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4月, 2023の投稿を表示しています

OpenMythosのサンプルプログラムを動かしました

1.概要 前回、OpenMythosの環境構築まで実現したので、GitHubにあるサンプルプログラム(Usage)を動かしてみました。一部エラーが発生しましたが、結果出力部分なので修正をしました。その内容を記述します。 2.詳細 Usageに記載されているPythonプログラムをopenmythos_usage.pyとして作成します。 $ source ~/mypy/bin/activate (mypy) $ pythoh3 openmythos_usage.py 下記エラーとなります [MLA] Parameters: 1,538,626 [MLA] Logits shape: torch.Size([2, 16, 1000]) [MLA] Generated shape: torch.Size([2, 24]) Traceback (most recent call last):   File "/home/nakasima/openmythos/openmythos_usage.py", line 48, in <module>     rho = torch.linalg.eigvals(A).abs().max().item()           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ RuntimeError: linalg.eig: The input tensor A must have at least 2 dimensions. コードの下記部分を修正します #rho = torch.linalg.eigvals(A).abs().max().item() rho = A.abs().max().item() $ source ~/mypy/bin/activate (mypy) $ pythoh3 openmythos_usage.py [MLA] Parameters: 1,538,626 [MLA] Logits shape: torch.Size([2, 16, 1000]) [MLA] Generated shape: torch.Size([2, 24]) [MLA] Spectral radius ρ(A) = 0.3679 (mus...
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nfs4のサーバー機能をコンテナで実現する方法

 1.概要 Dockerを利用してnfs4のサーバー機能をコンテナで実現する方法を調べました。参考資料を参照してdocker-composeで起動できて、クライアントからファイルのread/writeができるようにしました。クライアントはDockerを可動させているubuntu-20.04 Desktopです。/home/usernameにディレクトリを作成し、これをnfs4のコンテナから共有設定します。この内容を記述します。 2.詳細 作成した手順は以下の通りです。 (a) ubuntu-20.04にdocker, docker-composeを導入 (b) uid=1000, gid=1000のusernameに/home/username/nfsディレクトリを作成 (c) Dockerfile、docker-compose.yml作成して、コンテナ起動 (d) nfsクライアント導入、nfs mount (e) 試験 (a) ubuntu-20.04にdocker, docker-composeを導入 $ sudo apt -y install docker.io $ sudo apt -y install docker-compose $ sudo usermod -aG docker $(whoami) $ docker --version $ docker-compose --version PCを１度再起動します (b) uid=1000, gid=1000のusernameに/home/username/nfsディレクトリを作成 $ mkdir /home/username/nfs (c) Dockerfile、docker-compose.yml作成して、コンテナ起動 Dockerfile作成 FROM itsthenetwork/nfs-server-alpine RUN mkdir /nfsshare RUN chown 1000.1000 /nfsshare docker-compose.yml作成 version: '3' services:   nfs:     build:         context: .     privileged...
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Windows仮想マシンでもVirtualBox-7の新機能のunattended installationは止めたほうが良い

1.概要 VirtualBoxを利用してWindows11の仮想マシンを作成してみました。利用したのはVirtualBox 7.0.6 r155176で、ubuntu-20.04を導入した環境です。既定値はこの機能を利用する設定ですが、windows11仮想マシン作成もお勧めしません。Windows11の導入経験が豊富であっても、Skip unattended installationにチェックを入れて仮想マシンを作成するほうが良いでしょう。 2.詳細 (a) VirtualBox-7のインストール (b) Windows11仮想マシンのインストール（標準） (c) Windows11仮想マシンのインストール（Skip unattend installation） (a) VirtualBox-7のインストール 前回の資料と同じ内容です。 そちらを参照願います。 (b) Windows11仮想マシンのインストール（標準） VirtualBoxを起動して、「新規」を選択します。 Virtual machine Name and Operating Systemが表示されます 名前: windows11 Folder: 既定値 ISO Image: Win11_22H2_Japanese_x64v1.iso を入力すると、次へのボタンが押せます。 ここで、Skip Unattended Installationのチェックが気になりましたが、 無視して次を選びました。 Unattended Guest OS Install Setup画面が表示されます。 Username: vboxuser Password: ******** となっているので、変更すると次へのボタンが押せます。 Hardware設定は既定値で、次へを押します。 Vertual Hard disk設定も規定値で、次へを押します。 Windowsのディスク容量はubuntuの３倍を超えています。 概要が表示され、完了を押します。 すると、様々な設定項目を設定することなく、インストールが始まります。 一見楽そうですが、導入が終わると英語キーボード設定になっていました。 (c) Windows11仮想マシンのインストール（Skip unattend installation） 上記標準インストールからの変更点...
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VirtualBox-7の新機能のunattended installationは止めたほうが良い

1.概要 VirtualBoxを利用して仮想マシンを作成する機会があり、VirtualBox-7の利用で苦労したので、その内容を記載します。利用したのはVirtualBox 7.0.6 r155176で、VirtualBox-7の新機能のunattended installationで苦労しました。既定値はこの機能を利用する設定ですが、ubuntu-20.04仮想マシン作成はお勧めしません。ubuntuの導入経験が豊富であっても、Skip unattended installationにチェックを入れて仮想マシンを作成するほうが良いでしょう。 2.詳細 (a) VirtualBox-7のインストール (b) Ubuntu-20.04仮想マシンのインストール（標準） (c) Ubuntu-20.04仮想マシンのインストール（Skip unattend installation） (a) VirtualBox-7のインストール ベースのOSはubuntu-20.04を利用します。参考資料に導入手順の記載がありますが、VirturalBoxのインストール処理中にbuildを実行するようで、build-essentialが必要でした。 $ sudo apt install build-essential $ wget -q https://www.virtualbox.org/download/oracle_vbox_2016.asc -O- | sudo apt-key add - $ sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] $ $ $ https://download.virtualbox.org/virtualbox/debian focal contrib" $ sudo apt install virtualbox-7.0 VirtualBox-7のインストールはこれで完了です。 (b) Ubuntu-20.04仮想マシンのインストール VirtualBoxを起動して、「新規」を選択します。 Virtual machine Name and Operating Systemが表示されます 名前: ubuntu20 Folder: 既定値 ISO Image: ubuntu-20.04.6-deskto...
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大規模言語モデルGPT4ALLの記事を見つけて試しました

1.概要 chatGPTが話題となる中で、GPT-3.5-TurboとMetaの大規模言語モデル「LLaMA」で学習したデータを用いた、ノートPCでも実行可能なチャットボット「GPT4ALL」をNomic AIが発表の記事を見つけました。早速、動作させてみたので、その内容を記述します。 2.詳細 環境はIntel Core i3-7100 Memory 16GBを利用しました。 参考資料のgithubのREADME.mdを参照して、導入できます。 (a) gpt4all-lora-quantized.binをDownload。約4.2GBの巨大なファイルです。 (b) git cloneでモジュールをCopyします。gitallディレクトリができます。 (c) git4all/chatにDownloadしたgpt4all-lora-quantized.binを移動します。 これで準備でしました。 3.動作検証 chatディレクトリに入って、./gpt4all-lora-quantized-linux-x86を実行します。 ~/gpt4all/chat$ ./gpt4all-lora-quantized-linux-x86 main: seed = 1680417994 llama_model_load: loading model from 'gpt4all-lora-quantized.bin' - please wait ... llama_model_load: ggml ctx size = 6065.35 MB llama_model_load: memory_size =  2048.00 MB, n_mem = 65536 llama_model_load: loading model part 1/1 from 'gpt4all-lora-quantized.bin' llama_model_load: .................................... done llama_model_load: model size =  4017.27 MB / num tensors = 291 system_info: n_threads = 4 / 4 | AVX = 1 | AVX2 = 1 | A...
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