LLMのローカル環境構築を簡単にするNIMの使用感をレビュー

はじめに 今年NVIDIA NIMが発表され、すでに海外の様々な企業が生成AIの基盤として採用しているなど盛り上がりを見せています。 弊社にもローカルでLLMを構築したいというニーズをいただくことが多いため、今回NVIDIA NIMを試し、NIMでどういったことができ…

#LLM #生成AI #NVIDIA #NIM

衛星解析ツール「Ridge SAT Image Analyzer」の技術スタックについて

はじめに 衛星画像解析の課題 技術的な課題 運用上の課題 Ridge-iが開発した衛星AIソリューション：RSIA RSIAの活用例 RSIAの技術的特徴 今後の展望 最後に 過去の参考記事 はじめに こんにちは！Ridge-iの AI エンジニアのwhataです。 今回は、私たちが開発…

#衛星 #AI #機械学習 #リモートセンシング

A Crash Course on LangChain for LLM Applications Development

Hello, I’m Sarah Yukie Soeda, an AI Engineer at Ridge-i. Recently, I have been studying about LLM application development using LangChain. In this article, I would like to share the some of the capabilities of LangChain. I hope this would …

Using diffusion models to generate synthetic data for real-life projects

Hello, this is Aurélie, working as an Artificial Intelligence Engineer at Ridge-i. Today, I would like to introduce a way to use synthetic data generated with diffusion models to improve the performance of our models even when working with…

#machine learning #artificial intelligence #deep learning #data science #diffusion model #synthetic data

ML data annotation workflow with CVAT, FiftyOne, and DVC

MLOps

Hello. My name is Jonathan, an artificial intelligence engineer at Ridge-i inc. As do many AI engineers, I enjoy designing and training ML (machine learning) models, and experimenting with various models and architectures. However, one of …

#MLops #artificial intelligence #data science #Data Engineering #machine learning

量子アニーリングを用いた最適化問題の定式化方法について

はじめに こんにちは，株式会社Ridge-iエンジニアの中村です．本記事では量子アニーリング手法を用いた最適化についてご紹介します． 量子アニーリングでは，イジングモデルという統計力学の理論モデルを用いて最適化計算を行うため，通常の数理モデルの定式…

Methods for finetuning Stable Diffusion model

Hello, I am Bu Hongyu, working as an Artificial Intelligence Engineer at Ridge-i Inc. In this article, I will show you how to quickly finetune Stable Diffusion (SD) model with just a few training images (5-10 images) and generate images in…