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Stable Diffusion (AUTOMATIC1111)のパラメータをいろいろ変えて実験してみた
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Stable Diffusion (AUTOMATIC1111)のパラメータをいろいろ変えて実験してみた

CFG Scaleとは 以前、「【LoRA】少ないデータで、AIモデルをチューニングする」という記事で AUTOMATIC1111 を使用しましたが、パラメータについてはあまり触れていませんでした。 そこで今回は、Stable Diffusion で重要なパラメータのひとつである CFG Scale について解説していきたいと思います。 本当は Nova Anime XL のような最近のモデルを使いたかったのですが、 RTX 2070（8GB）では VRAM 不足で、まともに動かすことができませんでした (T_T) そのため、LoRA の記事でも使用した abyssorangemix33WhiteMildCat をモデルとして使っています。 なお、画像生成で使用したプロンプトは下記の通りです。 anime style, mature and graceful young woman with long brown hair, modern
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OpenAI Codexで簡単なWebアプリを作成してみる
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OpenAI Codexで簡単なWebアプリを作成してみる

概要 今回は ChatGPT5 Codex を使って、コードを書かずに Web アプリを作成してみたいと思います。 テーマは、娘が高校受験を控えているので、英単語クイズアプリにしました。 勉強に役立ててもらえたらうれしいです。 手順 (1) VSCodeに「Codex - OpenAI's coding agent」拡張をインストールします。 (2) Next.jsを使うことにしたので、環境を整えます。 $ nvm install --lts $ nvm use --lts Now using node v22.19.0 (npm v10.9.3) $ node -v v22.19.0 $ npm -v
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ChatGPTのエージェントだけでWebアプリを作成する
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ChatGPTのエージェントだけでWebアプリを作成する

数日前に、私の環境でもChatGPTのエージェントが使えるようになったので、早速試してみました。 エージェントへの切り替え ChatGPTのテキスト入力欄の［ツール］から「エージェントモード」を選択します。 今回は「情報源」として「ウェブ検索」を選択しました。 プロンプト プロンプトには、下記を入力して実行してみます。 Ubuntu24.04上で下記の要件のアプリケーションを作成したい。 - Git Hub上にあるDockerイメージを利用 - ITセキュリティに関連する書籍の情報を入力・更新・削除できるWebアプリケーションを作成 - プログラミング言語はPythonを使用 - Pythonとデータベースとのやり取りはORMを使用 - フレームワークを使用してもよい。 応答 約4分後に下記が出力されました。 承知しました。Ubuntu 24.04環境で、GitHub上のDockerイメージを利用し、ITセキュリティ関連書籍をCRUD操作できるPython Webアプリケーションを構築します。ORMを使用してデータベースとのやり取り
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【MCP】Ollama+Open WebUI+MCPO環境でMCPを試す
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【MCP】Ollama+Open WebUI+MCPO環境でMCPを試す

1. はじめに 最近のニュースで、MCPに関する記事が増えてきました。 MCPというと、私はMicrosoft Certified Professional のことだと思ってしまいます ^^; が、 ここでのMCPは、Module Context Protocolの略で、LLMが「外部のツール」と安全・柔軟につながるための標準プロトコルのことを指します。 2. MCPの利用例 たとえば、LLMに次のような依頼をしたとします。 「このページの内容を読んで要約して」 普通のLLMはWebにアクセスできないので何もできませんが、MCP対応のモデルなら * 「fetch」ツールを呼び出してWebページを取得 * その結果を元にLLMが要約 というように、ツールを"使って"推論できるようになります。 3. MCPの登場背景 もともとOpenAIやAnthropic、Googleなどは「Tool Use」という仕組みを独自に実装していました。 でも、それぞれやり方
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【LoRA】少ないデータで、AIモデルをチューニングする
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【LoRA】少ないデータで、AIモデルをチューニングする

概要 今回は、画像生成モデルStable Diffusionを使って、当ブログの英語の記事で登場するEmiさんのイラストが簡単に生成できるようにしたいと思います。 そのために、LoRAという技術を使います。 LoRA（Low-Rank Adaptation）とは、AIモデルのファインチューニングを効率的に行うための技術です。特に大規模言語モデル（LLM）や画像生成AIの微調整に用いられ、少ない計算資源で高品質なカスタマイズを可能にします。 LoRAは、モデルの重みを直接変更するのではなく、低ランクの行列を挿入して学習することで、従来のファインチューニングよりも少ない計算コストで高い性能を維持できます。 🧠 LoRAの数学的な挿入位置 元の重み W を以下のように拡張します： W' = W + α * (BA) A：低ランクの行列（学習する） B：低ランクの行列（学習する） α：スケーリング係数（学習時や推論時に設定） この BA 部分だけが学習され、元の W は固定のままです。 　 　 📌 実行時（推論時）の仕組み LoRAで生成
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Let's use Ollama
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Ollamaを使ってGemma3を動かしてみる

Ollamaとは Ollama は、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を簡単に実行できるようにするオープンソースのソフトウェアです。 いま話題のDeepSeek、Phi-4、Gemma3 などの人気のある LLM を手軽にダウンロードして、実行できます。 Ollamaのインストール 下記のサイト(https://ollama.com）にアクセスし、Downloadボタンをクリックします。 OllamaGet up and running with large language models. リンク先の画面に、OSごとにインストールの仕方が表示されているので、その支持に従ってください。 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh $ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh >>>
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