【コンピュータ将棋】Apple Watchでやねうら王を動かす - select766’s diary
Appleが発売しているスマートウォッチApple Watch Series 9にて、将棋AIやねうら王・ふかうら王を動作させることに成功したので報告します。 基本的には、iPhone向けのビルド方法を少し変えれば実現できました。 技術要素 以下の3要素を実現することにより、Apple Watch上で動作するやねうら王をfloodgate上で他の将棋AIと対局させることができます。 やねうら王をApple WatchのCPU向けにビルドし、SPM形式で出力 watchOSアプリを作成し、SPMを依存関係に追加し、Swift言語からやねうら王を呼び出す Macで、通信仲介用サーバを実行 SPMのビルド C++言語で実装されたやねうら王を、Apple WatchのCPU(ARMアーキテクチャ)向けにビルドし、Swift Package Manager (SPM)形式で出力します。この形式のライ
MLXと⌘R+ (Command R+)でローカルチャットbotを動かしてみた
はじめに 96GB以上のUnified Memoryを積んだApple Siliconマシーンをお持ちの人向けのニッチな記事です。 MLXを使って、話題の⌘R+ (Command R+)を使ったローカルで動作するチャットbotをクイックに作ってみました。途中で何点かつまづいたので、困っている人に届いたら嬉しいです。 以下の記事を参考にさせてもらいました。 環境 Apple M3 MAX (128GB) 推論中のpythonプロセスのメモリ消費量は62GB程度でした。Unified Memory 64GBでスワップしながらギリ回るくらいですかね Python 3.10 (3.11, 3.12でも動作しました) 最初、Python 3.9環境で動かそうとしてコケました。エラーメッセージは以下の具合です。 ValueError: Received parameters not in model:
mlxのwhisperでリアルタイム文字起こしを試してみる - Qiita
Whisperでのリアルタイム文字起こしの手法は「Whisperを使ったリアルタイム音声認識と字幕描画方法の紹介」を参考にした。 mlxのwhisperセットアップは前回の記事を参考ください。 本題 ストリーミング処理を行うには音声の無音検知が必要となるので調べたところ、faster-whisperでもVAD(Voice Activity Detector)にSilero VADを使っている。 それのJS版であるricky0123/vadで書かれているコードがあったのでmlx用に一部書き直して試してみた。 ファイル構成 import os import time from flask import Flask, request, render_template import whisper import threading UPLOAD_FOLDER = 'uploads' ALLOWED
Let's Apple Vision Pro! Sampleから学ぶPolySpatialのXR機能紹介
ドキュメントはこちら。PolySpatial visionOS 1.1.6の場合 An Apple Silicon Mac Unity2022.3.18以上 Xcode 15.2以上 visionOS 1.0以上 Unity PolySpatial開発の前提の話 Unity PolySpatialとは UnityでvisionOS向けアプリを作成するためのパッケージです。 visionOS向けのプロジェクトのビルドをUnityエディタから行います。 ① Mixed Reality Volume Immersive Space ② Virtual Reality - Fully Immersive ③ Windowed Apps のアプリパターンを作成できます。 引用:UNITE2023 Unity PolySpatial + visionOS について知っておきたいすべてのこと 本記事では
Apple Silicon・CPUでphi-3（Phi-3-mini-4k-instruct-gguf）を動かす - nikkie-ftnextの日記
はじめに ユーフォ3期4話、めっちゃよかった。すっごいよかった😭 nikkieです 最近登場したphi-3、気になったので触りました。 目次 はじめに 目次 届いたphi-3の興奮 Phi-3-mini-4k-instruct-ggufを動かす ollamaで動かす llama-cpp-pythonを使って動かす 量子化前のモデルをtransformersで動かす 積ん読：Phi-3-mini-128k-instructもすごそう 終わりに 届いたphi-3の興奮 Llama 3が登場したばかりですが、phi-3への興奮の声を観測1 I can't believe microsoft just dropped phi-3 less than a week after llama 3 https://t.co/1EPzVKzhDi. And it looks good! pic.twitt
MLX SwiftでMeta Llama 3を動かす
macOSやiOSデバイスでLLMの推論を動かすにはllama.cpp[1]やMLX[2]が利用できます MLXはAppleによるプロジェクトでSwift APIも公開されています[3] MLX Swiftを使ってデバイス上でLLMを実行するにはMLX Swift Examplesリポジトリで公開されているソースコードが参考になります この中のLLMEvalというアプリは、Hugging Faceから任意のモデルをダウンロードしてきてテキスト生成を実行します。MacとiOSでも動作します LLMEvalは標準で以下のモデルに切り換えて実行できます Llama 3を動かす リストされているllamaはCodeLlamaなので、ここにLlama 3を追加して動かしてみます LLMEvalが依存しているLLMライブラリ(MXLL)のソースコードを更新します Models.swiftに以下のように
MLX Swift による LLM のオンデバイス推論を試す｜npaka
「MLX Swift」による「LLM」のオンデバイス推論を試したので、まとめました。 1. MLX Swift「MLX Swift」は、Swiftから利用できる「MLX」で、「MLX」は、Appleが開発した新しい機械学習フレームワークで、「Apple Silicon」(M1/M2/M3など) を最大限に活用するように設計されています。 ・サポートするプラットフォーム ・Mac ・iOS ・visionOS 2. iOSのデモアプリの実行iOSのデモアプリの実行手順は、次のとおりです。 (1) 以下のXcodeプロジェクトをダウンロードして実行。 初回は、モデルダウンロードに時間がかかります。 ・LLMEval (2) 必要に応じてでモデルを切り替え。 ControlViewの150行目で切り替えることができます。 let modelConfiguration = ModelConfigu
iPhoneで日本語OCR、文字認識が使える - Qiita
文字認識をかんたんにつかえる iPhoneで文字認識できたら、板書の書き起こしや、標識認識アプリなど便利につかえます。 ２０２２年のアップデートで日本語が利用可能に ２０２２年のiOS16から、日本語の文字認識が可能になりました。 組み込みのフレームワークのみで可能です。 精度もかなり良く、さまざまなアプリで実用に耐えるレベルだと個人的には思います。 つかいかた VisionのVNRecognizeTextRequestをつかいます。 recognitionLanguages に "ja" を指定します。 macOS13、Xcode14、iOS16以降が必要です。 let request = VNRecognizeTextRequest() request.recognitionLanguages = ["ja"] // 日本語を指定 let handler = VNImageReques
機械学習分類器が載ったモバイルブラウザを作った話 - 変なサービスを作るのが好き
はじめに 半年ほどかけてアプリのプロトタイプを製作したので、開発の動機や使用したツールなどをまとめてみる。 作ったものはページを自動分類するモバイルブラウザでWWDC2017で発表されたCore MLを使用している。 機械学習を用いたサービスを製作したのは初めてだったけれど、scikit-learn等のライブラリやgoogle custom search等のAPIが充実しているので比較的容易に開発を始めることができた。しかしパラメータの設定等まだまだ試していないことが多くあったり、教師データの質と数の問題から分類の精度は現時点であまり良いものではない。 しかし、精度を向上する仕組みなどを取り入れているので今後の改善に期待して欲しい。 開発の動機 友人と会った時、この漫画が面白いとか、あの映画が面白かったとかそんな話しをよくする。 後でそのコンテンツを読みたい、観たいと思ったものを忘れないよ
Docker Desktop for Linux user manual | Docker Documentation
{ switch(e.key) { case 'k': if (e.metaKey || e.ctrlKey) { e.preventDefault() open = !open; if (open) { document.body.classList.add('overflow-hidden'); } else { document.body.classList.remove('overflow-hidden'); } } } }"> OverviewGet Docker Docker Desktop Overview Install MacUnderstand permission requirements for MacWindowsUnderstand permission requirements for WindowsLinux Installation per Linux d
hanhan's blog - Docker for Macのmount遅い問題まとめ
docker for macを使っているユーザが抱えている大問題。それが shared directory 遅い問題。このエントリでは、何故遅いのか、どうしたら良いのかをまとめた。 フォーラムの元ネタFile access in mounted volumes extremely slow, CPU bound - Docker for Mac - Docker Forums GithubのissueFile access in mounted volumes extremely slow · Issue #77 · docker/for-mac · GitHub ※注 超長い どんな問題が起きているのか？ Symfonyプロジェクトでブラウザ経由で開発環境にアクセスするとページ表示に30秒かかる コンテナ内で npm install すると10分以上経っても終わらない コンテナ内で gu
Core Data バッドプラクティス
2013年11月札幌iPhone開発懇談会勉強会プレゼンテーション資料。 iOS CoreData徹底入門 販売記念。CoreData のバッドプラクティスを紹介します。Read less
iBeaconの解説 - Reinforce-Lab.'s Blog
iBeaconとその使いかた O2Oの時流のためか、誰が言い出しのかわかりませんが、にわかにiBeaconがネットニュースで取り上げられ話題になってきています。BLEを利用した近接位置検出を決済に利用する会社などもあるためか、NFCと混同したり、魔法の杖のように語るなど、無知もいい加減かんべんして欲しいので、簡単にiBeaconとiOSでの使いかたを簡単にまとめます。 サンプルアプリのソースコード iBeaconとは iBeaconはAppleの登録商標です。 Apple - Leagal - Trademark List, iBeacon™ location and proximity detection technology。この説明にあるとおり、位置と近接検出技術です。 Bluetooth LEには、デバイスが自分を発見してもらうために周囲にパケットをブロードキャストする機能がありま
blog.katsuma.tv
身の回りのiTunes関連で書きたいコードはtaifu, musical, itunes-clientあたりが落ち着いて一段落しました。 そろそろここらでiOSアプリを書けるようになりたいなぁ、でもObjective-Cをゼロから学ぶのもなかなか時間かかりそうだなぁ、、ともやもやしていたところ巷で噂のRubyMotionの存在を思い出したので、週末軽く手を出してみました。 RubyMotionについて細かな説明は省きますが、要するにRubyでネイティブのiOSアプリを作れるコンパイラ、テストスイートなどのツール群です。 Xcodeを（インストールはされていないとダメですが）起動しなくても、ターミナル＋好きなエディタでサクサクとTDDでiOSアプリを書けるのが非常に良さそうです。ひとまずこの記事がいい感じにまとまってて良さそうです。 MacRubyがiOSに来た！RubyでiOSのネイティブ
Tuneup JS+Travis CIによるiPhoneアプリ自動UIテストまとめ - 5.1さらうどん
最近、iPhoneアプリの開発に自動UIテストを取り入れてみたので、手に入れた知見を共有してみたいと思います。 この記事について iOSアプリケーションの自動UIテストを行うためのノウハウについて解説します。 この記事におけるUI自動テストとはiOSシミュレーターや実機を自動で起動し、予め記述していたとおりに操作させ、アプリケーションが問題なく動いているかどうかをテストする手法のことです。 今回はTuneup JSと呼ばれるライブラリを用いて、アプリの自動再生、要素のチェック、画像比較によるテストを行い、最終的にTravis CI上で動かすところまでを書いています。 iOS開発の知識のほか、JavaScript, Rubyを知っていると良いかも知れません。 ここで紹介するもののいくつかはRuby製であり、RubyGems, Bundler, Rakeなど、最低限のユーティリティが動く・使え
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5000兆円の作り方
GitHub - jcsalterego/pngpaste: Paste PNG into files, much like pbpaste does for text.
Does OS X have an equivalent to /dev/shm?
GitHub - NextBSD/NextBSD: FreeBSD src tree
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