW) to TensorFlow/TFLite/Keras format (NHWC). The purpose of this tool is to solve the massive Transpose extrapolation problem in onnx-tensorflow (onnx-tf). I don't need a Star, but g
Self-Created Tools to convert ONNX files (NCHW) to TensorFlow/TFLite/Keras format (NHWC). The purpose of this tool is to solve the massive Transpose extrapolation problem in onnx-tensorflow (onnx-tf). I don't need a Star, but give me a pull request. Since I am adding challenging model optimizations and fixing bugs almost daily, I frequently embed potential bugs that would otherwise break through C
TL;DR ドキュメントのチュートリアルに記載がない、「ML.NET Model Builder を使った転移学習での画像分類」の手順を記載します。 ML.NET Model Builder1を利用した、コーディングなしの機械学習モデルの作成を体験できます。 (1) ML.NETとは (1-1) コードファースト ML.NETとは、.NET開発者向けの機械学習フレームワークです。 コードファーストということは、コーディングできることが前提です。 利点として、.NET のコードから使用できるので、自分の.NETアプリケーションに組み込むことが容易です。 すべてを.NETで完結できる、ということは、今までの言語知識を活用でき、さまざまな言語を覚える必要がないため、学習コストを抑えることができます。 (1-2) オープンソース フリー、クロスプラットフォーム、オープンソースです。 Microso
ONNX形式のモデルを扱う - Qiita
○：サポート、△：一部サポート（Experimental）、×：未対応 ※1 外部プロジェクト（ONNX Organization）でサポート ※2 2018/4月頭に、Caffe2のソースコードはPyTorchプロジェクトで管理されることになり、実質PyTorchの一機能としてCaffe2が提供されるようになりました 各フレームワークのONNX Importer/Exporterサポート状況 PythonからONNX形式のモデルを扱う さて本題である、PythonからONNX形式のモデルを読み込む方法とONNX形式のモデルを作る方法を説明したいと思います。 環境構築 Anacondaのインストール ONNXは、Anacondaのインストールが必要です。 Anacondaの公式ホームページ からAnacondaをインストールします。 ONNXのインストール ONNXの公式ホームページ を参
有料アプリを利用した内容なので、ちょっと恐縮ですが。。。 Pydroid 3とは Android 向けの Python3 IDE。 OpenCV や PyTorch など、いくつかのアーキテクチャ依存のパッケージも独自にコンパイルされていて使用できる。 ただし、有料アプリです。 2023年8月時点では、日本円で1850円の買い切りアプリ。 ※ストアの都合上、一度購入すると今の価格を調べるのが面倒なため、今の価格は調べてないです🙇 iPhone で似たようなことがしたければ、Pythonista 3 で出来るはず？ もう1年以上Pythonista触ってないし、適当なこと言うの怖いから言及するのやめとこ🦔 後述しますが、OpenCVやPyTorch、TensorFlowなどが使えるため、画像処理やAIの処理をサクッと試したい場合にも便利です。 Pydroid 3の特徴 公式の自称ですが、
Amazon SageMaker の NVIDIA Triton Inference Server を使用して高速でスケーラブルな AI をデプロイする | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker の NVIDIA Triton Inference Server を使用して高速でスケーラブルな AI をデプロイする 機械学習 (ML) とディープラーニング (DL) は、医療診断における画像分類、チャットボットにおける会話型 AI、e コマースにおけるレコメンデーションシステムに至るまで、さまざまなコンピューティングの問題を解決するための効果的なツールになりつつあります。ただし、特定のレイテンシーまたは高スループットの要件を持つ ML モデルは、一般的なコンピューティングインフラストラクチャで大規模に実行するには莫大なコストがかかる可能性があります。企業や顧客が期待する厳しいスループット、スケール、レイテンシーでの推論を最小限のコストで実行するために、ML モデルは GPU などの推論アクセラレータを必
Amazon SageMaker Neo makes it easier to get faster inference for more ML models with NVIDIA TensorRT | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Amazon SageMaker Neo makes it easier to get faster inference for more ML models with NVIDIA TensorRT Amazon SageMaker Neo now uses the NVIDIA TensorRT acceleration library to increase the speedup of machine learning (ML) models on NVIDIA Jetson devices at the edge and AWS g4dn and p3 instances in the AWS Cloud. Neo compiles models from TensorFlow, TFLite, MXNet, PyTorch,
TensorflowモデルをTFLiteにconvertする方法とconvertツールの比較 - ぴよぴよ.py
カスタムのTensorflowのモデルをTFLiteにconvertしようとしてすごく辛かったのではまりどころを記録していく。 サンプルにあるモデルをtfliteにconvertするのはそんなに難しくないんだが、ちょっと自分で手を加えたモデルをconvertしようとしたらTensorFlow初心者の私にはものすごく大変だった。 今回使うのはtensorflow/modelsのslimに入ってるモデル。 mobilenet、inception、resnet、vggなどのアーキテクチャが準備されている。 Kerasモデルのconvertはやったことがないので今回の話にはでてこない。 ※最新のTensorflowのversionは2.2だが、tensorflow/modelsに準備されているモデルはTensorflow2には対応していない ※今回書いているPythonコード内のTensorfFl
キャディでエンジニア採用を担当しております片渕です。 今回は2021年12月21日にキャディ主催にて開催したイベント こちらに登壇した、テクニカルプロダクトマネージャーの今井(@imaimai0)とMLEテックリードの河合（@vaaaaanquish）がプレゼンテーションした内容を、イベントレポートという形でまとめております。 今月よりAI Labを創設しておりますキャディ、その創設背景や現状そして作り上げたい未来について、気鋭のエンジニア2人が語り尽くしたのが今回のイベント。 当日参加できなかった方はもちろん、参加された方も振り返りの意味でもご覧いただけると嬉しいです。 [toc] キャディの現状とAI Lab 創設の背景 今月に誕生したAI Lab創設の背景ということで、まずキャディという会社の設立背景や事業概要・現状を、今井の方からお話しできたらと思います。 キャディとは 今井： ミ
What’s new with data analytics and AI at Next ‘23 | Google Cloud Blog
Gerrit KazmaierGM & VP of Engineering, Data & Analytics, Google Cloud The emergence of generative AI is poised to become one of the most significant technological shifts in modern memory, opening up endless transformative possibilities for enterprises. Our customers are already seeing incredible benefits with AI. Organizations like TIME are exploring new possibilities with gen AI to engage with cu
この記事で利用している新しい顔検出がOpenCV 4.8.0からアップデートされYuNet v2（202303）になります。 APIに変更は無いのでソースコードは修正の必要は無く、モデルを差し替えるだけでそのまま利用できると思います。ただし、各種閾値などのパラメーターは調整が必要になる可能性があります。 詳しくは該当のPull Requestを参照してください。 https://github.com/opencv/opencv/pull/23020 https://github.com/opencv/opencv_extra/pull/1038 この記事はOpenCV Advent Calendar 2021の4日目の記事です。 新しい顔検出/顔認識のAPI OpenCV 4.5.4から新しく顔検出/顔認識のAPIが実装されました。 cv::FaceDetectorYN ... YuNet
Google、AIでファイル種類を高速正確に判別する「Magika」をオープンソース公開 | テクノエッジ TechnoEdge
ITジャーナリスト／Publickeyブロガー。IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。 Googleは、AIを用いることでファイルの種類を高速かつ正確に判別できるツール「Magika」をオープンソースで公開したと発表しました。 Magikaは、あるファイルの中味が何なのか、記述されたプログラミング言語の種類、動画や画像、音声などのフォーマットの種類、ExcelやWord、PDFなどのオフィス系ソフトウェアの種類、OSの実行形式バイナリなどの種類を瞬時に判別してくれます。 下記はコマンドラインとしてMagikaを実行した例で、フォルダ内のファイルの種類を出力しています。 特別に最適化された1MBのモデルでを用いて推論を実行Magikaはファイルの判別に、Kerasを用いて特別に最適化されたディープラーニングによる、わずか1MBの
Over the past 18 months or so, a number of new neural network achitectures were proposed specifically for use on mobile and edge devices. It seems that pretty much everyone has figured out now that large models such as VGG16 or ResNet-50 aren’t a good idea on small devices. 😉 I have previously written about MobileNet v1 and v2, and have used these models in many client projects. But it’s 2020 and
NVIDIA TensorRT高速化 NVIDIA TensorRTはNVIDIA製GPUに提供しているSDKであり、トレーニングされた推論用ニューラルネットワークを迅速に最適化、検証、展開できます。TensorRTを利用して、TensorFlow、PyTorch、ONNXのモデル形式でのディープラーニングフレームワークを高速推論を実現できます。 AVCLabs Video Enhancer AIはTensorRT高速化に対応します。TensorRT加速は、AI作業の性能を最大限に向上させます。動画を高品質にする時間を縮めると同時にGPUの消費量を下げることも実現できます。TensorRT加速を用いて、処理速度はこれまでのバージョンと比べて、1～3倍ぐらい速いです。 TensorRT高速化はNVIDIA GPU（例えば、GeForce GTX 10/ RTX 20/30/40 シリーズ）に
GitHub - JDAI-CV/FaceX-Zoo: A PyTorch Toolbox for Face Recognition
FaceX-Zoo is a PyTorch toolbox for face recognition. It provides a training module with various supervisory heads and backbones towards state-of-the-art face recognition, as well as a standardized evaluation module which enables to evaluate the models in most of the popular benchmarks just by editing a simple configuration. Also, a simple yet fully functional face SDK is provided for the validatio
TensorRTとTriton Inference Serverで推論サーバの性能を劇的に改善し本番導入した話 - LayerX エンジニアブログ
機械学習エンジニアの吉田です。前回は NVIDIA Triton Inference Server の性能を検証した話を書きましたが今回はその続編となります。 tech.layerx.co.jp 前回の記事以降も継続してTriton Inference Serverの検証を重ねた結果、推論サーバの性能を大幅に改善することができ、無事本番に導入することができました。 この記事では本番導入までにどのような改善や検証を行ったのか書きたいと思います。 はじめに 背景 バクラクでは請求書OCRなどの機械学習モデルを開発しており、リアルタイムで推論結果を返す必要があります。 推論APIはNginx、Gunicorn w/ Uvicorn、FastAPIで実装され、PyTorchモデルをGPUで推論、SageMaker Endpointでサービングしており、 リリース以降問題なく稼働してきましたが、お客
Amazon ECS で Amazon Elastic Inference ワークロードを実行する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon ECS で Amazon Elastic Inference ワークロードを実行する Amazon Elastic Inference (EI) はInvent 2018 で発表された新しいサービスです。Elastic Inference では、スタンドアローンの GPU インスタンスと比較して、深層学習実行コストを最大で 75% まで削減します。Elastic Inference を使えば、任意の Amazon SageMaker か Amazon EC2 インスタンスタイプにアクセラレーターをアタッチすることができ、TensorFlow、Apache MXNet、ONNX モデルでの推論を実行できます。Amazon ECS は、高度にスケーラブルかつ高性能なコンテナオーケストレーションサービスで Docker コンテナーをサ
こんちには。 データアナリティクス事業本部機械学習チームの中村です。 YOLOv7の論文が2022-07-06にarXivに公開されたようですね🎉🎉🎉 ソースコードもGitHubで公開されています。 せっかくなので今回は、以下の記事で紹介した自作データのトレーニングを、YOLOv7を使ってやってみたいと思います。 YOLOv7の概要 YOLOv7は、YOLOv4、Scaled-YOLOv4, YOLORと同じグループが開発した最新の物体検出処理です。 MS COCOデータセットでは既存手法を大きく上回る結果と報告されています。 ざっと見たところポイントは以下となっています。 concatenateモデルのアーキテクチャを進化させたELANおよびE-ELANを使用 concatenateモデルはDenseNetやCSPVoVNetなどのようにaddの代わりにconcatするモデルのこと
GitHub - pytorch/ort: Accelerate PyTorch models with ONNX Runtime
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Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker 2019年4月から8月のアップデート みなさま、こんにちは。AWS 機械学習ソリューションアーキテクトの大渕です。 すでにみなさまにご利用いただいている機械学習のマネージドサービス Amazon SageMaker ですが、現在も新機能がどんどん追加されています。そこで今回は、2019 年 4 月から 8 月までに Amazon SageMaker に追加された機能をご紹介したいと思います。 ご自身にピッタリの機能がないか、ぜひチェックしてみてください。 4月：ハイパーパラメータチューニング方法の選択肢が増えました。（紹介 blog ） ランダム探索 Amazon SageMaker でハイパーパラメータチューニングを行う際に、デフォルト設定ではベイズ最適化を使用しますが、ランダム探索を選択いただけるようにな
Sipeed Maix Amigo
AIやIoT学習に利用できる、オールインワンプログラマブルAIoT開発キットです。RV64GC RISC-V 64bit 400 Mhzデュアルコア高性能プロセッサを内蔵し、8 MオンチップSRAMと16 MB FLASHストレージを搭載しています。カメラ2台、TFカードスロット、ユーザボタン、静電容量式タッチスクリーン（TFT）、リチウム電池、スピーカー、マイク、USBポート2個、拡張インターフェイスを備えています。 KPU、FPU、FFTなどのさまざまなハードウェアアクセラレーションユニットを備えており、合計計算能力は最大1 TOPSです。さまざまなアプリケーションシナリオのマシンビジョン / 音声分析アルゴリズムを便利に実現でき、音声スキャンと音声データ出力の前処理も実行できます。顔認識アクセス制御システムも簡単に構築できます。 ハードウェアには、前後の0.3 メガピクセルカメラと、
ONNX について
はじめに ONNX is an open format built to represent machine learning models. ONNX defines a common set of operators - the building blocks of machine learning and deep learning models - and a common file format to enable AI developers to use models with a variety of frameworks, tools, runtimes, and compilers. onnx.ai より ONNX とは、機械学習モデルを表現するためのオープンなフォーマット（や周辺のエコシステム）を指します。 この記事では、あまり日本語の資料が見つからない部分、特に ON
dlshogiはCUDAに対応したNvidiaのGPUが必須になっているが、AMDのGPUやCPUのみでも動かせるようにしたいと思っている。 Microsoftがオープンソースで公開しているONNX Runtimeを使うと、様々なデバイスでONNXモデルの推論を行うことができる。 TensorRT対応で、ONNXのモデルを読み込めるようになったので、ONNX Runtimeに対応すれば同じモデルを使いまわせる。 ONNX Runtimeは、PythonやC#など複数の言語のインターフェースが提供されている。 dlshogiに組み込むにはC++のインターフェースが必要だが、C++も提供されている。 推論に使うデバイスは、CPUやCUDA、TensorRT、DirectX、MKL-DNNなど複数のデバイスを切り替えられるようになっている。 DirectXに対応すれば、AMDのGPUでも高速に推
1.4. 参考 ONNX versioning https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/Versioning.md ONNX Version Converter https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/VersionConverter.md ONNX Runtimeのバージョン互換に関するドキュメント https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/master/docs/Versioning.md ONNX バージョンと Windows ビルド https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/ai/windows-ml/onnx-versions いまさらONNXを調べた(v1.4.1) https://tk
GGUF, the long way around
Feb 28 2024 Table of Contents How We Use LLM ArtifactsWhat is a machine learning modelStarting with a simple modelWriting the model codeInstantiating the model objectSerializing our objectsWhat is a fileHow does PyTorch write objects to files?How Pickle worksFrom pickle to safetensorsHow safetensors worksCheckpoint filesGGMLFinally, GGUFConclusionHow We Use LLM ArtifactsLarge language models today
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