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Yamawine’s blog•6日前

置き配のAI検知を試した話

以前、ソーラーポストに投函されたことを知らせるようにしたと書きましたが、次のステップとして置き配があるかどうかを検知したいとなるのは、ある意味当然ですよね？以前、雨の日に置き配に気づかずずぶ濡れになってしまったことがありましたし。Home Assistant（HA）が置き配を通知してくれればこれを回避できます。 今現在防犯カメラの映像をFrigateに入力しているのですが、現在のカメラにはちょうど玄関も写っています。なのでこの画像を解析すれば置き配があるかどうかを検知できると考えたわけです。例によってChatGPTに相談してみると「できるよ」という返事。どうもChatGPTはかなりの楽天家のよ…

#Frigate#ollama#Jetson Orin#画像認証#置き配

関連ブログ

エンジニアの思い立ったが吉日•24日前

Google「Gemma 4」完全解説｜ローカルで動く最強オープンAIを使い倒す

「ローカルでAIを動かしたいけど、性能がイマイチで結局クラウドAPIに頼ってしまう」——そんな経験、ありませんか？ データをクラウドに送りたくない。APIコストを抑えたい。オフライン環境でも使いたい。エンジニアとしてそういう場面は、思った以上に多いはずです。 2026年4月2日、Googleはその状況をひっくり返す可能性を持ったモデルを公開しました。Gemma 4です。 前世代のGemma 3からの進化は「改善」というレベルではありません。数学の競技問題（AIME 2026）の正答率は20.8%から89.2%へ。競技プログラミングの評価指標（Codeforces ELO）は110から2150ま…

#Gemma4#GoogleAI#ローカルLLM#生成AI#AI活用#オープンソースAI#PrivateAI#エージェントAI
誰かの技術置き場•25日前

gemma4:e4bでRAGを試す【Ollama+LangChain】

お疲れ様です。 GoogleからGemma4がリリースされたので、今回はこちらを試してみたいと思います。 blog.google gpt-ossを使用して作成したRAGのコードを使用します。 Gemma4はOllamaで簡単に使用することができる のでかなり手が出しやすいです。爆速で対応してくれたOllamaにも感謝。 Ollamaを最新版にしないとモデルのダウンロードができないようなので、最新版に更新しておきましょう。 以前の記事（併せてどうぞ） fallpoke-tech.hatenadiary.jp ソースコード github.com Gemma4の導入 まずはOllamaでGemma4…

#Python#生成AI#LangChain
Yamawine’s blog•1ヶ月前

OllamaでiGPUを使えるようにした話【4/17改訂】

さてさて我が家のチャッピー君（ChatGPTではなく我が家のHome Assistant（HA）に構築した音声アシスタントの名前）ですが、今も無事動いています。以前ChatGPTにRyzenのiGPU（CPUに内蔵されているGPU）をOllamaで使えないのかと聞いた時に、ほとんど無理みたいな消極的な回答だったのですが、試しにGoogle Geminiに聞いたところ意外にも前向きな回答がありました。それならば、早速試してみました。 Geminiおすすめのgemma2:2.6Bを入れむにゃむにゃ設定して無事iGPUを使って動かせるようになりました。あ、Googleだからgemma推しは当然か。C…

#Homeassistant#LLM#GEMMA#VOICEVOX#ollama#GPU
となりずむ•1ヶ月前

OllamaがMLX対応で爆速化！M5チップでAI生成2倍、32GBメモリ必須

✅この記事では、OllamaがApple公式の機械学習フレームワーク「MLX」を採用したことで、MacでのローカルAI処理がどれだけ速くなるのか、その仕組みと条件を整理しています。 要点まとめ：MacでAIを動かすスピードが変わる MLX採用で、Ollamaに何が起きたのか M5チップで最大の恩恵。GPU Neural Acceleratorとは 32GBメモリ必須という条件をどう見るか 注目したいポイント：Apple公式フレームワークをサードパーティが使う意味 海外の反応：ビジネス視点の期待と、技術への高揚感が同居 ひとこと：速さより、仕組みが整ったことの意味 まとめ：OllamaのMLX対…

#MLX#Appleシリコン#M5チップ#ローカルAI#ユニファイドメモリ#Qwen3.5#コーディングエージェント#GPU Neural Accelerator#WWDC 2026
Falconの思うままに•1ヶ月前

OCIでLLM

さて、OCI大好きで遊んでいるわけですが、 禁断の実験？ をしました。 そうAIエージェントの導入です。 ご存知GPUがあるわけではありません。 自分の秘書をローカルで立てるのはAlwaysFreeでどこまでやれるかの 挑戦してみたいことであり、セルフホストの限界も知れるいい機会です。 ということで下調べをしましてから導入してみました。 もちろんGeminiに勝ちたいとかは思っていません。それは無理です。 ちょこっと相談して返してくれるとうれしいな程度でした。 ということでDockerでいれるが正解なのですが、うちはPodmanです。 もうPodmanだらけ（笑） LXDでPodmanです。マ…

#OCI#LLM#OpenWebUI
Yamawine’s blog•2ヶ月前

「ねーチャッピー、教えて？」

さてさて我が家のチャッピー君（声はずんだもん）ですが、家人も気にってくれたようで苦労が報われたと思います。今までは主に音声アシスタントの各要素についてお話ししてきましたが、今回は我が家のHome Assistantがどうやってチャッピー君になったのかその舞台裏についてお話ししようと思います。 我が家のHAのAI構成（破線はパイプライン動作を示す） ローカルAIは全部で3種類あります。この図で"qwen-cls"とあるのが分類するためのAI、"qwen-comment"とあるのが会話に一言コメントをつけるためのAI、そして"qwen-chat"とあるのが会話専門のAIです。では順番に処理を追って…

#Chat GPT#gemini#Qwen2.5#VOICEVOX#ollama
uepon日々の備忘録•2ヶ月前

【Ollama Cloud×Python】ローカルLLMとクラウドLLMをプライバシーで振り分けるルーターを作ってみた

OllamaはローカルでのLLM実行ツールとしておなじみですが、2025年9月から「クラウドモデル」がプレビューとして提供されています。手元のPCでは動かせないような大規模モデルを、Ollamaのデータセンター上で実行できる機能です。 ちょっと思ったのは、「ローカルの軽量モデルとクラウドの大規模モデルを、入力内容に応じて自動で振り分けられないか？」ということ。例えばプライベートな情報はローカルで処理し、重い推論だけクラウドに投げる。本来であれば、フレームワークを使用するような場面ではありますが、今回は標準的なPythonを使って実験してみました。 実験環境 OS … Windows 11、WS…

#Python#ローカル LLM#ルーティングエージェント
uepon日々の備忘録•2ヶ月前

ExcelからローカルLLM（Ollama）を呼べるか試してみた →Power Queryだけでどこまでできる？

最近、ローカルLLMを使用していると、いろいろなアプリケーションから使いたいなと思っていて、ふと「Excelから直接ローカルLLMを呼べないかな？🤔」と思ったんですよね。 ExcelからLLMといえばVBAを使う方法が真っ先に浮かびますが、正直なところ新規でVBAを書くのはちょっと遠慮したい…😫という気持ちがあります。VBA自体は1990年代からの技術で、Microsoftも新規開発には推奨していないような状況ですし。 そこで調べてみたら、Power Query（M言語） を使えばVBAを書かずにAPIアクセスができることがわかりました。実際にやってみた体験をまとめておこうと思います。

#Excel#PowerQuerry#ローカルLLM#AI