AIは経験から学べるのか【詳細編】｜Learn2Play「Poisoner」の選択記録と速度を読む
得点だけでは見えない違いを実際の選択記録から読み解きます。成功例の使い方や速度の測り方を詳しく紹介します。
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EmbeddingGemma 2で写真を探す。素材選びは「候補を絞って、最後は目で確認」がよさそう
文章で写真を探せるかを検証。候補を絞る便利さと左右の配置を指定する難しさを確かめました。
魚の被り物への警報をローカルAIへ｜StrataのQwenとOpenAIを比べてみた
馬には反応せず、魚の被り物だけに警報。OpenAIと自宅PCのQwenで判定と待ち時間を比べました。
RTX 5070 TiとRAM 96GBでStrataを起動する｜大きなQwenを手元のPCへ
Strataの準備からQwenの起動までの手順を紹介。手元のPCで応答時間とメモリ使用量を記録しました。
Google CloudでRTX PRO 6000を動かす #6｜MiniMax H3で、プロンプトから猫の音声付き動画を作る
文章から猫の映像と音声を一緒に生成。作り方と解像度・長さを変えたときの待ち時間を紹介します。
Google CloudでRTX PRO 6000を動かす #5｜ComfyUIを導入してブラウザから使う
既存のGPU VMにComfyUIを導入。SSHトンネルを通して手元のブラウザから操作します。
Google CloudでRTX PRO 6000を動かす 番外編｜124GBのLLMを起動するために、Hyperdiskへ追加料金を払う価値はあるのか
ストレージへの追加料金でモデルの起動待ちはどれだけ短くなるのか。実測と費用から設定を考えます。
Google CloudでRTX PRO 6000を動かす #4｜Open WebUIからQwen3.8-Flash-Next-NVFP4を使う
クラウドで動かしたQwenを手元のブラウザから使います。Open WebUIの導入と接続をまとめました。
Google CloudでRTX PRO 6000を動かす #3｜Qwen3.8-Flash-Next-NVFP4を起動、VRAM・RAMを実測
RTX PRO 6000でQwenを起動し、日本語を生成。起動時間とVRAM・RAMの使用量を測りました。
Google CloudでRTX PRO 6000を動かす #2｜ダウンロード待ちはGPUにさせない
大きなモデルの準備はGPUなしのVMに任せる。保存したディスクをGPU VMへ付け替える手順です。
Google CloudでRTX PRO 6000を動かす #1｜Spot VM作成からSSH・停止まで
Google CloudでGPU VMを作り、SSHで接続。GPUを確認して停止するまでを順にたどります。
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