Abacus.AI とかいう画像も扱える定額制 AI プロバイダーが検索にヒット。
#トラメモ — Public Fediverse posts
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君も後で試しましょうね #トラメモ
Hermes Desktop 版
GitHub - fathah/hermes-desktop: Desktop Companion for Hermes Agent · GitHub -
https://github.com/fathah/hermes-desktop -
これも後で試す #トラメモ
開発 AI エージェント
GitHub - OpenHands/OpenHands: 🙌 OpenHands: AI-Driven Development · GitHub -
https://github.com/OpenHands/openhands -
後で試す #トラメモ
Apple Silicon 専用高速 LLM ランタイム
GitHub - raullenchai/Rapid-MLX: The fastest local AI engine for Apple Silicon. 4.2x faster than Ollama, 0.08s cached TTFT, 100% tool calling. 17 tool parsers, prompt cache, reasoning separation, cloud routing. Drop-in OpenAI replacement. Works with Claude Code, Cursor, Aider. · GitHub -
https://github.com/raullenchai/Rapid-MLX -
RAG 構築する際に情報をベクトル化する手段はいくつかあるが、Open WebUI の機能を使うと物量が捌けない。すぐ不安定になって待ちが発生する。並列化しようものなら落ちる。
そもそも Open WebUI にベクトル化する機能を付いていること自体が不思議だが、これはオマケ機能かも。
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ローカルAIモデル選び
* Lemonade Suggented Models
* FastFlowLLM NPU
* gpt-oss-sg-20b-FLM
- 少し待たされる。現実的な賢さ。* Llama.cpp GPU
* Gemma-4-31B-it-GGUF
- 待たされる。利用可能な中ではかなり賢い。* Gemma-4-26B-A4B-it-GGUF
- 【常用向き】26Bながらも4B相当の速さ。現実的な賢さ。* gpt-oss-20b-mxfp4-GGUF
- 爆速。一見賢いようだがトンチンカン。 -
LM Studio 対抗かなぁ
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無料でローカルAI環境を簡単に導入できる「Lemonade」、Windows・Linux・macOSにも対応したオープンソースで特にAMDのGPU・NPUで効果的 - GIGAZINE -
https://gigazine.net/news/20260411-lemonade/ -
Advanced > AMD CBS > SMU Common Options > PPT Control
* Auto
* Manual
* Fast PPT Limit
* Slow PPT Limit
* Slow PPT Time Constant -
- Advanced
- AMD CBS
- NBIO Common Options
- GFX Configuration
- UMA Frame buffer Size* iGPU Configuration
メモリ割り当ての設定
* UMA Frame Buffer Size
実際にVRAMに割り当てるサイズ -
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今朝教えて貰ったヤツ
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【超初心者向け】簡単にAIアプリが作れるDifyとは？
https://promo.digital.ricoh.com/ai-for-work/column/detail011/ -
99％の人は興味がないし、保存には膨大なコストがかかるもんなぁ…
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【Internet Archive】
東京農工大学情報工学科西村コンピュータコレクション
https://web.archive.org/web/20240721043824/https://museum.ipsj.or.jp/satellite/noukoudai.html -
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これ昔もってた。凄く懐かしい。