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新しい連載を始めました。
M5Stack AtomS3系 UIFlow2 MicroPythonで、main. py 1本から小さな物理ガジェットを作る試みです。
「ブロックの次、C の手前。」
AIと一緒に育てる、200行コピペで始める物理ガジェット。
zenn.dev/dateshim/articles/f…
#zenn #M5Stack #MicroPython #UIFlow2
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後編を公開しました。
前編では考え方を整理しましたが、今回は実作業編です。
M5Stack AtomS3系 UIFlow2で、ファーム書き込みから main．py のコピペ実行、Run Once / Run Always までを手順化しました。
zenn.dev/dateshim/articles/0…
#zenn #M5Stack #MicroPython #UIFlow2
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GPUなしWindows NUCとAndroidで Trillim Bonsai-Image の画像生成を試しました。
5年前級のNUC / CPU-onlyでも、Bonsai-Image-4BT-TRNQで320×240 PNGを中央値約3分で生成。
DiT/FLUX系の次世代型画像生成モデルがGPUなし環境で稼働できた、という観点の記事です。
zenn.dev/dateshim/articles/a… #zenn
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USJのハリポタ杖を改造せず、M5Stack AtomS3でIoT入力デバイス化する連載を始めました。
第1回は、技術概要とコンセプト編。
杖先のIR反射を検出、AtomS3上で軌跡処理・TinyML推論・家電操作API発行まで行う「魔法の杖」追走ガイド。
zenn.dev/dateshim/articles/a…
#zenn #M5Stack #TinyML #MicroPython
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第6回を公開しました。
最終回は AtomS3 から杖先軌跡の推論結果に対応する Home Assistant 側 Webhook を実行し、家電操作する回です。
部品代 8,000 円で、無事ハリポタ杖が家電を操作する「魔法の杖」になりました。
zenn.dev/dateshim/articles/1…
#zenn #M5Stack #TinyML #MicroPython
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番外編として、ネイティブバイナリ推論 emlearn に再挑戦。
精度低下の原因は、Dense MLPでReLUが効かない罠。
Dense MLP相当の1x1 CNNで定義し直したところ、推論が約1000倍速に。
さらにINT8よりFP32の方が速いという面白い結果に。
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#zenn #TinyML #MicroPython #emlearn
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眠れない深夜のプロトタイプ。
M5Stack AtomS3 の内蔵IR LEDから、PIXMOB X2 に raw IR 信号を送って発光テスト。
UIFlow2 ファームウェア同梱の MicroPython で "esp32.RMT" を叩くだけ。
外付けIR LEDなし、Nature Remoなしでここまで動くのはちょっと楽しい。
#M5Stack #MicroPython #PIXMOB
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USJのハリポタ杖を、無改造のままIoT入力デバイス化しました。
PCやクラウドAIは使わず、M5Stack AtomS3上でセンサーからのIR反射点の取得、TinyML推論、家電操作API発行まで実行。
杖先の動きで照明ON/OFFを操作します。
Zennにて技術解説と追走ガイドを連載予定。
#M5Stack #TinyML #MicroPython
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Zenn連載の第1回を公開しました。
無改造USJハリポタ杖をIoT入力デバイス化する構成・実装・追走手順を、全6回で投稿していきます。
部品代約8,000円（杖含まず）で、おうちをホグワーツ化しよう！
zenn.dev/dateshim/articles/a…
#Zenn #M5Stack #TinyML #MicroPython
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Linux不要、必要なのはChromeブラウザだけ。
USB接続したIoT実機のMicroPythonソースを直接編集できる、ブラウザ完結型環境「ViperIDE」を試行。
ChromebookからM5Stack AtomS3に接続し、複数 ".py" ファイル構成の小規模開発作業メモです。
zenn.dev/dateshim/articles/f… #zenn #M5Stack #MicroPython
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PC不要！Androidスマホ単体で「M5Stack AtomS3」を開発する記事を書きました📱
Termux(proot) PlatformIOでビルド、WebSerialで一括書き込み。ESP32ツールチェーン展開エラーを回避しマージbin生成まで自動化。「コピペスクリプト」付
zenn.dev/dateshim/articles/1… #zenn
#M5Stack #Termux #PlatformIO
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7年前のChromebookでローカルLLMは動くのか？
HP Chromebook x2 12 / Core i5-7Y54 / Crostini上で、Trillim Ternary-Bonsai-1.7Bを試しました。
Prefill相当 約22.2 tok/s、Decode 約8.7 tok/s。万能ではないけど、軽いローカルLLM実験機として面白い結果でした。
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dateshim retweeted
Apr 27
Shipping Trillim v0.10.0!
This version comes with
- Long lived STT and TTS workers which reduces time to first text/audio chunk
- Improved LLM model caching => multi-turn conversations should be much faster
- Fixed an LLM generation bug where unicode characters weren't being decoded well
- Simplified public interface so there is one correct way to do things
There are some breaking API changes and previously supported methods may not work => check the docs for the public interface
Also, join the conversation on our discord server - discord.gg/RYap2nhMKJ
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グラボ無し！5年前のWindows機で8B LLMが快速CPU推論！「 Trillim Ternary Bonsai 」ハンズオン｜Dateshim zenn.dev/dateshim/articles/3… #zenn
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【追記】Trillim Ternary Bonsai の日本語文字化け問題の調査完了。
Trillim側の「マルチバイトの境界をまたぐデコード」が課題のようです。
詳細はZenn記事にて。開発元にフィードバック済みです。
素敵なプロダクトなので、問題が解決してより活用が広がりますように！
zenn.dev/dateshim/articles/3…
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【追記２】Trillim Bonsai の日本語文字化け暫定回避策
最新開発githubリポジトリを参照した文字化け回避策（ タイムアウト対策）を追記しました。
実は元記事公開翌日には既に開発元が修正済…🚀という爆速対応をされてました！💦 zenn.dev/dateshim/articles/3… #Trillim #TernaryBonsai #LocalAI #Zenn
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