Label Studio と MMDetection を使用したオブジェクト検出 AI のトレーニング
ラベリングとトレーニングには、ある程度の接着が必要です。
以前に オブジェクト検出AIのトレーニング を行った際、LabelImgは非常に役立つツールでしたが、 Label StudioからCOCOフォーマットへのエクスポートは MMDetectionフレームワークで受け入れられていませんでした。
ラベリングとトレーニングには、ある程度の接着が必要です。
以前に オブジェクト検出AIのトレーニング を行った際、LabelImgは非常に役立つツールでしたが、 Label StudioからCOCOフォーマットへのエクスポートは MMDetectionフレームワークで受け入れられていませんでした。
8つのllama3(Meta+)および5つのphi3(Microsoft)LLMバージョン
パラメータ数や量子化の異なるモデルの挙動をテストしています。
OllamaのLLMモデルファイルは大量のストレージ容量を必要とする
ollama をインストールする 後すぐに、ollama の設定を変更してモデルを新しい場所に保存するように再設定するのが望ましいです。これにより、新しいモデルをプルした際に、古い場所にダウンロードされるのを防ぐことができます。
すべての広告を見るのは本当にうんざりです。
ブラウザの広告ブロッカーのプラグインやアドオンを、Google Chrome、Firefox、Safariなどにインストールできますが、それぞれのデバイスごとにこの操作を行う必要があります。ネットワーク全体で広告をブロックする方法が、私の最もお気に入りの解決策です。
さまざまなLLMの論理的誤謬検出の質をテストしましょう
ここではいくつかのLLMバージョンを比較しています:Llama3(Meta)、Phi3(Microsoft)、Gemma(Google)、Mistral Nemo(Mistral AI)、Qwen(Alibaba)。
Giteaのバックアップとリストアを、正しい方法で
Giteaのバックアップは、DB、Gitリポジトリ、アプリファイルという3つの動くパーツにまたがります。2024年以降、組み込みの gitea dump コマンドがこれらをまとめて一度に処理してくれます。
k8sでコンテナレジストリを使用するには、SSL経由でアクセスする必要があります。
私たちは、セキュアで使いやすいコンテナレジストリをホストしたいと考えています。Dockerイメージをそこにプッシュし、Kubernetesクラスターがこのレジストリからイメージをプルできるようにしたいのです。
そのため、SSLを介してGiteaを使用するというアイデアが浮かびました。
優れたオープンソースのGitサーバーを選ぶのは難しいです
プロジェクトをオープンクラウドのGitプロバイダーから移行し、ローカルで内部のGitサーバーを自社でホストすることを検討していますか?
役に立つ Hugo コマンドパラメータ
Hugoは静的ウェブサイトジェネレータです。マークアップ、テーマを使用してHTMLを作成し、ウェブサイトを整理するのに役立ちます。
例: このテクノロジーブログ。
最も役立つHugoコマンドとそのパラメータのリストはこちらです:
cUrl 有用コマンドとパラメータ
最も便利な cURL コマンドのチートシートです。パラメータ付きでまとめました: