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

組織には構造化されたデータベースやきれいにフォーマットされたCSVのほか、何気なく書いたメールから複雑な技術マニュアルまでさまざまな形式のデータが大量に保存されています。検索拡張生成(RAG)は大規模言語モデル(LLM)を使用して全てのデータから適切な情報を引き出すための技術ですが、RAGを使用する際にデータの取り込みと前処理をどのように行うと効率的なのかを、RAG向けデータ前処理サービスを展開するUnstructuredが解説しました。 Understanding What Matters for LLM Ingestion and Preprocessing – Unstructured https://unstructured.io/blog/understanding-what-matters-for-llm-ingestion-and-preprocessing LLMを最大限に

それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質

はじめに もう文字列の置換で sed コマンド使うの禁止して良いんじゃないですかね？ 言いすぎだとわかってあえて言っていますが。 悪い書き方（外部コマンドに頼る方法） # 変数 line に入ってる文字列を echo コマンドで出力して sed コマンドに渡し、 # sed の s コマンドで "from" を "to" に置換して出力したものを ret 変数で受け取る ret=$(echo "$line" | sed "s/from/to/")

インフラエンジニア向けの書籍を取り上げ、著者と出会い、楽しく本を知り、仲間を作る場所である「インフラエンジニアBooks」。ここで、『ユーザーの問題解決とプロダクトの成功を導く　エンジニアのためのドキュメントライティング』の翻訳を担当した岩瀬氏が登壇。まずは、本書籍の概要について話します。 本セッションの対象者と、セッションのゴール 岩瀬義昌氏：ご紹介いただきました、岩瀬と申します。よろしくお願いします。『ユーザーの問題解決とプロダクトの成功を導く　エンジニアのためのドキュメントライティング』は、もともと『Docs for Developers: An Engineer’s Field Guide to Technical Writing』という洋書だったんですが、その翻訳をして、今回この機会をいただいています。 余談ですが、APC（株式会社エーピーコミュニケーションズ）さんが「カプセルト

何か月か前に話題になっていたIntel N100の中華ミニPCにひかれて、5年以上ぶりに自宅の端末を入れ替えた。Intel N100+メモリ16GB+SSD256GB程+Win11pro付きでお値段2万円強という、信じがたいコスパ。 必ずしも優れているとは言えないスペックでWin11を快適に使うために、買ってから最小限やった設定を書いておく。 ・前提端末OSには粛々とHWの管理だけをしてもらい、「こんな素敵な＆便利なWeb機能もあるよ！」的な導線はいらない。TeamsもOutlookも職場で嫌ってほど使っているが、自宅では金輪際使う予定なし。タスクバーのウィジェットもBingへの導線も全部要らない！という人向け。 ※本当はhttps://anond.hatelabo.jp/20191116220232さんのWindows11版の記事が出てればそれで事足りたのだけど、見つけられなかったので投

50本とキリがいいので、感想をまとめつつ、所謂番付を作ってニヤニヤしようと思います。 点数をつけるのはしっくりこなかったので、 「好き好き大好き超愛してる」「大好き」「好き」「普通」「好きじゃない」の五段階で評価することにしました。 ただし結果として「好きじゃない」に該当する作品はありませんでしたので、実際は4段階です。 今日この瞬間の感情なので、明日には異なる評価になっているかもです。 リンク先に感想は書いてあるのですが一言コメントも書きつつ紹介します。 ○好き好き大好き超愛してる 超探偵事件簿 レインコード 雨が降り続ける街カナイ区を舞台に真実を暴くことの是非を問う探偵としての生き方に向き合う物語で3Dのリッチな箱庭でキャラを操作しつつも文章を読むパートも多いアドベンチャーゲーム。 主人公の見習い探偵ユーマと相棒の死に神ちゃんの関係値の変化がたまらない。 舞台になるカナイ区の作り込みが

近年デザインエンジニアと呼ばれる職種が新しくできるなど「デザインとエンジニアリングをどうやってつなげていくか」ということが熱心に議論されており、エンジニアでも「UIデザイン」について議論することが多くなってきました。 しかし、全く知らない分野についていきなり勉強してくださいと言われてもちょっと困っちゃいますよね。 この本ではソフトウェアエンジニアの方々ために「UIデザインとは何か」「なぜUIデザインを学ぶのか」について、UIの歴史や心理学の観点から解説しています。

はじめに 元AI女子高生「りんな」をご存知でしょうか LINEに突如現れたAI女子高生で話題となっていたと思いますので、ご存知の方も多いかとおもいます。 先日「りんな」の開発元であるrinna社から日本語特化の学習がされたGPT-2モデルが 商用利用可能なMITライセンス で公開されました。 rinna、人間の評価を利用したGPT言語モデルの強化学習に成功 本モデルは、 ChatGPTに用いられている学習手法である、人間の評価を利用したGPT言語モデルの強化学習に成功している とのことです。 かつ ローカル環境でも動作する ようです。 本記事では、その対話GPT言語モデルの動作を見てみようと思う 目次 動作環境 モデル動作確認（GoogleColab） ローカル環境で実行 さいごに 動作環境 検証環境 google colaboratory（Colab Pro版） ローカル検証環境 Win

はじめに 最近、念願のつよつよ GPU がついた PC を新調して WSL で環境構築を頑張っている。今回は GPU を使った LLM の推論を試した。 ここでの GPU は NVIDIA のもので、GPU の環境構築は WSL で CUDA を使えるようにすることを意味する。また、WSL の Distribution は Ubuntu-22.04。 LLM としては rinna 社の日本語特化 InstructGPT を使った。 GPU on WSL 基本的に この手順 に従って進めれば WSL で GPU が使えるようになる。具体的には、Windows 11 へ WSL 対応 NVIDIA ドライバのインストール、WSL 内で CUDA Toolkit インストールの 2 点。 NVIDIA ドライバのインストールは NVIDIA のドライバダウンロードサイトで Windows 11

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Gartner、ローコード開発ツールの採用を成功させるために実践すべき7つのベスト・プラクティスを発表 「ガートナー アプリケーション・イノベーション&ビジネス・ソリューション サミット」(6月13～14日) において、アプリケーション／ソフトウェアに関する最新トレンドと指針を解説 ガートナージャパン株式会社 (本社：東京都港区、以下Gartner) は、本日から開催している「ガートナー アプリケーション・イノベーション&ビジネス・ソリューション サミット」において、ローコード開発ツール (ローコード・アプリケーション・プラットフォーム：LCAP) の採用を成功させるために実践すべきベスト・プラクティスを発表しました。 ローコード開発テクノロジに対する全世界の支出は、2026年までに445億ドルまで拡大するとGartnerは予測しています。これは、ローコードを利用するテクノロジ全体の数字で

テレワーク（リモートワーク）で自宅から会社のPCに「リモートデスクトップ」で接続して仕事をする、という機会もずいぶんと増えたのではないだろうか？ ただ、リモートデスクトップ接続では、何らかの原因でリモートPCへの接続に失敗する、というトラブルが生じることがある。特に、冒頭のスクリーンショットにもある「お使いの資格情報は機能しませんでした」「ログオンに失敗しました」といったエラーは、目にした人も多いのではないだろうか？ 「資格情報」という堅苦しい表現だと分かりにくいが、要はユーザー名やパスワードといった認証に用いられる情報のことだ。つまり、前述のエラーメッセージは認証に失敗したことを表している。 そこで本Tech TIPSでは、リモートデスクトップ接続で認証に失敗する原因を6種類ピックアップし、それらの対策をまとめてみた。接続先（サーバ）側は、Windows 10やWindows 11、Wi

Windows 11 では Windows 10 に比べてマイクロソフトアカウントで環境を構築するケースが多くなるのではないかと推測しています。 そのマイクロソフトアカウントの認証を Authenticator に委ねている場合、 Windows 11 の初期設定時に Windows Hello 設定が求められるようになっているため、 Windows Hello の状態となっている Windows 11 が大半になるものと思われます。 この状態で Windows 11 端末にリモートデスクトップでアクセスしようとすると、通常以下のように資格情報不足となり、サインインが行えない状態になってしまいます。 今回はこれを回避してリモートデスクトップ接続を行う方法を見ていきます。 リモートデスクトップ接続を利用するために重要なのは大きく 3 点です。 １．リモートデスクトップの有効化 ２． Wind

恥ずかしながら Docker をほぼ触ったことがなかったので、基礎的なことを学びました。 学びながら「こんな絵があったら理解しやすかったなー」と感じていた絵を自分で描きました。 せっかくだから整理して公開したいと思います。 同じ様な方の役に立ったら、とても嬉しいです。