息子氏のゲーミングPCを拝借して、「Stable Diffusion Web UI Forge」を入れてみた。
APIもPythonからもサクッと使えてすごく楽しい！…だが、クライアントサイドJavaScriptからだと、お馴染みのCORS問題で跳ねらる！
ググった結果、ちゃんと起動オプションが用意されており、下記の2つを設定すればJavaScriptからもAPIが正常に使える様になった。
APIのみ利用の場合
--no-gradio-queue --nowebui --cors-allow-origins *
WebUIとAPIの両方を使う場合
--xformers --no-gradio-queue --listen --api --cors-allow-origins *
Python + TenserFlowで画像分類をやろうと、チュートリアルをシコシコ進めてた。
できあがった、KerasモデルをTenserFlow.js用に保存しようと思ったが、関数「save_keras_model」で下記のエラーが出てしまう….
Exception: Error dumping weights, duplicate weight name kernel
この原因は、まさかのTensertFlow現行版（2.16.1）のバグだった！！
2.15.0にダウングレードしたらすんなり動いた…
Duplicate weight problem #8246
勉強中だから自分のコードが悪いと思ってたぞ、コンチクショー！
Node.jsのオレオレサーバ上のAPIをCROS対応させたくて調べたところ、Expressを使う前提の解説ばかりが出てくる。
めげずに調べたら、全く同じ悩みを持つ方が海外にいらっしゃった。
●How to allow CORS with Node.js (without using Express)
これによると、下記の3行をヘッダ情報に追加すりゃ良いって事で、早速試したら問題なく動いた。
'Access-Control-Allow-Origin': '*', /* @dev First, read about security */ 'Access-Control-Allow-Methods': 'OPTIONS, POST, GET', 'Access-Control-Max-Age': 2592000, // 30 days
Pythonから無料で気兼ねなく翻訳できる方法をいくつか調べてみた。
MacBook Pro (16インチ, 2019)
プロセッサ:2.3GHz 8コア Intel Core i9
メモリ:16 GB 2667 MHz DDR4
解説通りにやっても動かない（モデルデータがダウンロードされない）ので、未検証
…という事でインテルマックでも遅くない！オフラインでも動く！中国語対応！商用利用可！無料！と、目的が全て網羅された「M2M-100」を使ってみる。
なお、ラズパイ4でも動くらしいので、「Argos Translate」は再検証の予定！
Argos Translateを使えば、Pythonでオフライン翻訳ができると聞いたので、早速テストしてみた。
まずはモジュールのインストール
pip install argostranslate
GitのExampleにある様にスクリプト書けば動く。
import argostranslate.package
import argostranslate.translate
from_code = "jp"
to_code = "en"
# Download and install Argos Translate package
argostranslate.package.update_package_index()
available_packages = argostranslate.package.get_available_packages()
package_to_install = next(
filter(
lambda x: x.from_code == from_code and x.to_code == to_code, available_packages
)
)
argostranslate.package.install_from_path(package_to_install.download())
# Translate
translatedText = argostranslate.translate.translate("こんにちは、世界！", from_code, to_code)
print(translatedText)
翻訳用のモデルは初回時にユーザーディレクトリに勝手にダウンロードされるのだが、これだと、いまいちファイルの取り回しがめんどくさい。
そこで、自分でダウンロードして、しかるべき場所に配置・管理する方法を調べてみた。
1.翻訳用のモデルをArgos open techからダウンロード。
https://www.argosopentech.com/argospm/index/
2.とりあえず、和英と英和用のものを入手（translate-ja_en-1_1.argosmodel、translate-en_ja-1_1.argosmodel）し、スクリプトと同じ階層に配置
3.配置したモデルを利用する形にExampleスクリプトを改造。
import argostranslate.package
import argostranslate.translate
from_code = "jp"
to_code = "en"
jpen_model = "./translate-ja_en-1_1.argosmodel" #日>英用モデル
enjo_model = "./translate-en_ja-1_1.argosmodel" # 英>日用モデル
argostranslate.package.install_from_path(jpen_model)
argostranslate.package.install_from_path(enjo_model)
# Translate
translatedText = argostranslate.translate.translate("こんにちは、世界！", from_code, to_code)
print(translatedText)
長文の翻訳は厳しいし、実用的とはまだ言えないけど、遊ぶ分には問題ないし、お金を気にぜず使えるのは嬉しい！
料金を気にしながら、遊び目的でChatGPTを使うのが微妙にストレスだったので、無料＆ローカルでも動くGPT4Allを使ってみた。
●グラボ非搭載の低スペックPCでも使える軽量チャットAI「GPT4ALL」の使い方まとめ
基本的にこの記事の通りやればサクッと動いた。2017年のインテルiMacでやり取りに数十秒かかるけど、とりあえず遊ぶ分には十分使えそう。
…ならば、Node.jsでも使いたい。
本サイトにTypeScriptから叩くやり方は書いてあったので、それを参考にやってみたら、簡単にできた！
macOS Monterey（12.6.5）
Node.js v18.2
npm install gpt4all
import { GPT4All } from 'gpt4all';
let gpt4all = null;
const _model = 'gpt4all-lora-quantized';
/*GPT4ALL初期化*/
const initGPT = async () => {
gpt4all = new GPT4All(_model, true);
await gpt4all.init();
await gpt4all.open();
console.log(">> GPT Opened");
askGPT("Hello GPT!")
}
/*問い合せ実行*/
const askGPT = async(xQstr) =>{
console.log(xQstr);
const xResponse = await gpt4all.prompt(xQstr);
console.log(">>" + xResponse);
}
initGPT();
初回はgpt4allの本体と学習済みモデル（gpt4all-lora-quantized）データがダウンロードされる。4G位あるので恐ろしく時間がかかけど、のんびり待つ。
"type":"module"
% node sample.js >> GPT Opened Hello GPT! >>Thank you for your input, GPT!
/Users/<ユーザー名>/.nomic/
これで、心置きなく、遊べる！！
昔使ってたNexus５が出てきた。今は簡単にRoot化できるっぽいので遊んでみる。
下記のページ通りにやったら、簡単にできた。
●Nexus5で遊ぶ その3: ルート化の準備 | メモ置場のブログ
もし失敗した場合は下記を参照して復旧。
●【Nexus5】Nexus Root Toolkitを使ったプレ文鎮からの復旧方法-Gintoki Note
下記サイトを参考にイントール。インストールされるUbuntuのヴァージョンは「18.04」。
●Linux Deploy を使用して Android フォンに Ubuntu をインストールする方法 – Moyens I/O
●LinuxDeployを使用してAndroidにLinuxをインストールする| Linux中毒者
下記サイトを参考にシェルをshからzshに変更
●Ubuntuのシェルをzshに変更する – Qiita
「nano」と「curl」をインストール
$sudo apt-get install nano $sudo apt-get install curl
下記サイトを参考にUbuntuで日本語を使える様にする。
●Ubuntu 18.04 LTSを日本語化する（日本語環境にする） | 突撃なんでもチートシート
下記サイトを参考にSambaをインストール。面倒くさいのでユーザーディレクトリを共有させる。
●Sambaサーバーの設定手順(Ubuntu20.04)とWindowsからのアクセス方法 – 水瓶座列車
再起動コマンドはsudoでやらないと失敗する。
$ sudo service smbd restart $ sudo service nmbd restart
下記サイトを参考にNode.js環境を作成。管理ツールは「n」を利用。
●Ubuntu18.04で任意のバージョンのNode.jsをインストールする方法 | トライフィールズ
●Ubuntu18.04に最新のNode.jsをインストールする（アップデート方法も） – Pythonと！
「`GLIBC_2.28′ not found」となる場合は「17.9.1」以前のNode.jsを入れる。
●nodeのv18を使ったらエラーになった（CentOS7） – ITのプロへ
Pythonは2と3が入ってるので、とりあえず、そのまま使ってみる。
M5Stack GRAY + UIFLowでも「BLE UART」パネルを使いたい！
M5Stack用ジェスチャーユニットを購入したが、各ジェスチャーに対応する値がどこにも書いてなかったので、自分で調べた結果のメモ。
販売サイトにはデフォルトジェスチャーとして9つ紹介されているが、その他にも4パターンが検知できる模様。
■無検知
None: 0
■基本動作
Up: 4
Down: 8
Right: 1
Left: 2
Forward: 32
Backward: 16
■回転動作
Clockwise: 64
Anti-Clockwise: 128
■連続動作
Wave: 256
Wave-Slowly-Left-Right: 3
Wave-Slowly-Up-Down: 12
Wave-Slowly-Forward-Backward: 48
Wave-Slowly-Disorder*: 512
*このモーションは検知できなかった。どういう動作を想定しているのか…