カテゴリ: メモ

仕事上必要になり、OpenAI CLIP によるエンコーディングを使って画像分類をするロジスティック回帰モデルを作成していました。 反応位置を見るために、Grad-CAM を適用できそうだなと考えていたのですが、Grad-CAM は One-Hot エンコーディングによる出力を想定しているように見えるので、スカラー値で出力をする二項のロジスティック回帰だと、どう計算すれば良いか自明ではありませんでした（少なくとも私には）。 …

D65 光源であるはずの sRGB の ICC v4 ディスプレイカラープロファイルを見たときに、メディアの白色点が D50 光源になっていたことが違和感でした。 …

BinaryFormatter が将来的に .NET から削除されるようです（つい最近まで知らなかった勢）。 Python の pickle 同様、低レイヤ API としてあくまでリスクがあっても使えるようにしてあるし、これからもそうであろうと思っていたので驚きました。 …

ELYZA Japanese LLaMA 2 の 13B モデルがリリースされたのでお試しです。量子化済みモデルの中から fast-instruct-q5_K_M を選びました。 7B を扱った先回記事とだいたい同じ内容を Ubuntu で行っています。 Llama.cpp の Python バインディング (CPU) である llama-cpp-python は OpenAI 互換の API サーバーを内蔵しているので、ここに Chatbot UI (WEB フロントエンド) を接続することで、ChatGPT サービスのように WEB から ELYZA Japanese LLaMa 2 を使うことができます1。 …

大量のファイルを HTTP でダウンロードするときや、複数のタスクを並列に実行したいとき、プログラム自体を並列に書き直すのは手間がかかります。そこで、便利なのがシェルの xargs コマンドです。 GNU 版 xargs を使えば並列処理をお手軽に実現できます。 …

先回記事の続きです。前回紹介した Elyza の日本語言語モデル ELYZA Japanese LLaMa 2 を Chatbot UI から使えるようにしてみました。 Llama.cpp の Python バインディングである llama-cpp-python は OpenAI 互換の API サーバーを内蔵しているので、ここに Chatbot UI を接続することで、ChatGPT のように WEB から ELYZA Japanese LLaMa 2 を使うことができます1。 …

OSS を活用したクラウドサービス開発では、使用する OSS のライセンス管理が重要です。中でも、クラウド提供を頒布行為とみなす AGPL ライセンスの OSS が混入すると法律的な問題に発展する可能性があるため、これを確実に避ける必要があります。 今回は Python 開発において、ライセンス管理を助けてくれるツール pip-licenses について具体的な使用方法を紹介します。 …

Stability AI より Japanese StableLM Instruct Alpha 7B v2 がリリースされたので、期待を込めてサクッと試しました。 …