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1月, 2025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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aws環境をlocalPC上に実現できるloaclstackを試してみました

 1.概要 aws環境をlocalPC上に実現できるloaclstackを試してみました。その内容を記述します。 2.詳細 (a) 環境 HW: CPU i3-7100     Memory 16GB     SSD 250GB OS: Ubuntu-20.04.6 (b) 構築手順 参考資料の通りに構築できます。DockerはUbuntu-20.04の標準品利用。 docker-compose.ymlを以下のように作成 version "3" services:   localstack:     container_name: localstack     image: localstack/localstack:latest     ports:       - "127.0.0.1:4566:4566"            # LocalStack Gateway       - "127.0.0.1:4510-4559:4510-4559"  # external services port range     environment:       # LocalStack configuration: https://docs.localstack.cloud/references/configuration/       - DEBUG=${DEBUG:-0}     volumes:       - "${LOCALSTACK_VOLUME_DIR:-./volume}:/var/lib/localstack"       - "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock" (c) 起動と試験 docker compose up -d でコンテナを起動します。 docker exec -it localsta...
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ubuntu20.04と22.04と24.04でminidlnaを試しました

 1.概要 ubuntu-20.04iと22.04と24.04の試験環境が揃ったので、minidlnaをdocker利用して動作試験しました。その内容を記述します。 2.詳細 (a) ubuntu-20.04 過去に実行した手順（参考資料：minidlna(2))で問題なく動作します。 dockerはubuntuの標準のdocker.ioとdocker-composeを導入しています 今回接続Portを明確にする設定を追加しました version: '3.1' services:     minidlna:         image: vladgh/minidlna         network_mode: "host"         ports:             - 8200:8200         environment:             - MINIDLNA_MEDIA_DIR=/minidlna             - MINIDLNA_FRIENDLY_NAME=miniDLNA_Server         volumes:             - vol_contents:/minidlna         restart: always volumes:     vol_contents:         driver: local         driver_opts:             type: none       ...
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miniPCのBMAXにwindows11を再導入しました。無事完了

1.概要 2025年になったのでWindows11をMicrosoftからInstall用のUSBをDownloadで再作成して、BMAXにre-installしました。その内容を記述します。 2.詳細 Windowsの再導入はあまり良い印象がないのですが、Windows11の24H2に変わっているので一度は再導入をすることが必要と思っていました。年が変わったので、気分的には重かったのですが、思い切って再導入をしました。今回も新しくUSBにインストーラを作成しましたが、前回作成分は残して別USBを利用しました。 Windows11 24H2にupdateしたので24H2版のinstall用のUSBがあることを期待していました。しかし、期待したWindows11 24H2版ではなく、前のバージョンのようです。Windows11のインストール中に長時間のWindows updateが実行されました。ゲームをして待ちましょうとのことですが、Windows11のinstall時間にwindows11 24H2のupdate時間が必要になった感じでした。 Windowsのre-installは精神的に良くありません。何が起こるが予測できない上に、ライセンスに依存する問題が発生するとWindows11を起動することができなくなるためです。WindowsのBackupはWindowsの回復機能で実施することが推奨され、Windows11を削除して再導入することは想定されていない感じです。 結果は心配したことは起きませんでした。２時間程度必要であったと思います。DownloadしたUSBのinstallerを利用することで、不要なものは一掃された気がするので気分的に良く、再導入を確認できることで精神的にも楽になります。 参考 [本ブログ内参照] miniPCのBMAXにwindows11を再導入して。ハマりました miniPCのBMAXにWindows11 24H2をクリーン導入しました miniPCのBMAXでWindows11のsecure boot設定漏れでトラブル発生
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Stable Diffusionを日本語対応にしてみました

 1.概要 Stable Diffusionを導入しましたが、ユーザーインターフェイスは英語です。日本語に変えることで便利になります。その内容を記述します。 2.詳細 参考資料に沿って、Extensionsの設定をします。しかし、stable-diffusion-webui-localization-ja_JPのLoadができません。別の参考資料を参照して、起動コマンドのオプション設定に問題があると気が付きました <before> python3 launch.py --lowvram --xformers --listen <after> python3 launch.py --lowvram --xformers これ以降は参考資料の通りに設定して、一度、Stable Diffusionを再起動します。 python3のlaunch.pyをctrl-cで終了して、再度起動です。 3.所見 日本語に変えるとコマンドを日本語入力できますが、コマンド利用する情報は英語の方が多いようです。日本語になり、理解は簡単になりますが、具体的なコマンドがわからなくなるのは欠点です。 4.参考 [外部サイト参照] ・ Stable Diffusionを日本語化させる拡張機能を紹介！ ・ Stable Diffusion WebUIで拡張機能がインストールできないときは..
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Stable Diffusionをubuntu 22.04でCPUのみで試しました

 1.概要 Stable DiffusionはGPU必須となっていますが、CPUだけでも実行できるとの記事を見つけて試してみました。確かにインストールはできますが、実行すると速度が遅いだけのようです。GPU版を知っているとCPU版では満足できない速度かも知れません。その内容を記述します。 2.詳細 GPU版と同じ環境を利用しました。セットアップ方法の差でCPU版になります。 環境は以下のとおりです cpu     core i3-7100 memory  16GB SSD     250GB 手順は以下のとおりです。参考資料に沿って実行します。 (a) Stable Diffusionのインストールと起動 (b) GUI利用 (a) Stable Diffusionのインストールと起動 準備として下記モジュールをインストールします $ sudo apt-get -y install git $ sudo apt -y install python3-pip python3-venv python3-packaging $ git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui $ cd ~/stable-diffusion-webui $ python3 launch.py --skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate --precision full --no-half 何故かstable-diffusion-webui/launch.pyでエラーになります。 Traceback (most recent call last):   File "/home/nakasima/stable-diffusion-webui/launch.py", line 48, in <module>     main()   File "/home/nakasima/stable-diffusion-webui/launch.py", line 44, in main ...
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Stable Diffusionをubuntu 22.04でGPU付きで試しました

1.概要 Stable Diffusionの記事をネットで見つけて、LocalPC上で試してみたいと思いました。Deep Learning環境になれた方ならばスムーズに実行できると思います。手始めに導入と動作確認をしたので、その内容を記述します。 2. 詳細 最初、ubuntu-20.04で環境構築に取り組んだのですが、Stable Diffusionがpython3 3.10を必要とするため、ubuntu-22.04で環境構築をしました。参考資料に沿って作業をします。 環境は以下のとおりです cpu     core i3-7100 gpu     nvidia-1050Ti memory  16GB SSD     250GB 手順は以下のとおりです。 (a) nvidia driverインストール (b) cudaインストール (c) Stable Diffusionのインストールと起動 (d) GUI利用 (a) nvidia driverインストール 標準のnouveauをdisableにして、下記ドライバーをインストール $ nvidia-driver-550 - distro non-free recommended (b) cudaインストール 準備として下記モジュールをインストールします $ sudo apt -y install curl $ sudo apt-get -y install git $ sudo apt -y install python3-pip python3-venv python3-packaging nvidia-toolkitを導入します $ sudo apt -y install nvidia-cuda-toolkit cudaのチェックをするときに、nvccの保存場所が異なるため、copyをします $ nvcc --version $ sudo mkdir -p /usr/local/cuda/bin $ sudo cp -p /usr/bin/nvcc /usr/local/cuda/bin $ git clone https://github.com/NVIDIA/cuda-samples.git $ cd ~/c...
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