docker run -it --name hf python:3.14 bash apt update apt -y install vim pip install transformers torch from transformers import pipeline pipe = pipeline(task="text-generation", model="distilgpt2") print(pipe("Hello")) Can I Run AI locally? 概要 https://www.canirun.ai/ WebGPU などの技術を用いてアクセス元 PC のスペックを調べ、スペックに応じたモデルをリストアップしてくれるサイトです。 ダウンロードサイズやメモリ消費量・速度などの目安も提示してくれます。 Llama.cpp 概要 LLaMa, Mistral, Gemma
dotfiles を使った環境構築の時短術(M1 Mac 向け) - SMARTCAMP Engineer Blog
挨拶 おすすめする人 dotfiles とは dotfiles を使ってみた感想 セットアップ方法 リポジトリ構成 自動セットアップ アプリケーションの管理 カスタマイズ デスクトップアプリケーション CLI アプリケーション Mac App Store のアプリケーション 完成系 プログラミング言語の管理 カスタム例 設定ファイルのシンボリックリンク作成 カスタム例 .gitignore および README.md .gitignore README.md さいごに 挨拶 こんにちは！スマートキャンプエンジニアの石井(トマス)です。現在、Boxil Event Cloudの開発に携わっています。 好きなことは「開発体験の向上」に取り組むことで、プロダクト参画時、開発環境をホストマシンに直接構築している状態で手順書もなく非効率だったのでDocker化し環境構築を簡略化しました。 今回は「開
何年後かの自分へ こんにちは、のんピ(@non____97)です。 業務で使用する新しいMacが届きました。 新しいMacを初期セットアップするにあたって「今の設定どうだったっけ...」と調べる時間が結構かかってしまいました ということで何年後かの自分がまた新しいMacに乗り換える際に手間取らないように、設定した内容を書き記しておきます。 移行先のMacの情報は以下の通りです。M1 Max、嬉しい。 # OSのバージョンの確認 > sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 12.4 BuildVersion: 21F79 # カーネルのバージョン確認 > uname -r 21.5.0 # CPUのアーキテクチャの確認 > uname -m arm64 # CPUの詳細確認 > sysctl -a machdep.cpu machdep.cpu.
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. 2slides - An MCP server that provides tools to convert content into slides/PPT/presentation or generate slides/PPT/presentation with user intention. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS inte
非常に高精度な画像を生成できるとして大きな話題を呼ぶ画像生成AI「Stable Diffusion」は、オープンソースであるためユーザーがローカル環境で実行することもできますが、記事作成時点ではNVIDIA製GPUの使用が推奨されています。そのため、「Stable Diffusionが気になっているけどMacユーザーだからローカルで実行できない」という人もいるはず。そんなMacユーザーに向けて、「Stable DiffusionをM1・M2チップ搭載Macのローカル上で実行する方法」についてオープンソースの機械学習モデルをクラウドのAPIで実行するウェブサービス・ Replicateが解説しています。 Run Stable Diffusion on your M1 Mac’s GPU - Replicate – Replicate https://replicate.com/blog/ru
SECKUN 2021 pub.md SECKUN 2021/ProSec-IT 2021 コンテナ演習資料（公開版） この資料について 九州大学のSECKUN 2021/ProSec-IT(enPiT-Pro) 2021の共通カリキュラムにおいて、近藤 @udzura が担当したコンテナ概要の授業にて使用した教材です。 https://cs.kyushu-u.ac.jp/seckun/about/ https://cs.kyushu-u.ac.jp/enpit-pro/ 今回、公益性を鑑み、授業固有の連絡事項などを削除した状態で公開します。 ライセンスは Creative Commons Attribution 4.0 International Public License （CC BY 4.0） ref とします。 個人の自学、社内研修、スクールでの授業などでお使いいただけますが、内
How to improve Python packaging, or why fourteen tools are at least tw
There is an area of Python that many developers have problems with. This is an area that has seen many different solutions pop up over the years, with many different opinions, wars, and attempts to solve it. Many have complained about the packaging ecosystem and tools making their lives harder. Many beginners are confused about virtual environments. But does it have to be this way? Are the current
Generate images in one second on your Mac using a latent consistency model – Replicate blog
Generate images in one second on your Mac using a latent consistency model Latent consistency models (LCMs) are based on Stable Diffusion, but they can generate images much faster, needing only 4 to 8 steps for a good image (compared to 25 to 50 steps). By running an LCM on your M1 or M2 Mac you can generate 512x512 images at a rate of one per second. Simian Luo et al released the first Stable Dif
Stable Diffusion is open source, so anyone can run and modify it. That’s what has caused the abundance of creations over the past week. You can run Stable Diffusion in the cloud on Replicate, but it’s also possible to run it locally. As well as generating predictions, you can hack on it, modify it, and build new things. Getting it working on an M1 Mac’s GPU is a little fiddly, so we’ve created thi
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、ヤフーでValdの開発をしている森本です。 近年、テキストをはじめとして画像・映像・音声などのさまざまなデータの増加によって情報検索の必要性が高まっています。 これらのデータは従来の検索エンジンで効率的に検索することは容易ではありません。現在、ディープラーニングをはじめとしたAI技術は急速に発展し、テキストや画像などのデータからベクトル表現を獲得できるようになっており、これらのベクトルを用いた検索技術の需要は日に日に重要度を増しています。 本日のアドベントカレンダーでは、ベクトル検索において用いられる、近似近傍探索(ANN: Approximately Nearest Neighbor)を実現するOSSであるValdを
Replicateより。 Stable Diffusionはオープン ソースであるため、誰でも実行・改造することができます。それが、この1週間に大量の創作物を生み出した理由です。 Stable Diffusionは、Replicate上のクラウドで実行できますが、ローカルで実行することもできます。予測を生成だけでなく、それをハッキングしたり、改造したり、新しいものを作ったりすることができます。M1 MacのGPUで動作させるのは少し難しいので、その方法を説明するためにこのガイドを作成しました。 これに対するすべての功績は、GitHub上のstable-diffusionのフォークに貢献し、このGitHubスレッドですべてを理解したすべての人のおかげです。私たちは彼らの偉大な仕事のメッセンジャーに過ぎません。 私たちがこれまでの作業に加えて行ったことの1つは、Condaの代わりにpipを使っ
I was talking to a friend about how to add a directory to your PATH today. It’s something that feels “obvious” to me since I’ve been using the terminal for a long time, but when I searched for instructions for how to do it, I actually couldn’t find something that explained all of the steps – a lot of them just said “add this to ~/.bashrc”, but what if you’re not using bash? What if your bash confi
OpenClawを動かすサーバーを作る（RPi / Mac / Ubuntu / VPS 全対応）｜OpenClaw完全入門 Day0｜zephel01
OpenClawを動かすサーバーを作る（RPi / Mac / Ubuntu / VPS 全対応）｜OpenClaw完全入門 Day0 🔥 OpenClaw完全入門｜7日で作るAI自動化環境 はじめに：環境がなければ何も始まらないこのシリーズでは、AIエージェントを使った自動化環境を7日間で構築する。 でも、その前に一つ確認させてほしい。 「Linuxが動くサーバー」は手元にあるか？ ない人でも大丈夫。Day0では4つのパターンを全部カバーする。自分に合うものを選んで、今日中に「AIが動く土台」を作ってしまおう。 4つのパターン、どれを選ぶか迷ったら： Macユーザーで今すぐ試したい → ② Mac Windowsで試したい → ③ Ubuntu/WSL2 本格的に自宅サーバーを作りたい → ① Raspberry Pi 自宅に機材を置きたくない → ④ VPS ① Raspberry
負荷試験ツール Locust を使って秒間 1 万リクエスト以上の負荷をかける - PLAY DEVELOPERS BLOG
こんにちは、メディアプラットフォーム事業部の多保です。 当社は動画配信のプラットフォームを提供しており、 動画配信の開発プロセスにおいて避けて通れないのが負荷試験になります。 どのくらいの負荷に耐えうるアーキテクチャになっているか？ 実装になっているか？ 負荷試験によって事前に把握し、改善することが重要です。 今回は当社で活用している負荷試験のツールの紹介と環境構築、その使い方について簡単に紹介しつつ 最終目標として「秒間1万リクエストの負荷をかけることができる負荷試験環境の構築」を行います。 本記事の内容はMacでの操作を想定しています。 負荷試験ツールLocustについて Locustをインストールしよう ローカルでLocustを起動してみよう 簡単なAPIを作成しよう ローカルから負荷をかけてみよう 負荷試験の結果を見てみよう テストシナリオを構築してみよう AWSでLocustを起
AWS Lambda Pythonでsqlite-vssによるベクトル検索を利用する - maybe daily dev notes
昨今LLMの台頭により、テキストをベクトル化して類似文書の検索に利用する手法が流行っています。 今回はAWSでこの検索を実現するための一方法として、SQLiteのプラグインであるsqlite-vssをAWS Lambda上で使う方法をまとめます。 github.com 意外とハマりどころや特有の考慮事項が多いので、必見です！ アーキテクチャ LambdaでSQLite？と思った方のため、このアーキテクチャの要点をまとめます。 このアーキテクチャのメリットは、完全なサーバーレスでベクトル検索を実行できる点です。OpenSearchやPostgres (pgvector)、Redisなどのインスタンスを管理する必要はありません。サーバーレスの利点はもはや言うまでもないでしょう。 また、SQLiteを使うため、ベクトルだけでなく他のリレーショナルなデータをあわせて格納できる点も便利でしょう。例え
Mac mini M4を買ったら Homebrew を最初にインストールしよう！ : 長年のWindows・Linuxユーザーが語るMac mini M4 その2｜hiro20180901
長年のWindows・Linuxユーザーが語る Mac mini M4 の記事の2回目です。今回の記事では、Mac mini M4 に Homebrew をインストールする方法について解説します。 今になって考えると、最初にインストールしておけばよかったと反省しました。開発に使う方以外の一般ユーザーにとっても、macOS の GUI のアプリをインストールするのにも使用できますので、 一番最初にインストールする事をお勧めします。 記事をマガジンにまとめました。 Homebrew は、macOS 用の CLI ベースのパッケージマネージャーです。 Windows11 だと winget コマンド、Ubuntu (Linux) だと apt コマンドに相当します。依存性を解決しながら、アプリと必要なライブラリを同時にインストールできます。 macOS には iOS と同様に App Store
M1 MacにRubyとRailsの環境構築してみた
M1 Mac上でRubyとRailsの開発環境構築やっていきます これはYouTube動画の資料です M1 MacにRubyとRailsの環境構築してみた https://youtu.be/z3pjRoHuhEc はじめに なるべく、プログラミング初学者向けにもわかりやすく解説していきます いっしょにやっていきましょう 2021年2月時点の情報です M2のMacが出る頃(いつ?)には 古い情報になってるはずなのでお気をつけください 自己紹介：オサミー ソフトウェアエンジニア。株式会社プレジニア代表取締役。 iPhoneアプリ開発歴10年。企画開発したiPhoneアプリ160万ダウンロード以上。 最近はiOS(Swift)アプリやフロントエンド(React, TypeScript)やってる。 動画(RubyとRails環境構築)の目次 理論編: Intel MacとM1 Macの違い 実践編
M1 macbook 初期設定と環境構築でやることまとめ [Node][Rust] 2021.04.12 Mac Apple, M1, Mac, 環境構築 M1 macbook の初期設定としてやることまとめ 先代 macbook の電源が壊れて充電できなくなったので新しい mac を購入することになりました。ということで M1 チップ搭載の新型 macbook air が手に入ったので必要な初期設定や環境構築をまとめます。 いろいろと設定したので忘れないようにまとめておきます。 とりあえず最終的に Node と Rust を動かしたいので、それを最終目標にして、その他最低限使いたいアプリケーションを入れていきます。 ちなみに Python も動かしたいですが、元から 3.8.2 と 2.7.16 が使用可能なので別途インストールはしません。もし開発用途で使用するなら、pyenv なりをイ
![M1 macbook 初期設定と環境構築でやることまとめ [Node][Rust]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/38a0afc6f2918359dd90c2f735e012b86787784d/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwebbibouroku.com%2Fwp-content%2Fuploads%2Feye_apple-404x410.png)
HomebrewでインストールしたAWS CLIの「v1」と「v2」を切り替えて使用する | DevelopersIO
どうも、ちゃだいん（@chazuke4649）です。 AWS CLIの「v1」と「v２」をどちらも使いたいという場合は、以下の記事が参考になります。 上記では、直接Zipファイルをダウンロード/インストールする方法で紹介されています。 これの、「自分はMacのHomebrewでAWS CLIをインストールしているんだが...？」という方向け版です。 やってみた Homebrew では AWS CLI v2 も v1 も提供されています。 awscli — Homebrew Formulae awscli@1 — Homebrew Formulae Homebrewでのv1は、v2ほどすぐに更新されていないようで、利用可能な最新バージョンより、Homebrewでのstableバージョンが少し古い可能性があります。最新バージョンを使いたい場合は直接ダウンロードが良さそうです。 ちなみに、Hom
Qiita版 先日の出張の際に、秋葉原の千石電商でRaspberry Pi Pico（以下「Pico」）が550円で販売されているのを見つけて、思わず買ってしまいました。Picoは公式にはC/C++とMicro Pythonでの開発に対応していますが、プロセッサのRP2040はArm Cortex-M0+プロセッサなので、組込みRust開発ができそうです。調べてみると、既に対応するクレートが開発されており、英語の導入記事がいくつか見つかりました。以前から組込みRust開発に関心があったので、これらを参考にしてまずクロス開発環境の構築から試してみました。 開発環境構築の前に：はんだ付け Picoは以下の写真のようにピンヘッダが実装されていない状態で販売されています。 Pico基板：ピンヘッダが実装されていない （「Raspberry Pi Pico datasheet」より引用） 通常はブレ
2022年10月25日、最新のmacOS 13.0 Venturaがリリースされました。メジャーバージョンが変わってるので、大幅な変更が加えられてるので、通常の一般ユーザは暫くはアップデートを実行せず様子見をしたほうが良いでしょう。今回はこのVenturaをM1 Macbook Airにインストールしてみて、様々な動作検証や情報をまとめてみました。 正直な所、自分にとっては特に目新しい機能もなく、利便性が向上したか？といったら否です。セキュリティフィックス以外の理由でMontereyから今移行させるメリットは皆無かと（Windows11等でも同じことが言える） 今回利用するアプリ等 macOS Ventura Monterayはまだ配布されているので、今のうちに入手しておくべきでしょう。Monteray（12.6.1）のインストールアシスタントの最終版はこちらからダウンロード可能で、USB
自動売買bot「Freqtrade」で始める仮想通貨取引：特徴と活用法ガイド｜ユニコ🦄 AIエージェント開発 ＆ Obsidianの人
Freqtradeの概要と重要性Freqtradeとは？Freqtradeとは、仮想通貨の自動売買を行うためのオープンソースのトレードボットです。Pythonで開発された無料のツールであり、主要な暗号資産取引所（仮想通貨取引所）に対応しています。ユーザーは自分でサーバーやPC上に設置して動かすため、APIキーを外部サービスに預ける必要がなく、セキュリティ面でも安心です。Freqtradeは24時間365日市場を監視し、人間の介在なしに売買を実行できるため、手動取引では捉えきれないチャンスも逃しません。また、Telegramを介したリモート操作や通知、Web UI（FreqUI）による管理機能も備え、離れた場所からでもボットの状況確認や指示が可能です。 自動売買ボットの必要性と利点仮想通貨市場は昼夜を問わず動き続け、急激な価格変動が頻繁に起こります。こうした市場で利益を上げるには、素早い判断
この記事は コネヒト Advent Calendar 2020 の20日目の記事です。 僕はプライベートで過去6年位、また業務利用でも直近3年半くらいずーっとArchLinuxで過ごしてきていて、過去にこんな記事も書いています。 続・ラフなラボ – ArchLinux なラップトップで仕事しはじめて大体1年経った ただ、今月コネヒトに入社するにあたって業務利用するPCを Windows 10 Professional マシンにすることを選択したので、実際に過ごしてみてどうなのかを書いてみようと思います。 自分の仕事について Web系のインフラエンジニアとして働いています。今のところは AWS の ECS や EventBridge 周りを触っていることが多く、Python で業務に必要なスクリプトを書いたり、PHP,Go のコードを触る機会もあります。他には Terraform のコードも
FreeSimpleGUI
FreeSimpleGUI User Interfaces for Humans - Transforms tkinter, Qt, Remi, WxPython into portable people-friendly Pythonic interfaces The Call Reference Section Moved to here This manual is under construction as we adapt changes to FreeSimpleGUI and make simplifications. Some links may not work as expected. References to "PySimpleGUI" can safely be assumed to be interchangable with "FreeSimpleGUI" J
Workshop: An Introduction to macOS Forensics with Open Source Software
Workshop: An Introduction to macOS Forensics with Open Source Software Japan Security Analyst Conference 2022 株式会社インターネットイニシアティブ 小林 稔 Who am I? 小林 稔 2 • 株式会社インターネットイニシアティブ セキュリティ本部 セキュリティ情報統括室 技術調査、社内インシデントレスポンス • 外部活動 セキュリティキャンプ全国大会講師 2017-2019 Japan Security Analyst Conference Speaker 2018/2020 Black Hat USA 2018 Briefing Speaker • Twitter: @unkn0wnbit はじめに 3 0 本ワークショップの目的 (1/2) ◦本ワークショップでやること ▪
iOSのCI/CDをXcodeCloud+GitHubActionsに移行し費用削減になったうえに運用効率が向上しました！ - Retty Tech Blog
はじめに こんにちは アプリ開発チームで主にiOS開発をしているレイです。 この記事は Retty Advent Calendar Part2 の23日目の記事です。 Part1 はこちら 今回の記事では下記の内容で話をしようと思います はじめに 課題 CI/CDサービスの比較 XcodeCloud XcodeCloudとは？ XcodeCloudのメリット・デメリット 移行作業 XcodeCloudを導入するための変更 Workflow Workflowとは Workflowを作る Custom Build Scriptを作る ci_post_clone ci_pre_xcodebuild ci_post_xcodebuild GHAとの連携 個別QA用のWorkflow リリースブランチを作るためのWorkflow CI/CD全体的なフロー これからの改善 FeatureFlagを活性
George Hilliard's blog about embedded systems and software engineering In the mid-to-late 2000s, you either knew, or were, that kid in grade school. You know. The one who could put games on your graphing calculator. You may be surprised to learn that some of these people didn’t exist totally in a vaccuum. There was in fact a thriving scene of hackers who had bent these calculators to their will, w
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ぼくのMac環境 ver.のんピ | DevelopersIO
画像生成AI「Stable Diffusion」をM1搭載Macのローカル上で実行する方法
SECKUN 2021/ProSec-IT 2021 コンテナ演習資料（公開版）
Run Stable Diffusion on your M1 Mac’s GPU – Replicate blog
Vald: 大規模・分散・高速な近似近傍密ベクトル検索エンジンの紹介（OSS）
M1 MacのGPUでStable Diffusionを実行する
How to add a directory to your PATH
M1 macbook 初期設定と環境構築でやることまとめ [Node][Rust]
Raspberry Pi Picoで組込みRust開発（開発環境構築編） - ochalog
macOS Venturaをインストールしてみた | 🌴 officeの杜 🥥
続・ラフなラボ – 7年ぶりくらいに Windows 環境に戻ってきた
The Insane Innovation of TI Calculator Hobbyists