楊範の記事

Ollamaはデフォルトで推論にCPUを使用します。より高速な推論を行うために、Ollamaが使用するGPUを設定することができます。より高速な推論を行うために、Ollamaが使用するGPUを設定することができます。このチュートリアルでは、Windows上でリングを設定する方法を説明します。

Windowsシステムを例にとると、Ollamaが取り出したモデルはデフォルトでCドライブに保存されますが、複数のモデルを取り出す必要がある場合、Cドライブがいっぱいになり、Cドライブのストレージ容量に影響を与えます。 そこで、このセクションでは、Windows、Linux、MacOSでOllamaモデルをカスタマイズする方法を紹介します。

はじめに このセクションでは、Modelfileを使ってモデルのインポートをカスタマイズする方法を学びます。

はじめに このセクションでは、Ollama のインストールと設定を Docker で行う方法について説明します。 Dockerはイメージに基づく仮想化コンテナ技術で、様々なコンテナを数秒で起動することができます。これらのコンテナは、コンテナ間の分離を可能にする完全な実行環境です。 Ollamaダウンロード ...

はじめに このセクションでは、Linux システムへの Ollama のインストールと設定、Ollama の更新、バージョン別インストー ル、ログの閲覧、アンインストールの方法について説明します。 I. Ollama のクイック・インストール ダウンロード: https://ollama.com/download Ollama 公式ホームページ: https://ollama....

はじめに このセクションでは、WindowsシステムへのOllamaのインストールと設定を完了する方法を学びます。

はじめに このセクションでは、macOSシステムでOllamaのインストールと設定を完了する方法について説明します。主に次の3つの部分に分かれています：公式ウェブサイトを訪問して直接ダウンロードを完了する Ollamaのインストールを実行 Enchanted a. 公式ウェブサイトを訪問して直接ダウンロードを完了する Ollamaダウンロードの公式ホームページを訪問： https://ollama.com/d...

Difyは、AIアプリケーションのためのエンジンと開発プラットフォームです。 エンタープライズグレードのAIアプリケーションやインテリジェントボディアプリケーションを開発する必要がある場合、一般的に以下の選択肢があります。 - レイヤーをカプセル化したSDKを使用する。

以前にもOllamaのインストールとデプロイに関するチュートリアルを何度も公開しましたが、情報がかなり断片的だったので、今回はローカルのコンピュータでOllamaを使う方法について、完全なワンステップのチュートリアルをまとめました。このチュートリアルは水たまりを踏まないように初心者を対象にしているので、もし可能であればOllamaの公式ドキュメントを読むことをお勧めします。次にステップ・バイ・ステップで...

Gemma 3 主要情報要約 I. 主要指標 パラメータ詳細 モデル・サイズ 1億～270億パラメータ 4つのバージョン：1B、4B、12B、27B アーキテクチャ トランスフォーマーをベースとしたデコーダー固有のアーキテクチャは、Gemma 2から受け継がれ、多くの改良が加えられている マルチモーダル機能 テキストと画像のサポート...

概要 Autiobooksは、.epub形式のeBookを.m4b形式のオーディオブックに素早く変換するためのオープンソースツールです。Kokoroが提供する高品質な音声合成技術を使用し、自然で滑らかな音声を生成します。このツールはDavid Nesbittによって開発され、MIT ...

包括的な紹介 Story-Flicksは、ユーザーがHDストーリービデオを素早く生成することに焦点を当てたオープンソースのAIツールです。ユーザーはストーリーのトピックを入力するだけで、システムは大規模な言語モデルを通してストーリーコンテンツを生成し、AIが生成した画像、音声、字幕を組み合わせて完全なビデオ作品を出力します。プロジェクト終了後

ワークフローの自動化は、急速に変化する人工知能技術を前に、新たな変化の波にさらされている。長い間、従来の自動化プロセスは、あらかじめ定義された固定されたアクションに依存してきた。それは、複雑な問題に対処する際、ピアニストが機械的に楽譜を演奏するだけのように、柔軟性や創造性に欠け、伸び悩んでいた...

包括的な紹介 mcp-server-qdrant は、Qdrant ベクトル検索エンジン上に構築されたモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーです。主にAIシステムが記憶を保存したり検索したりするのに使われ、特にセマンティック検索を必要とするシナリオに適しています。このツールは、情報をベクトルに変換する...

百度文心智能体プラットフォームは、「リード智能体」という新しいツールを発表した。リード・インテリジェンスはビッグモデル技術に基づいており、企業がリードをより効果的に識別、獲得、転換できるよう特別に設計されている。 リード・インテリジェンスとは？ リードインテリジェンスは、百度文心智能体プラットフォームが企業向けに提供する新しいツールである。

はじめに R1-Omniは、HumanMLLMチームによってGitHubで立ち上げられたオープンソースプロジェクトです。これは、検証可能な報酬による強化学習（RLVR）技術を、感情認識に焦点を当てたマルチモーダル大規模言語モデルに適用した最初のプロジェクトです。このプロジェクトでは、動画と音声データを解析して、怒りや早口言葉などの登場人物の感情を識別する。

プロンプト脱獄マニュアルはGitHubでホストされ、Acmesecチームによって管理されているオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトは、よく設計されたプロンプトワード（Prompt）を通じて、AIマクロモデルの限界を破る方法をユーザーに教えることに重点を置き、技術愛好家やセキュリティ研究者がAIの潜在的な能力を探求する手助けをします。このプロジェクトは...

表認識の目的は、画像中の表を解析し、表の構造やセルの位置を正確に特定し、構造化された表形式（HTMLなど）に変換することである。今日の情報化時代において、大量の重要な表データが、構造化されていない状態で存在している。