AI・機械学習 NV-Tesseractは株価を当てられる？ソニー・トヨタなど5銘柄とUSD/JPYで検証
実験機: Core i7-14700F、RTX 5070 Ti 16 GB、RAM 32 GB環境: Windows 11、WSL 2、Ubuntu 26.04 LTS、Python 3.12.14、PyTorch 2.12.1+cu130...
WSL2
AI・機械学習 
AI・機械学習 NV-TesseractはWSL2＋RTX 5070 Tiで動く？時系列予測と異常検知を実測
実験機: Core i7-14700F、RTX 5070 Ti 16 GB、RAM 32 GB環境: Windows 11、WSL 2、Ubuntu 26.04 LTS、Python 3.12.14、PyTorch 2.12.1+cu130...
AI・機械学習 RTX 5070 Tiでローカル画像生成：SD-Turboを1・2・4・8 stepで実測
環境: RTX 5070 Ti 16GB / WSL2 / PyTorch 2.13.0+cu130 / Diffusers 0.40.0SD-TurboをRTX 5070 Tiで動かしました。512×512画像の生成は、読み込みとウォーム...
AI・機械学習 PyTorchをONNXへ変換して本当に同じ？FashionMNIST 1万枚と速度を実測
環境: RTX 5070 Ti / WSL2 / PyTorch 2.13.0+cu130 / ONNX 1.22.0 / ONNX Runtime 1.29.0FashionMNISTのCNNをONNXへ変換し、PyTorchとONNX ...
AI・機械学習 ローカルRAGは本当に効く？自作13記事をQwen 3 8Bへ検索させ20問で検証
環境: RTX 5070 Ti 16GB / WSL2 / Ollama 0.32.15 / Qwen 3 8B Q4このPCで測った速度やVRAMの値をQwen 3 8Bへ尋ねても、当然ながら、その実験の記録を渡さなければ答えられません。...
AI・機械学習 ローカルLLMのPythonコードは動く？4B・8B・12Bをpytest 30回で実測
環境: RTX 5070 Ti 16GB / WSL2 / Ollama 0.32.15 / Python 3.13 / pytest 8.4.1ローカルLLMにPythonの関数を10個書かせ、pytestで動かしました。Gemma 3 ...
AI・機械学習 Ollamaのcontext 4K・8K・16Kで何が変わる？長文検索・待ち時間・VRAMを実測
GPU: RTX 5070 Ti 16GB / WSL2 / Ollama 0.32.15Model: Gemma 3 4B Q4_K_MGemma 3 4Bに長い架空の研究ログを渡し、その中へ埋めた文字列を探させました。Ollamaのコン...
AI・機械学習 VRAM 16GBでローカルLLMは何Bまで動く？Ollamaの4B・8B・12Bを実測
GPU: NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 16GB / WSL2 Ubuntu / Ollama 0.32.15RTX 5070 Tiの16 GBで、Gemma 3 4B、Qwen 3 8B、Gemma 3 12Bを動...
AI・機械学習 PyTorch DataLoaderは何workerが速い？WSL2でnum_workers・pin_memoryを実測
PyTorch 2.13.0+cu130CPU: Core i7-14700F（28 論理CPU）/ GPU: RTX 5070 Ti / WSL2FashionMNISTのCNNは、DataLoaderの設定だけでも学習時間がかなり変わり...
AI・機械学習 batch sizeは大きいほど速い？RTX 5070 Tiでthroughput・VRAM・CUDA OOMまで実測
PyTorch 2.13.0+cu130GPU: RTX 5070 Ti 16 GB / WSL2 Ubuntu 26.04FashionMNISTのCNNで、一度に学習させる画像の枚数を32枚から8192枚まで増やしました。速くなったのは...