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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システムとcondaのC++標準ライブラリ(libstdc++)のバージョン違い問題による事象と対処法解説

システムとcondaのC++標準ライブラリ(libstdc++)のバージョン違い問題による事象と対処法解説

こんにちは! 先日、dlibをつかったPythonアプリケーション(conda環境で動作する)作っていたところ、以下のようなエラーに遭遇しました。 ImportError: /home/mlu/anaconda3/envs/example_env/bin/../lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.32' not found (required by /home/mlu/anaconda3/envs/example_env/lib/python3.10/site-packages/_dlib_pybind11.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so) 「dlib_pybind11モジュールがGLIBCXX_3.4.32を要求してるけど、みつからない!」という感じのエラーですね。

By Qualiteg プロダクト開発部
LLM推論基盤プロビジョニング講座 第2回 LLMサービスのリクエスト数を見積もる

LLM推論基盤プロビジョニング講座 第2回 LLMサービスのリクエスト数を見積もる

こんにちは! 今回はLLM推論基盤プロビジョニング講座 第2回です! STEP2 LLMサービスへのリクエスト数見積もり それでは、早速、LLM推論基盤プロビジョニングの第2ステップである「リクエスト数見積もり」の重要性と方法を解説いたします。 LLMサービスを構築する際に必要となるGPUノード数を適切に見積もるためには、まずサービスに対して想定されるリクエスト数を正確に予測する必要があります。 リクエスト数見積もりの基本的な考え方 LLMサービスへの想定リクエスト数から必要なGPUノード数を算出するプロセスは、サービス設計において非常に重要です。過小評価すればサービス品質が低下し、過大評価すれば無駄なコストが発生します。このバランスを適切に取るための基礎となるのがリクエスト数の見積もりです。 想定リクエスト数の諸元 リクエスト数を見積もるための5つの重要な要素(諸元)をみてみましょう。 1. DAU(Daily Active Users): 1日あたりの実際にサービスを利用するユーザー数です。これはサービスの規模を示す最も基本的な指標となります。 2. 1日

By Qualiteg コンサルティング
Zoom会議で肩が踊る?自動フレーミング映像安定化とAIによる性能向上の可能性

Zoom会議で肩が踊る?自動フレーミング映像安定化とAIによる性能向上の可能性

こんにちは! 本日は、自動フレーミング映像の安定化に関するアルゴリズム・ノウハウを解説いたします 第1章 問題の背景と目的 バストアップ映像を撮影する際、特にオンラインミーティングやYouTubeなどのトーク映像では、人物がうなずく、首を振るなどの自然な動作をした際に「首まわりや肩がフレーム内で上下に移動してしまう」という現象がしばしば起こります。これは、多くの場合カメラや撮影ソフトウェアが人物の「目や顔を画面中央に保とう」とする自動フレーミング機能の働きに起因します。 撮影対象の人物が頭を下げた際に、映像のフレーム全体が相対的に上方向へシフトし、その結果、本来動いていないはずの肩の部分が映像内で持ち上がっているように見えてしまう現象です。 本稿では、この問題を撮影後の後処理(ポストプロセッシング)のみを用いて、高速、高い精度かつロバストに解決する手法をご紹介します。 前半では、従来のCV(コンピュータービジョン)の手法を使い高速に処理する方法をご紹介します。後半では、AIを使用してより安定性の高い性能を実現する方法について考察します。 第2章 古典手法による肩の上下

By Qualiteg 研究部
LLM推論基盤プロビジョニング講座 第1回 基本概念と推論速度

LLM推論基盤プロビジョニング講座 第1回 基本概念と推論速度

こんにちは! 本日は LLMサービスの自社構築する際の推論基盤プロビジョニング、GPUプロビジョニングについて数回にわけて解説いたします。 はじめに LLMの進化に伴い、ChatGPTやClaudeといったパブリックなLLMの活用は企業においても急速に広がってきました。しかし先進的な企業はこれらの汎用LLMに加えて、「領域特化型」「ドメイン特化型」といった専用LLMの構築へと歩みを進めています。こうした動きの背景には、企業固有の専門知識への対応力強化と情報セキュリティの確保という二つの重要なニーズがあります。 一般的なパブリックLLMでは対応できない企業固有の専門知識や機密情報の取り扱いが必要なケースが増えているため、自社LLMの構築や自社サーバーでの運用を検討する企業が急増しています。特に金融、医療、製造、法務といった専門性の高い領域では、業界特化型の独自LLMが競争優位性をもたらすと認識されています。 しかし、業界特化型のLLMを自社で運用することは簡単ではありません。自社運用を決断した場合、まず最初に取り組むべきは適切な推論環境の整備です。オンプレミス環境を構築するに

By Qualiteg コンサルティング