KubernetesとPyTorch Lightningによる医療AI開発環境とそのTips - エムスリーテックブログ
こちらはエムスリー Advent Calendar 2024 5日目の記事です。AI・機械学習チームの三浦 (@mamo3gr) が、深層学習に基づく医療AIの開発環境とTipsについてお送りします。 DALL-E 3が生成した「巨大クラスタによるAI開発」のイメージ図 Kubernetesクラスタよる医療AIの開発 モデルの性能改善に注力できるフレームワークPyTorch Lightning デバイス特有のコードを書かなくてよい 学習ログやチェックポイントの保存機能が充実している 細かなユーティリティ関数やクラスの実装がある ハマりポイントとワークアラウンド 学習ログファイルを正しく保存する 学習を継続実行する まとめ We are hiring !! エンジニア採用ページはこちら カジュアル面談もお気軽にどうぞ インターンも常時募集しています Kubernetesクラスタよる医療AIの
日本語音声認識に特化したWhisperである kotoba-whisper-v1.0を早速試してみた | DevelopersIO
はじめに 昨日公開された日本語音声認識に特化した「Kotoba-Whisper」のkotoba-whisper-v1.0を試してみました。 本モデルは、OpenAIの「Whisper large-v3」を教師モデルとして使用し、蒸留（大規模な学習モデルから、同機能を持つより小さなモデルを開発する手法）を用いて開発されました。 kotoba-whisper-v1.0は、ReazonSpeechコーパスの一部である日本語音声と文字起こしのペアデータセットを使用して学習されたモデルです。学習データには、日本のテレビ番組の音声と、文字起こしたものが含まれています。具体的には、1,253時間の音声データと16,861,235文字の文字起こしデータが使用されています。 本モデルは、Pythonのライブラリであるtransformersに対応しており、短時間の音声ファイルの文字起こしから、長時間の音声フ
Polars, 旬の13のお役立ち機能 - Qiita
import polars as pl pl.show_versions() ---Version info--- Polars: 0.16.6 Index type: UInt32 Platform: Linux-5.15.79.1-microsoft-standard-WSL2-x86_64-with-glibc2.31 Python: 3.10.9 (main, Dec 27 2022, 12:45:52) [Clang 15.0.6 ] ---Optional dependencies--- pyarrow: 10.0.1 pandas: 1.5.3 numpy: 1.24.2 fsspec: <not installed> connectorx: <not installed> xlsx2csv: <not installed> deltalake: <not installed
\n gr.Examples(\n File \"/home/user/.pyenv/versions/3.10.16/lib/python3.10/site-packages/gradio/helpers.py\", line 75, in create_examples\n examples_obj.create()\n File \"/home/user/.pyenv/versions/3.10.16/lib/python3.10/site-packages/gradio/helpers.py\", line 286, in create\n client_utils.synchronize_async(self.cache)\n File \"/home/user/.pyenv/versions/3.10.16/lib/python3.10/site-packages/gradio
【RVC v2モデル対応版】日本人のためのRVC WebUIの使い方：AIボイスチェンジャー | 子供プログラマー
【今後の開発に関して】（2024年12月24日） Google Colaboratory版のRVC WebUIのチュートリアルコードのご利用いただき、ありがとうございました。 今後の開発は、クラウドGPUサービスの1つであるRunPodで継続していきます。 今後もクラウドサービス上でRVC WebUIを使いたい方は、以下の記事ページを参照ください。 チュートリアル記事： 【RunPod編】RVC WebUIをはじめよう – AIボイスチェンジャー（一覧） 現在利用できるノートブック（2024年12月24日時点） ・オリジナル版RVC v1モデル対応RVC WebUI ・オリジナル版RVC v2モデル対応RVC WebUI ・ddPn08版RVC v1モデル対応RVC WebUI ・ddPn08版RVC v2モデル対応RVC WebUI 【動画で解説】RVC v2モデル対応版：オリジナル版
UnstructuredでWebのURLもローカルのPDFも読み込める！ さらにユーザはpartition関数を呼ぶだけととっても簡単！ （arXivの論文を例に） - nikkie-ftnextの日記
はじめに #ラブライバーに見て欲しいアイマス公式絵 で涙腺崩壊😭😭 異次元フェスの余韻で夢見心地なnikkieです。 存在を知った興味深いライブラリの素振り（初手）です。 目次 はじめに 目次 Unstructured LangChainが使ってます1 partition 動作環境 WebのURLから ローカルのPDFから ファサードpartition 終わりに Unstructured We get your data LLM-ready 訳してみると「あなたのデータにLLMで使う準備を」といった感じでしょうか。 どんなソースのデータもUnstructuredで扱えるのが売りのようです。 80% of enterprise data exists in difficult-to-use formats like HTML, PDF, CSV, PNG, PPTX, and more.
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