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9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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日本語環境でupdate-grub実行するとgrubでエラーが一瞬表示される

1.概要 いつ頃から発生していたのか気付かなかったのですが、grubメニューから選択後、一瞬、エラーが表示されていました。一瞬なのでビデオ録画して内容を確認しました。また、このエラーへの対処方法が明確に記載されていないのでアレコレ試して、解決策に至りました。この対応に関して記述します。 2.詳細 表示されたエラーは、下記内容です。 error: file '/boot/grub/locale/ja.gmo' not found 色々調べていると、本来は/boot/grub/locale/ja.moとなるようですが、わかっていません。 このエラーが表示されても何らgrub2の動作には無関係のようです。 3.対処方法 参考資料に記載があります。 $ LANG=C $ sudo update-grub と英語モードで実行することでエラーは表示されなくなりました。 参考 [外部サイト参照] ・ GRUB locale problem
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miniPCのBMAXでBIOS互換のCSM環境ででubuntu installしました

1.概要 購入したminiPCにubuntu-20.04をcsm(bios互換)環境へ導入しました。Windows11のBIOS設定から変更が必要で少し苦労しましたが、ubuntu-20.04.6の導入は問題なく実施できました。この内容を記述します。 2.詳細 Windows11が導入されていた環境は、UEFIでTPMが有効になっている環境でした。ubuntu-20.04.6をTPM有効の状態から変更して導入しました。 (a) UEFIの設定変更 (b) SSDをGPTからMBRに変更 (c) /dev/sda1にubuntu-20.04を導入 (d) 再起動後、ubuntuのupdate実施 (a) UEFIの設定変更 利用した機器はBMAXのminiPCです。BIOS設定項目は多く、理解するのに時間を必要としました。まず、TPM(Trusted Computing)をEnableからDisableに変更。次に、CSM ConfigurationをEnableに変更し、Option ROM executionを全てLegacyに変えます。最後にBootの設定をUSBメモリに変更します。 (b) SSDをGPTからMBRに変更 ubuntu-20.04.6のbootable USBを作成して起動。Gpartedを利用して、/dev/sdaのPartition TableをGPTからmsdos(MBR)に変更します。更に、/dev/sda1を40GBで作成して完了です。 (c) /dev/sda1にubuntu-20.04を導入 ubuntu-20.04.6を/dev/sda1を/(root)に設定してインストール。 導入後、BootデバイスをSSDに変更して、再起動。 (d) 再起動後、ubuntuのupdate実施 再起動後、ubuntuのupdateを実行。問題なく完了。 3.所見 Windows11のcsm(bios互換)環境で、SSDをmbrに変更して、ubuntu-20.04.6は特に問題なく導入できました。uefi-biosの設定は慣れが必要です。 
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miniPCのBMAXをuefi-gptでubuntu installしました

1.概要 購入したminiPCにubuntu-20.04をuefi環境へ導入しました。Windows11のBIOS設定でubuntu-20.04.6の導入は問題なく実施できました。この内容を記述します。 2.詳細 Windows11が導入されていた環境は、UEFIでTPMが有効になっている環境でした。ubuntu-20.04.6をTPM有効の状態で導入をしました。 (a) ubuntu-20.04.6をUSBからboot (b) SSDをGPTで初期化して、ubuntu用に設定 (c) ubuntu-20.04.6を導入 (d) 再起動後、ubuntuのupdate実施 (a) ubuntu-20.04.6をUSBからboot 利用した機器はBMAXのminiPCです。事前に用意したubuntu-20.04.6のboot可能なUSBをセットの上、miniPCの電源オン。F11-KEYを利用して、ubuntu-20.04.6のUSBからbootしました。 (b) SSDをGPTで初期化して、ubuntu用に設定 gpartedを利用して、SSDをGPT形式でパーティションテーブルを初期化。パーティションを以下のように設定 /dev/sda1  100MB  fat32  efi /dev/sda2   40GB  ext4 (c) ubuntu-20.04.6を導入 ubuntu-20.04.6を/dev/sda2を/(root)に設定してインストール。導入後、再起動。 (d) 再起動後、ubuntuのupdate実施 再起動後、ubuntuのupdateを実行。問題なく完了。 3.所見 Windows11のuefi-bios設定の状態でubuntu-20.04.6は特に問題なく導入できました。  
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Code Llamaはpytorch環境でGPU必須でした

1.概要 知人からCode LlamaはGPUがない環境で動作するのですか？　と問合せを受けました。そこで、GPUを利用しないpytorch環境を構築して試験しました。結果は、CUDAがないと動作しないので、nvidaのGPUは必須のようです。この内容を記述します。 2.詳細 (a) 実行環境 (b) docker + pytorchの環境構築 (c) Google Colabで実行された内容の再現 (a) 再現環境 利用したPCは下記スペックです CPU: i3-7100 GPU: nvidia 1050Ti Memory: 16GB Disk: 500GB(Hard disk) OS: Ubuntu-20.04.6(desktop) (b) docker + pytorchの環境構築 ubuntu-20.04.6環境をBackupからリストアしてクリーン環境にして実行。 nvidiaのドライバーは、nouveauです。 docker hubのcontinuumio/miniconda3:latestを利用 pytorchは、Stable(2.0.1)利用 (c) Google Colabで実行された内容の再現 実行はjupyter-notebookで実行しました。 パッケージのインストールは、実行できました。 モデルとトークナイザーの準備も実行できました。 モデルとトークナイザーの準備の下記部分でエラーとなりました。 inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") エラー内容は下記メッセージです。 AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 3.所見 上記エラー部分の .to("cuda")を削除して実行してみましたが、無駄な抵抗でした。 参考 [外部サイト参照] ・ Google Colab で Code Llama を試す ・ Llama 2 learns to code
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AIの最先端モデルのCode LlamaのGPUを使った動作再現試験

1.概要 前回、AIがCodeを作成するCode Llamaが個人環境で動作するか確認をしました。本当に動作したかを確認するために、別PCで再現試験を実施しました。その内容を記述します。 2.詳細 (a) 再現環境 (b) nvidia + docker + cuda + pytorchの環境構築 (c) Google Colabで実行された内容の再現 (a) 再現環境 利用したPCは下記スペックです CPU: i3-7100 GPU: nvidia 1050Ti Memory: 16GB Disk: 500GB(Hard disk) OS: Ubuntu-20.04.6(desktop) (b) nvidia + docker + cuda + pytorchの環境構築 前回と同じです nvidia-driver-535　を利用 dockerはubuntu-20.04.6の標準 docker hubのnvidia/cuda:11.7.1-runtime-ubuntu20.04を利用 pytorchは、Stable(2.0.1)利用 (c) Google Colabで実行された内容の再現 実行はjupyter-notebookで実行しました。 参考資料に従いGoogle Colabで実行された内容をローカル環境で再現。 再現できました。 3.所見 CodeLlama-7b-hf を利用しているので70億パラメータモデルです。 しかし、モデルは約10GBで巨大です。 Ubuntu-20.04.6の導入完了から時間を測定しました。 (b)(c)の実行に約1.5時間でした。 参考 [外部サイト参照] ・ Google Colab で Code Llama を試す ・ Llama 2 learns to code
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wineを利用してwindows95/98時代のgameでmidi音源再生しました

1.概要 KVM環境にてWindows98SE仮想マシンでmidi音源再生を実現したのですが、wineでもmidi音源再生ができるとの記事を見つけたので、早速調べてみました。参考資料に沿って、ubuntu-20.04.6環境でWindows95/98時代のgameを利用してmidi音源再生をできました。KVM仮想マシンよりも機能的、性能的に優れています。 2.詳細 (a) 標準リポジトリから Ubuntu 20.04 に wine をインストール (b) timidityを導入する (c) MIDIの出力をパススルー (a) 標準リポジトリから Ubuntu 20.04 に wine をインストール ubunut-20.04を導入後、標準のリポジトリからwineを導入します。 Windows95/98時代のGame対応なのでwine32を導入しました $ sudo dpkg --add-architecture i386 $ sudo apt update $ sudo apt install wine32 $ wine --version (b) timidityを導入する $ sudo apt-get install timidity $ sudo apt-get install alsa-utils (c) MIDIの出力をパススルー $ aconnect -o $ echo "timidity -iAD -B2,8 -Os1l -s 44100 -x'soundfont /usr/share/midi/sf2/mypatches.sf2 order=1'" >> ~/.profile $ source ~/.profile $ aconnect -o 3.所見 Windows95/98対応のGameソフトならば十分遊べます。しかし、Windows95/98のPCゲーム(2022/04/16)に記述したように、DOS API(INT命令)を利用するDOS版のGameはwine環境では実行できません。wineでこの部分を開発してくれると仮想マシンは利用する必要性がなくなる気がします。 参考 [外部サイト参照] ・ Wine の最新安定版リリースを Ubuntu 20.04 にインストールする ・ Debianとりあ...
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