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WSL2でFugaku-LLM-13B-instruct-ggufを試してみる
理化学研究所のスーパーコンピュータ「富岳」を用いて学習した、日本語能力に優れた大規模言語モデルFugaku-LLM。今回はそのうちのひとつであるFugaku-LLM-13B-instruct-ggufを試してみます。
使用するPCはドスパラさんの「GALLERIA UL9C-R49」。スペックは
・CPU: Intel® Core™ i9-13900HX Processor
・Mem: 64 G
WSL2でFugaku-LLM-13B-instructを試してみる
理化学研究所のスーパーコンピュータ「富岳」を用いて学習した、日本語能力に優れた大規模言語モデルFugaku-LLMを試してみます。
※別記事でggufを試してしまったので、明確にするためにタイトルを「Fugaku-LLM」から「Fugaku-LLM-13B-instruct」に修正しています。
現在3つのモデルが公開されています。
Fugaku-LLM-13B
Fugaku-LLM-13B
MacBook ProでOpenELMを試してみる
Appleが公開した「オープンソースの効率的言語モデルのファミリー」らしいOpenELM。
mlx-lmを使用して、OpenELM-270M-Instructモデルを試してみます。
試したマシンは、MacBook Pro M3 Proチップ、メモリ18GBです。
1. 準備venv構築
python3 -m venv openelmcd $_source bin/activate
パッケー
WSL2でBAGSを試してみる
「追加の2Dモデリング機能を導入し、画像上のぼやけにもかかわらず3D一貫性のある高品質のシーンを再構築できるように、具体的にはBlur Proposal Network(BPN) からピクセルごとのコンボリューションカーネルを推定することでblurをモデル化」したらしいBlur Agnostic Gaussian Splatting (BAGS)を試してみます。
使用するPCはドスパラさんの「G
WSL2でAniPortraitを試してみる
「音声と参照ポートレート画像によって駆動される高品質のアニメーションを生成するための新しいフレームワーク」らしいAniPortraitを試してみます。
使用するPCはドスパラさんの「GALLERIA UL9C-R49」。スペックは
・CPU: Intel® Core™ i9-13900HX Processor
・Mem: 64 GB
・GPU: NVIDIA® GeForce RTX™ 4090
WSL2でSplaTAMを試してみる
「3Dガウススプラッティング放射輝度フィールドによってシーンを表現すると、単一の未配置の単眼RGB-Dカメラを使用して高密度SLAM（同時ローカライゼーションおよびマッピング）が可能になることを初めて示した」らしいSplaTAMを試してみます。
使用するPCはドスパラさんの「GALLERIA UL9C-R49」。スペックは
・CPU: Intel® Core™ i9-13900HX Proces
WSL2でAnimateDiff-Lightningを試してみる
「超高速のテキストからビデオへの生成モデル。オリジナルの AnimateDiff よりも 10 倍以上速くビデオを生成できる」らしいAnimateDiff-Lightningを試してみます。
使用するPCはドスパラさんの「GALLERIA UL9C-R49」。スペックは
・CPU: Intel® Core™ i9-13900HX Processor
・Mem: 64 GB
・GPU: NVIDI
WSL2でStable Video 3Dを試してみる
「3D オブジェクトの周囲の軌道ビデオを高解像度でイメージからマルチビューに生成するための潜在ビデオ拡散モデル」であるStable Video 3D（SV3D）を試してみます。
使用するPCはドスパラさんの「GALLERIA UL9C-R49」。スペックは
・CPU: Intel® Core™ i9-13900HX Processor
・Mem: 64 GB
・GPU: NVIDIA® GeFo