Search Results このスクリプト

潜在一貫性LoRAsによる4つのステップでのSDXL

潜在的一貫性モデル（LCM）は、ステーブルディフュージョン（またはSDXL）を使用してイメージを生成するために必要なステップ数を減らす方法です。オリジナルモデルを別のバージョンに蒸留し、元の25〜50ステップではなく4〜8ステップ（少ない）だけを必要とするようにします。蒸留は、新しいモデルを使用してソースモデルからの出力を再現しようとするトレーニング手順の一種です。蒸留されたモデルは、小さく設計される場合があります（これがDistilBERTや最近リリースされたDistil-Whisperの場合）または、この場合のように実行に必要なステップ数を減らします。これは通常、膨大な量のデータ、忍耐力、およびいくつかのGPUが必要な長時間かかる高コストのプロセスです。それが今日までの現状でした！私たちは、Stable DiffusionとSDXLを、まるでLCMプロセスを使用して蒸留されたかのように、速くする新しい方法を発表できることを喜ばしく思います！3090で7秒の代わりに約1秒、Macで10倍速くSDXLモデルを実行する、というのはどうですか？詳細は以下をご覧ください！目次メソッドの概要なぜこれが重要なのか SDXL LCM LoRAsによる高速推論品質の比較ガイダンススケールとネガティブプロンプト品質 vs. ベースのSDXL 他のモデルとのLCM LoRAs フルディフューザーズの統合ベンチマーク今日リリースされたLCM LoRAsとモデルボーナス：通常のSDXL LoRAsとの組み合わせ LCM…

「AWS上でのPySparkの展開におけるベストプラクティスは何ですか？」

イントロダクションビッグデータと高度な分析において、PySparkは大規模なデータセットの処理と分散データの分析における強力なツールとして登場しています。AWSクラウド上でPySparkを展開することは、データ密集型のタスクに対してスケーラビリティと柔軟性を提供する画期的なものであり、Dockerコンテナと組み合わせることでシームレスで効率的なソリューションとなります。しかし、クラウドインフラ上でPySparkを展開することは複雑で困難な場合があります。分散コンピューティング環境の設定やSparkクラスタの構成、リソースの管理などの詳細は、多くの人々がその完全な潜在能力を引き出すことから遠ざけてしまいます。学習目標 PySpark、AWS、およびDockerの基本的なコンセプトを学び、クラウド上でPySparkクラスタを展開するための堅固な基盤を確立します。 AWSを使用してPySparkをDockerで設定する包括的なステップバイステップガイドに従い、AWSの設定、Dockerイメージの準備、およびSparkクラスタの管理を行います。モニタリング、スケーリング、およびベストプラクティスへの適合により、AWS上でPySparkのパフォーマンスを最適化する戦略を発見し、データ処理ワークフローの最大限の活用を実現します。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。前提条件 PySparkをAWS上でDockerを使用して展開するための旅に出る前に、次の前提条件を満たしていることを確認してください： 🚀 ローカルPySparkインストール： PySparkアプリケーションを開発およびテストするためには、ローカルマシンにPySparkをインストールすることが重要です。オペレーティングシステムの公式ドキュメントに従ってPySparkをインストールします。このローカルインストールは開発環境として機能し、AWSに展開する前にPySparkコードの記述とテストを行うことができます。 🌐 AWSアカウント： PySparkの展開に必要なクラウドインフラストラクチャとサービスにアクセスするためには、有効なAWS（Amazon Web Services）アカウントが必要です。AWSアカウントを持っていない場合は、AWSのウェブサイトでサインアップすることができます。新規ユーザにはリソースが制限された無料利用枠が提供されていますが、支払い情報の提供が必要となります。 🐳 Dockerのインストール： Dockerはこの展開プロセスで重要なコンポーネントです。Ubuntuオペレーティングシステム向けのインストール手順に従って、ローカルマシンにDockerをインストールします。Dockerコンテナを使用して、PySparkアプリケーションを一貫した形でカプセル化して展開することができます。 Windows 以下の Windows向けDocker…

MLモデルのDocker化：デプロイメントガイド

この包括的なML愛好家向けガイドは、Dockerを使用してMLモデルのパッケージ化と実行についての旅に連れて行きます

電動車向けのZenML：データから効率予測へ

はじめに電気自動車の効率を予測し、ユーザーがそのシステムを簡単に使用できるシステムがあると思ったことはありますか？電気自動車の世界では、電気自動車の効率を非常に高い精度で予測することができます。このコンセプトは現実の世界にも導入され、私たちはZenmlとMLflowに非常に感謝しています。このプロジェクトでは、技術的な深いダイブを探求し、データサイエンス、機械学習、およびMLOpsの組み合わせがこのテクノロジーを美しく作り上げる方法を見ていきます。また、電気自動車にどのようにZenMLを使用するかも見ていきます。学習目標この記事では、以下のことを学びます。 Zenmlとは何か、エンドツーエンドの機械学習パイプラインでの使用方法を学ぶ。 MLFlowの役割を理解し、機械学習モデルの実験トラッカーを作成する。機械学習モデルの展開プロセスと予測サービスの設定方法を探索する。機械学習モデルの予測との対話に使用するユーザーフレンドリーなStreamlitアプリの作成方法を発見する。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。電気自動車の効率を理解する電気自動車（EV）の効率は、バッテリーからの電気エネルギーを走行距離にどれだけ効率よく変換できるかを示します。通常、kWh（キロワット時）あたりのマイルで測定されます。モーター効率、バッテリー効率、重量、空力、および補助負荷などの要素がEVの効率に影響を与えます。したがって、これらの領域を最適化すると、EVの効率を改善することができます。消費者にとっては、より効率の高いEVを選ぶことで、より良い運転体験が得られます。このプロジェクトでは、実際のEVデータを使用して電気自動車の効率を予測するエンドツーエンドの機械学習パイプラインを構築します。効率を正確に予測することで、EVメーカーは設計を最適化することができます。 ZenMLというMLOpsフレームワークを使用して、機械学習モデルのトレーニング、評価、展開のワークフローを自動化します。ZenMLは、MLライフサイクルの各ステージでのメタデータの追跡、アーティファクトの管理、モデルの再現性の機能を提供します。データ収集このプロジェクトでは、Kaggleからデータを収集します。かわいいは、データサイエンスや機械学習プロジェクトのための多くのデータセットを提供するオンラインプラットフォームです。必要な場所からデータを収集することができます。このデータセットを収集することで、モデルへの予測を行うことができます。以下は、すべてのファイルやテンプレートが含まれている私のGitHubリポジトリです： https://github.com/Dhrubaraj-Roy/Predicting-Electric-Vehicle-Efficiency.git 問題の設定効率的な電気自動車は未来ですが、その走行範囲を正確に予測することは非常に困難です。解決策私たちのプロジェクトは、データサイエンスとMLOpsを組み合わせて、電気自動車の効率予測のための正確なモデルを作成し、消費者とメーカーの両方に利益をもたらします。仮想環境の設定なぜ仮想環境を設定したいのでしょうか？プロジェクトを他のプロジェクトとの競合せずに目立たせるためです。…

「LlamaIndex：カスタムデータで簡単にLLMアプリケーションを強化する」

「LlamaIndex」という革新的なツールを使用して、プライベートデータと大規模言語モデル（LLM）の統合を探求しましょうこの包括的なガイドでは、インストール方法、ユースケース、およびLlamaIndexとLangchainの選択について学びましょう

(LLMを活用したこきゃくセグメンテーションのマスタリング)

LLMを使用して高度な顧客セグメンテーション技術を解除しましょう高度な技術を用いてクラスタリングモデルを向上させ、エキスパートになりましょう

「LangChain、Google Maps API、およびGradioを使用したスマートな旅行スケジュール提案システムの構築（パート3）」

この三部作の二部では、LLMの通話セットから解析されたウェイポイントのリストを取得し、Google Maps APIとFoliumを使用してルートを生成するシステムを構築しました...

「Hugging Face LLMツールの完全初心者ガイド」

「Hugging Faceは、学者、研究者、愛好家のコミュニティを築いたAI研究所および拠点です短期間でHugging FaceはAIの領域で大きな存在感を示しましたGoogle、Amazon、Nvidiaなどのテックジャイアンツは、AIスタートアップのHugging Faceに大きな投資を行い、その評価を高めました...」

「人工知能と画像生成の美学」

はじめに技術と創造力の融合という興奮を感じる中、人工知能（AI）は画像生成に生命を与え、創造性の概念を変えてきました。このブログは「人工知能と画像生成の美学」についてであり、ニューラルスタイル転送や生成的対抗ネットワーク（GAN）などのAIによる芸術的表現の技術的側面を探求しています。ピクセルとアルゴリズムが融合するにつれて、数学的な正確さと美的魅力の間の共生的なパフォーマンスが明らかになっています。この関係を探求し、人工知能と人間の視覚が協力して創造的な才能の限界を押し広げることを再定義しましょう。学習目標画像生成に使用される一部の手法について学ぶことができます。創造性と技術の統合の重要性を理解することができます。 AIによって生成された芸術作品の視覚的品質について検討します。創造性へのAIの影響について学ぶことができます。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。画像生成の進化画像生成の起源は主に人の手と創造力によって形作られました。芸術家たちはブラシ、鉛筆、その他の素材を使って視覚的な表現を緻密に作り上げました。デジタル時代が訪れると、コンピュータがこの領域で大きな役割を果たすようになりました。コンピュータグラフィックスは最初は基本的でピクセル化され、人の手の優雅さを欠いていました。視覚効果はアルゴリズムとともに向上しましたが、依然としてアルゴリズムだけです。人工知能は現在最高潮にあります。AIの分野は、特に深層学習とニューラルネットワークの進歩、特に生成的対抗ネットワーク（GAN）の改善後に、大きく発展しました。 AIはツールからパートナーに進化しました。GANのネットワークアプローチにより、写真とは異なる画像を生成し始めました。クリエイティブなAIを用いたスタイルとジャンルの探求クリエイティブなAIは、芸術、音楽、文学のさまざまなスタイルとジャンルを探求するのに役立つツールです。有名な絵画を分析し、異なるスタイルを統合した新しい作品を生成できるコンピュータプログラムがあると想像してみてください。視覚芸術の世界では、クリエイティブなAIは複数のスタイルで画像を生成するデジタルペインターのような存在です。古典的な肖像画から現代の抽象芸術まで、何千枚もの写真を見たコンピュータプログラムが学習し、異なるスタイルを統合した新しい画像や新しいスタイルさえ作り出すことができます。例えば、現実的なテクスチャと想像力豊かなキャラクターを組み合わせた画像を生成することができます。これにより、アーティストやデザイナーは異なる革新的なアイデアを試し、考えたことのない興味深いキャラクターやユニークなデザインを開発することができます。倫理的な問題への考慮事項オリジナルのアーティストにクレジットを与える： AIが影響を受けた有名な絵画に似たものを作成した場合、元のアーティストにクレジットを与えることが重要です。所有権と著作権： AIによって作成された芸術作品の所有権は誰に帰属するのでしょうか？ AIに影響を受けたアーティストも所有権を共有するのでしょうか？紛争を避けるために、これらの質問に明確な回答を与える必要があります。 AIにおける偏見：…

「WavJourneyをご紹介します：大規模な言語モデルを使用した作曲用音声作成のためのAIフレームワーク」

マルチモーダル人工知能（AI）の新興分野は、視覚、聴覚、テキストデータを融合させ、個別のエンターテイメントから改善されたアクセシビリティ機能まで、さまざまなドメインでのエキサイティングな可能性を提供しています。自然言語は、多様な感覚領域を横断した理解力とコミュニケーション力を高める約束を持つ、強力な中間者としての役割を果たしています。大規模言語モデル（LLMs）は、さまざまなAIモデルと協力してマルチモーダルの課題に取り組むエージェントとして、印象的な能力を示しています。 LLMsはマルチモーダルの課題解決能力を評価されていますが、これらのモデルの基本的な能力について疑問が生じます。これらのモデルは、動的なマルチメディアコンテンツの作成者としても機能することができるでしょうか？マルチメディアコンテンツの作成には、テキスト、画像、音声など、さまざまな形式でデジタルメディアを生成することが含まれます。音声はマルチメディアの重要な要素であり、コンテキストや感情を提供するだけでなく、没入型体験にも貢献します。過去の取り組みでは、音声や音楽の説明などの特定の条件に基づいてオーディオコンテキストを合成するために生成モデルが利用されました。しかし、これらのモデルは通常、これらの条件を超えた多様なオーディオコンテンツの生成に苦労し、現実世界での適用に制約がありました。構成的なオーディオ作成には、複雑な音響シーンの生成の複雑さという固有の課題があります。このタスクに対してLLMsを利用するには、文脈の理解と設計、オーディオの制作と構成、および対話的かつ解釈可能な作成パイプラインの確立などの課題に取り組む必要があります。これらの課題には、LLMsのテキストからオーディオへのストーリーテリング能力の向上、オーディオ生成モデルの調和、および人間と機械の共同作業のための対話的で解釈可能なパイプラインの作成が含まれます。上記で言及された問題と課題に基づいて、WavJourneyという新しいシステムが提案されました。その概要は以下の図に示されています。 WavJourneyは、言語の指示に従って音声を生成するためにLLMsを利用しています。この技術は、スピーチ、音楽、効果音を含む事前定義された構造に従ったオーディオスクリプトをLLMsに促すものです。このスクリプトは、これらの音響要素の空間的および時間的な関係を緻密に考慮しています。複雑な音響シーンに対応するため、WavJourneyはそれらを個々の音響要素とそれに対応する音響レイアウトに分解します。このオーディオスクリプトはスクリプトコンパイラに入力され、タスク固有のオーディオ生成モデル、オーディオI/O関数、または計算操作を呼び出すためのコンピュータプログラムに変換されます。その後、このプログラムを実行して所望のオーディオコンテンツを生成します。 WavJourneyの設計にはいくつかの注目すべき利点があります。まず第一に、LLMsの理解力と広範な知識を活用して、多様な音響要素、複雑な音響のつながり、魅力的なオーディオストーリーを特徴とするオーディオスクリプトを作成します。第二に、複雑な音響シーンを異なる音響要素に分解する構成戦略を採用しています。これにより、すべてのテキストで説明された要素を考慮するのが困難なエンドツーエンドの手法とは異なり、さまざまなタスク固有のオーディオ生成モデルを組み合わせてコンテンツ作成が可能となります。第三に、WavJourneyはオーディオモデルのトレーニングやLLMsの微調整の必要性なく動作し、リソースの効率化を図っています。最後に、WavJourneyは現実世界のオーディオ制作において、人間と機械の共同作業を容易にします。この研究から選ばれたサンプル結果は、以下の画像に示されています。これらの事例研究は、WavJourneyと最先端の生成手法との比較的な概要を提供しています。これは、言語指示によってガイドされた構成音声を作成するためにLLMを活用する革新的なAIフレームワークであるWavJourneyの概要でした。興味がある方や詳細を知りたい方は、以下に引用されたリンクをご参照ください。

Learn more about Search Results このスクリプト - Page 2