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はじめに この記事はDifyを使った業務用AIツールの開発方法をまとめたものです。 Macのローカル環境上でテキスト分類器を作成することをゴールとしており、 環境構築から実装までを初心者向けに最初から解説しています。 環境構築 モデルの入手 モデルは商用利用可能なElyzaを利用します。 公式が量子化(軽量化)済みのGGUF版を提供してくださっているのでそちらを使用します。 以下のURLのFiles and Versionsからggufファイルをダウンロードしておいてください。 Ollamaの準備 LLMはollama上で動かします。以下の手順に従ってollamaのインストール後、elyzaを起動しておいてください。 ollamaのインストール 以下のURLよりollamaをインストールします。インストール後に起動するとステータスバーにllamaのアイコンが現れます。 ダウンロードURL

2023/07/29時点の情報に最新化し、automatic1111-ver1.5とstable diffusion XLに対応しました。 はじめに WindowsやColab環境のStableDiffuisonユーザに人気のAutomatic1111がMacでも使用できるようになりました。 公式の説明が英語で分かりづらく一部の手順が省略されてしまっているため、おすすめの方法を解説します。 事前準備 ターミナルの起動 Macのターミナルアプリを起動してください。 ターミナルの場所がわからない場合 ターミナルの場所がわからない場合は、Dockの中からLaunchpadを起動しその中にある”ターミナル”と記載されたアイコンを選択してください。 homebrewのインストール macで必須のアプリケーション管理ソフトであるHomebrewをインストールしておきます。 公式リンクの”インストール”

はじめに この記事ではstableDiffusionの環境をDiffusersを使ってMacのローカルに構築する方法と、waifu-diffusionなどの学習済みモデルを切り替えながら画像を出力する方法を解説します。 対象読者 ・M1/M2シリーズのMacユーザ ・stable-diffusionとその発展型のモデルを気軽に試せる環境がほしい人 ・stable-diffusion環境メンテと最新化に稼働を割く暇がない人 使用するツール diffusers(0.10.0) homebrew pythonの仮想環境(miniforge or miniconda) jupyter notebook Diffusersとは？ 推論・学習に必要なツールが機械学習周りの機能一式が揃ったツールボックス。 huggingFaceが提供しており、huggingFaceで配布しているモデルのダウンロードや管