記事Text2VideoをDockerで動かしたい[AnimateDiff-lighting / diffusers]
pythonのdiffusersをつかってtext2VideoのモデルであるanimateDiff-lightningを動かしてみました。また、Dockerで環境構築したので、誰でも再現可能です。
ニートE
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記事TimesFMをDockerで使って、学習ゼロで為替予測する話
timesFMという時系列のゼロショット学習モデルをpythonで使って、為替予測ができるのかを試した話。DockerでtimesFMの実行環境を作ったので、だれでも再現できます。また、為替はUSDJPYを短期、中期、長期で予測してみました。
記事phi-3-mediumをllamafileで動かしてみた
microsoftが発表したローカルLLM、phi-3-mediumをllamafileで簡単に実行できるか試してみました。guffとllamafileをダウンロードするだけでchatGPT超えのLLMを環境構築すら不要で使えました。
記事GodotでローカルLLMの返答をリアルタイム表示させたい
GodotでLLMを実行する際に、返答をリアルタイムに表示させる話を記事にしました。結論としては、llama.cpp(llamafile)のサーバーをサブプロセスで起動して、http通信をするのが最も簡単にLLMの返答をリアルタイム表示できます。
長編連載[PIST6(競輪)を機械学習で儲かるか検証した話] Section 03-03 : 利益の検証とアンサンブル
PIST6を機械学習で分析して、利益がでるか確かめました。最終的なモデルをアンサンブルして利益の検証をしました。複数のチケットで利益がでることを確認しましたが、安定的な利益がでているわけではないようです。
長編連載目次PIST6(競輪)を機械学習で儲かるか検証した話
PIST6(競輪)を機械学習を使って分析し、公営ギャンブルで利益が出るかを検証しました。不均衡データに対応することで幾つかのチケットで利益が出ることが確認できましたが、安定はしませんでした。また、Dockerを使って環境構築たので誰でも再現可能です。