久しぶりに CouchDB を使ったらユーザーが追加できなかった。 過去の自分用メモを元にセットアップしたのだが、 ユーザー追加部分でつまずいた。なぜかうまくいかない。

結論としては、このページ https://docs.couchdb.org/en/latest/setup/single-node.html に書いてあることを理解すればよい。

CouchDB は一台で運用(Single Node)か複数で運用（A Cluster）をセットアップ時に選ぶのだが、 Single Node を選択したときに _users データベースが用意されなくなったらしい。 Single Node で使う人は admin なしか、admin だけで運用するのが普通でしょ、という感じなのかもしれない。

なので、CouchDB のユーザーを追加する前にこの _users データベースを手動で追加してやれば問題ない。 以下、大まかなセットアップとセットアップ後に foo ユーザーを追加して、 mydb という名前のデータベースを作成して、そこに foo ユーザーを割り当てるところまでを書く。

コーヒーカップの写真を撮ってそこから欲しい画像を作り出す実験です。

以前のエントリーControlNet を使ってざっくり手描きした絵から期待する画像をつくる を書いたのですが、Diffusers ライブラリを使えば、Web UIではなく、コマンドラインから python コードを実行する形で、 画像を作り出すことができることがわかりました。

前回のエントリーで Hugging Face の Diffusers ライブラリを使用して テキストから画像を生成しました。今回はその続きで、それを Bottle を使ってWebサーバにしました。

venv 環境は前回作成した diffuers 環境をそのまま引き継いでいる点に注意してください。（OS は M1 macOS ではなく Linux(Ubuntu) を使います。）

Conda を使わないで、venv だけで Stable Diffusion を使うことができたので、ここに記録しておく。 試した環境は M1の macOS と Linux(Ubuntu) + CUDA です。

Quick, Draw! というプロジェクトがあります。 ここで描かれた落書きデータの入手方法がこちらで説明されているので、kotlin でパースして SVG に変換してみました。

ゆくゆく ss one のプロジェクトで、 これを何かに活用できないかとは思っている。

QuickJS を emscripten で WebAssembly にして、ブラウザ上で動かすのを試した。その覚え書きです。 動機としては、 JavaScript を使った web 上で動く playground をつくりたいと考えているから。 直接 eval するのは怖いので、QuickJS を使う。

たとえば無印良品のこの食品 フライパンでつくるミールキット　海老といかのアヒージョの商品表示情報のPDFをみると以下のような文字列が原材料名に記載されています。

ブロッコリー(エクアドル)、揚げじゃがいも(じゃがいも(国産)、植物油脂)、殻付き海老(インド)、いか(中国)、(一部にえび・いかを含む)

このように括弧が入れ子で多重に出現している文字列、しかも、一重/二重/三重・・・ n 重のバリエーションがある文字列をパースすることを考えたい。

最終的には以下のように括弧で括られた部分を AST(Abstract syntax tree) に 変換して、各トークンをその括弧の包含関係を生かした状態で把握できるようにしたい。

ブラウザのテキストエリアで Emacs キーバインド を使いたいというエントリーを随分前に書いたのだが、これはその続編です。

Ubuntu Server 22.04 + GPU 12GB で Rinna 3.6B を動かしたので、その備忘録です。

モチベーションとしては、LlamaIndex で実現しているのと同じようなことをこのモデルなどを活用しながらつくることができないかと思っています。

SentenceTransformers を使うことで、文章やテキストの分散表現を計算できる。

You can use this framework to compute sentence / text embeddings...

今回はこれをやってみたので、その備忘録です。 とりあえず、なんとなくできたというレベルなので、その点ご了承ください。 使用したのはこちらの日本語BERTモデル bert-large-japanese-v2 です。

以前にGolang で JSON を Marshal, Unmarshal する というエントリーを書きましたが、その続きです。 ファイルとして用意してある json データを読み込んで使う方法。