【Arc B580】higgs-audio-v3-tts-4b で Text to Speech

はじめに 元のモデルはこちらです。 huggingface.co Transformersで使えるのはこちらです。 huggingface.co 今回はTransformersを使って実行します。 環境 Ubuntu 26.04 ffmpegが必要です。 sudo apt install ffmpeg Python環境構築 PyTorchを使うための準備…

【Arc B580】Ubuntu 26.04でPyTorchを使う

Driverをインストール こちらを見るとUbuntu 25.10までしか対応していないような書き方ですがUbuntu 26.04でも問題なく実行できました。 sudo apt-get update sudo apt-get install -y software-properties-common sudo add-apt-repository -y ppa:kobuk-tea…

Ubuntu で .NET と Avalonia UI を使ってGUIアプリを作る

.NETのインストール こちらの通りに行いました。 sudo apt-get update sudo apt-get install -y dotnet-sdk-10.0 方法 テンプレートのインストール dotnet new install Avalonia.Templates プロジェクトの作成 dotnet new avalonia.mvvm -o MyGuiApp cd MyGu…

【llama.cpp】ノートPCのiGPUでVulkanとSYCLの速度を比較(2026年3月最新)

使用したPC 別途GPUを搭載していないノートPCです。 Windows 11 Home Core Ultra 5 228V (Lunar Lake) Intel Arc 130V GPU 32GBメモリ 結果 nanbeige4.1-3b .\llama-bench.exe -m .\models\nanbeige4.1-3b-q4_k_m.gguf model size params backend ngl test t…

【Arc B580】VRAM 12GBで問題なく動作する軽量かつ高性能なNanbeige4.1-3Bを使ってみる。

はじめに Nanbeige4.1-3Bはわずか3Bと小型ながら、Qwen3-32Bなどをベンチマークで上回っていると謳われています。 公式のHuggingFaceから図をお借りして載せておきます。 PC環境 Ubuntu 25.10 Python環境構築 uvを使っています。pyproject.tomlを載せておく…

【Arc B580】Shisa.AI が公開している shisa-v2.1-qwen3-8b を使って翻訳アプリを作る

はじめに Shisa.AIは日本の会社です。 Shisa-v2.1が日英バイリンガルモデルという事で翻訳アプリを作ってみました。 画面 Pythonスクリプト from threading import Thread import gradio as gr from transformers import ( AutoModelForCausalLM, AutoProces…

【Arc B580】【llama.cpp】NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-Japanese を使う

はじめに NVIDIAが公開している日本語に対応した9BパラメータのLLM「NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-Japanese」を試してみました。 vLLMで量子化を行って使おうとしましたがうまく行きませんでした。 こちらからGGUFファイルをダウンロードしてllama.cppから使…