生成AI研究用PC発売します

生成AI研究用PC発売します

生成AIパソコンのオンラインショップを開設いたしました。

https://shop.qualiteg.com/

AIやLLM(大規模言語モデル)の研究を開始する際、研究者や開発者が最初に直面する課題の一つが、適切なハードウェアの選定です。特に、この分野の研究用途では、単に高性能なコンピュータを選ぶだけでは不十分で、研究の目的や要求に応じた特化した構成が求められます。しかし、研究目的に合わせた適切なパソコンの構成を決定することは、多くの研究者や開発者にとって大きな挑戦です。

自作の選択肢もありますが、GPUとその周辺機器は高価で、選定をミスするととても高くついてしまいます。(そもそもそのケースにGPUがおさまるか、や、冷却性能、2枚以上挿す場合は、そもそもCPUやバス幅などまで考慮に入れる必要がありAIマシン初心者にとってはハードルが高いものとなります)

今回は、お求めやすく、130億パラメータクラスの LLM が快適に扱えるスペックのPCからラインナップしております。GPUは A4000 を1枚または2枚を搭載してモデルをご用意しております。

当社とPC販売店やHPC(高性能コンピューティング)販売店との最大の違いは、私たちが提供する充実したHW/SW統合技術サポートです。私たちはGPUハードウェアだけでなく、ソフトウェアスタックに深い知識と経験を持っており、特にLLMに関しては、当社の主力プロダクトである ChatStream(TM) の Express Edition(無償バンドル版)を同梱しています。これにより、お客様は箱を開けてすぐに、各種オープンソースのLLMを用いたストリーミングチャットの検証を始めることができます。面倒なインストール作業や複雑な設定の手間を省くことが可能です。

Meta社の Llama などより大規模なモデルにも対応できる Xeon アーキテクチャのGPU4枚挿し生成AIパソコン等もカスタム対応可能ですので、ご相談くださいませ。

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NVIDIA GeForce RTX 50xx with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. が発生したとき

NVIDIA GeForce RTX 50xx with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. が発生したとき

こんにちは、PyTorch 2.6.0 環境で以下のような問題が発生したときの対処方法について解説いたします。 NVIDIA GeForce RTX 5090 with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_50 sm_60 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90. 他のBlackwell GeForce の場合は以下のようなメッセージとなります。 NVIDIA GeForce RTX

By Qualiteg プロダクト開発部
OpenCV cv2.imwrite で発生する「_img.empty()」エラーと「動画安定化」による解決法

OpenCV cv2.imwrite で発生する「_img.empty()」エラーと「動画安定化」による解決法

こんにちは! 画像処理や動画解析の現場で広く利用されている OpenCV。 しかし実務で動画処理を行っていると、時折以下のようなエラーに遭遇することがあります。 cv2.error: OpenCV(4.11.0) /io/opencv/modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp:929: error: (-215:Assertion failed) !_img.empty() in function 'imwrite' このエラーは、cv2.imwrite() に渡された画像が空(None またはサイズ0) の場合に発生します。 一見単純に見える問題ですが、背後には「入力動画の不安定さ」や「並列処理の競合」といった要因が潜んでいることが少なくありません。 本記事では、このエラーの発生原因を掘り下げ、実務で効果のある解決策として 「動画の安定化(正規化)」 を紹介します。 TL;

By Qualiteg プロダクト開発部
発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第5回(前編):Transformerの実装と実践的な技術選択

発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第5回(前編):Transformerの実装と実践的な技術選択

こんにちは!リップシンク技術シリーズもいよいよ終盤となりました。 前回(第4回)では、LSTMの学習プロセスと限界について詳しく解説しました。限られたデータでも効果的に学習できるLSTMの強みを理解する一方で、長距離依存の処理に限界があることも明らかになりました。そして、この問題を解決する革新的なアプローチとして、すべての位置の情報を同時に参照できるTransformerのSelf-Attention機構を紹介しました。 第5回の今回は、 Transformerの具体的なネットワーク設計から始め、その実装上の課題を明らかにします。(前編※) そして、LSTMとTransformerの長所を組み合わせたハイブリッドアプローチを紹介し、実際の製品開発における技術選択の指針を示します。最後に、感情表現への拡張という次なる挑戦についても触れていきます。(後編※) ※Transformerの仕組みは複雑であるため、第5回は前編と後編に分けて解説させていただく予定です。 1. Transformerベースのネットワーク設計 1.1 全体アーキテクチャ図 では、さっそく、Tran

By Qualiteg 研究部, Qualiteg コンサルティング
大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第2回 ドメイン環境の構築

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第2回 ドメイン環境の構築

こんにちは、今回はシリーズ第2回ドメイン環境の構築 - 検証環境の構築手順について解説いたします! 連載の構成 第1章:基本概念の理解 - Active DirectoryとKerberos/NTLM認証の基礎 【★今回です★】第2章:ドメイン環境の構築 - 検証環境の構築手順 第3章:クライアントとサーバーのドメイン参加 - ドメイン参加の詳細手順 第4章:プロキシサーバーと統合Windows認証 第5章:ブラウザ設定と認証 - 各ブラウザでの設定方法 第6章:トラブルシューティング - よくある問題と解決方法 第7章:セキュリティとベストプラクティス - 本番環境での考慮事項 第8章:実践的な構成例 - AIセキュリティツールとの統合事例 第2章:ドメイン環境の構築 2.1 ドメイン名の設計 2.1.1 ドメイン名の命名規則 Active Directoryを構築する際、

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