ひきこもり村AI研究部

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どれもいや過ぎる..
仮想環境作るのが良いかもしれないがGPU必要になってくること考えると結局筐体か

  • あなたの環境が NumPy 2.x であるなら、PyTorch や LightGBM をそのまま使うと互換性エラー・クラッシュのリスクがある。
  • 安定して動かしたいなら、NumPy を 1.x 系に落とす（例: numpy < 2.0）のが現時点では safest という現実的な対策。
  • もし PyTorch や周辺ライブラリを自前でビルドできるなら、NumPy 2.x support を含むビルドを使えば動く可能性もあるが、それはやや上級者向け。
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やっぱ移動とかいろいろ考えるとminipcがよさそうだがamd系のgpuが多い。

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これは持ち運びがきつい。スペック的には悪くないが

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だいぶ遅れがあるけど、NVIDIAのSPARKの登場を待った方がいいか
しばらくはOptunaとかでパラメーターいじり易いように色々改変しよう。

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新しいことするの止めて既存のものをブラッシュアップしよう。まずはゴミを削除して簡易化する。

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うーむ、CPUで最適化はきついか

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5試行で1時間かかるな。最適化のコスト高いな。全然進まない。

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ハイパーパラメーターについて

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何か適当にはったけどこのどうがかなり詳しく解説してくれてる。
何回か見直すか。

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うーん、回すのに時間かかりすぎるな。やっぱりレンタルgpuするか

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KAGGLEの上位入賞の人の解説をみたんだけど参考になる部分は多いけど素人みたいなやり方してる。やはりプロがあんなところでやらないか。

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やっはgpuレンタルはダメだ。センシティブデータだし、ぶっ壊れてる自作機直すか。

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内部プログラムみるとたまたま偶然正常に動いてるみたいな所も結構あるな。
バイブコーディングも結構問題あるな。

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やはり、チューニングのためにGPUいるな。１Trainingで12時間とかかなわん。

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まちがえた

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RTXの4000、5000番台はヤバいな。燃えるらしい

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やっぱTrainingの時間が問題よな。自作機治れば10分の1ぐらいに圧縮できそうだが。

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うおおお動いた。前回ボタン電池かえても動かなかったから何かシリアス問題があるかと思ったけどどうやら雑貨屋でかったボタン電池がもうすでに寿命だった模様。しかしこの自作機のボタン電池切れる問題何とかして欲しい。数年に1回分解するのもしんどい。

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いや普通に電源ついたりつかなかったりするな。回路の電流の問題か？電気関係はよく分からん。次のデバイスまでのつなぎにしたほうがよさそうだなこれは。

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AIを初めて学習するときにかったEGPU、全く動かなくて使えなかった。もう邪魔だし中身だけ抜いてそろそろ捨てるか。