hajmf

カメラ・リモートセンシング界隈で仕事をしているマネージャーです。

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最近の記事

Modal 上でComfyUIで FLUX.1 schnellモデルをAPIから画像生成

概要前回(↑)を発展させて、 FLUX.1 schnell モデルの画像生成を、複数のプロンプトを順次自動で行うようにします。 Modal 上で ComfyUI を動作させ、それをローカルPCからAPI経由で行います。 これによって同じWorkflow で異なるプロンプトを使って画像を複数生成し、色々試すのが楽にできることを意図しています。 ※筆者の環境は Ubuntu22.04.04 LTSで、その環境でのみ確認をしています。Python 環境があり、Modalをターミナ

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    • Modal で ComfyUI から画像生成(FLUX.1 schnell)

      FLUX.1 とはBlack Forest Labs から2024/8/1 にリリースされた画像生成モデルです。 コスト、性能がそれぞれ違う3つのモデルがリリースされています。そのうち最もコスト・性能が低い FLUX.1 schnell, 中間の FLUX.1 dev が無料で使用可能です。それぞれ向いている用途やライセンス条件が異なりますので、使用の際はご自身で確認することをおすすめします。 参考 使用準備Modal でComfyUI を立ち上げられることを確認します。

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      • Modalで ComfyUIから画像生成

        Modal とは・はじめ方CPU, GPU, ストレージなどのコンピューティング資源をpay-per-use =使った分払うタイプの課金で提供するサービスです。2024/8 現在、毎月30ドル分が無料で使えます。 セットアップなどは公式(英語)が参考になります。 https://modal.com/docs/guide Github のアカウントがあればGithubの認証を経由することでログインできます。 ログイン後、アクセストークンを作成します。 ローカルマシンには、mod

        • OpenAI GPT3.5 とLangchainを使って、特定のPDFからの情報を答えさせてみる

          なぜやろうと思ったか&どうだったか仕事でもですが、非公開情報を含む色々なPDFの情報をまとめておいて、そこから正しい情報を抜き出せないか?と常々思っていました。自分で作成した文書はPDFになる前の情報がありますが、外部から受け取ったものはそうでもなく、なにかできないか?ということで試しにやってみました。 先に結論を書いておくと、PDFからの情報を与えることで、回答に具体性が増し、PDFにある情報を答えさせることは可能でした。 対象にするPDF2021年12月16日一般社団

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        • Modal 上でComfyUIで FLUX.1 schnellモデルをAPIから画像生成

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        • Modal で ComfyUI から画像生成(FLUX.1 schnell)

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        • OpenAI GPT3.5 とLangchainを使って、特定のPDFからの情報を答えさせてみる

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          読書メモ:リチャード・P・ルメルト『良い戦略、悪い戦略』

          戦略やそれを作って実行するということについて、良いガイダンスとなる本だと思います。 特に戦略のテンプレートではなくカーネルを示していること、アンチパターンを示していること、良い戦略がなぜ良いのかを説明していること、が理解を進めてくれる理由だと思います。 以下に自分への備忘録として本書から重要と思った点の抜粋・要約をまとめます。 良い戦略、悪い戦略それぞれの特徴良い戦略: ・「機会の窓」が開いたのを逃さない。 ・「ふつうの強み」を「圧倒的な強み」に変える。 ・全体として一つ

          読書メモ:リチャード・P・ルメルト『良い戦略、悪い戦略』

          読書メモ:中尾隆一郎『最高の結果を出すKPIマネジメント』

          感想 KPI マネジメントとは何か、どのように設定し運用するか、についてまとめらています。 特にKPI をどのように設定することで、「KPI マネジメントは運用が大変だけど成果が上がらない」を回避することができるのかを丁寧に説明していて、KPI をどのように設定し運用すればいいのか疑問を持っている私にとって、「あ、こうしてみればいいのか」とイメージを与えてくれる本でした。 例として営業に関することや採用に関することが挙げられていて、そういった業務をやっていればよりどうすれ

          読書メモ:中尾隆一郎『最高の結果を出すKPIマネジメント』

          Ethereum ブロックチェーンを使ってTODO アプリを作ってみる

          はじめにビットコイン、暗合資産、スマートコントラクト、ブロックチェーンという言葉をよく耳にするようになりました。 ただ、ブロックチェーンという技術を使って具体的に何がどうできるのか、書籍でつかめるイメージに限界を感じていました。そこで簡単なDApp(Decentralized Application)アプリを作るという経験を通して理解を深めたいと思ったことがきっかけで簡単に作れそうなものを探し始めました。 また、その中でアプリを作るときに必要なツールチェーンの使い方にも慣れる

          Ethereum ブロックチェーンを使ってTODO アプリを作ってみる

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          2020 京都 紅葉

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          関東平野 2019年12月~ 2020年9月

          Copernicus Open Access HubからSentinel APIを使用して、2019年12月から2020年10月のSentinel-2 で撮影された東京近郊の画像のうち、雲量率(cloud coverage) 30% 以下のTCI (True color image =赤・青・緑の波長の画像)をダウンサンプリングしてつなぎあわせてみた。 ・6月、7月、10月は雲の日が多かった印象はあるが、こうもデータがないものか。。 ・データをダウンロード→Zip 展開

          関東平野 2019年12月~ 2020年9月

          センチネル(Sentinel) データ利用条件

          Sentinel データの利用条件について調べました。 センチネル(Sentinel)データとは欧州連合(EU) の地球環境の計測・モニタリングを継続的に行う Copernicus プログラム(英語)というものがあります。これは人工衛星で宇宙から観測したデータと地球上で観測したデータがあり、そのうち人工衛星とその観測装置の衛星がセンチネル(Sentinel = いわゆる見張り)として名付けられています。 どこから入手できるCopernicus Open Access Hu

          センチネル(Sentinel) データ利用条件

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          オーロラ(フィンランド,2012年)

          オーロラ(フィンランド,2012年)

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          読書メモ:安斎勇樹・塩瀬隆之『問のデザイン』

          問いのデザイン 感想著者らは、認識の固定化(暗黙のうちに形成された認識="当たり前") や、関係性の固定化(当事者間の認識に断絶があるまま形成された関係性)が、創造的な発想やコミュニケーションを阻害していると捉えています。本書は、それらを乗り越えて課題を解決するための考え方を、問題の本質を捉えて対話の場を作るための「問いのデザイン」として紹介してくれます。 著者らは、ワークショップという装置を通して、多様な問題の課題解決に対してワークショップをデザインしています。本書の考

          読書メモ:安斎勇樹・塩瀬隆之『問のデザイン』

          読書メモ:石川善樹『考え続ける力』

          石川善樹さんの「考える続ける力」を読んで自分なりの要点をまとめたノさんのートです。 感想本書は、著者の石川さんが第一章で創造性を発揮するための考え方について述べ、その後は何人かの方との対談、そして後書きという構成になっています。対談の中は、おそらく読者がどういうことに興味・関心があるかでひっかかる部分が変わってくるように思います。私は濱口秀司さんとの対談が一番関心を惹かれました。 仕事では、遠めの大目標はあるけどそこに向かってどう進んでいけばいいんだろう?という状況に晒され

          読書メモ:石川善樹『考え続ける力』

          学習メモ:斉藤康毅『ゼロから作る Deep Learning, Python で学ぶディープラーニングの理論と実装』

          斎藤 康毅さんの『ゼロから作る Deep Learning Python で学ぶディープラーニングの理論と実装』を読んで、「お、ここ大事そう」、と思った部分を記録するノートです。 目的世の中には、書籍だけでなくいろいろ学ぶことができるリソースがあります。ブログやnote でよくわからないけどとりあえず動くものが作れるやり方を学ぶことも可能です。今回は以下の理由でとりあえず動くものでなく、その背後にある、あるいは前提となっている知識を身につけるための題材としてまずこの本が適切

          学習メモ:斉藤康毅『ゼロから作る Deep Learning, Python で学ぶディープラーニングの理論と実装』

          LINE BOT を使ってGoogle spreadsheet に毎日の体温を記録させてみる

          LINE BOT を使ってGoogle spreadsheet に毎日の体温を記録させてみました。LINE BOT やGoogle spreadsheet の script の作成に慣れてない前提で所要時間は8時間ほどでした。 目的家族が接客業の仕事をしており、COVID-19 の影響で「毎日体温を計って上長に共有、体温高い人がいたら報告して休ませる」(で症状や感染を疑うような会食などがあったかなど状況に応じて、様子をみるなり、保健所に連絡させたり)と対応をとるという状態で

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          Tellus を使ってみた感想

          Tellus 開発環境 Jupyter Lab でTellus Trainer に沿って画像処理をしてみた感想です。 Tellus とはTellus(テルース)は、日本発のオープン&フリーなデータプラットフォームです。衛星から取得できる情報を含め、世界中のありとあらゆるデータを集積しています。 端的にいうと、衛星からのデータを含む様々なデータをオープン&フリーで提供しているウェブプラットフォーム、です。 提供されているデータの例としては、日本の人工衛星では、GCOM-C

          Tellus を使ってみた感想