Qwen Image EditでLoRAを使っていると、初回は1時間かかるのに、2回目からは10分で終わるという現象に気づいた方も多いのではないでしょうか。しかも、プログラムを再起動しても2回目以降は速いまま。この記事では、その理由をキャッシュの仕組みから丁寧に解説します。 結論：2種類のキャッシュが組み合わさっている 速度差の正体は、主に以下の2つのキャッシュ機構です。 OSのページキャッシュ（RAMへのファイルキャッシュ） CUDA
カテゴリー: アプリケーション開発
AIモデル（例：Qwen・Stable Diffusionなど）を使っていると、 「どこにダウンロードされてるの？」「気づいたら容量がヤバい…」と感じたことはありませんか？ この記事では、Hugging Face系モデルの保存場所・容量の仕組み・削除方法・保存先変更まで、まとめて解説します。 ■ モデルはどこにダウンロードされるのか？ from_pretrained() を使うと、モデルは自動的に Hugging Faceのキャッシュ領
機械学習モデル（特にTransformer系）を触っていると、.safetensors ファイルをNetronで開いたときに、 「ノードが並んでいるだけで、配線（接続）が見えない」 という疑問にぶつかることがあります。 この記事ではこの現象の理由と、実際にブロックの接続（配線）がどこに記録されているのかを整理して解説します。 なぜNetronで配線が見えないのか？ 結論から言うと： safetensorsには「配線情報」が入っていないた
はじめに 最近のGPU環境では「CUDAは自動で入っているのか？」「PyTorchはどこまで自動でやってくれるのか？」といった疑問を持つ人が多いと思います。 この記事では、Pythonのembed版（ポータブル環境）でCUDA対応PyTorchを使ったGPU推論を行う方法を、最小構成でわかりやすく解説します。 結論（重要ポイントまとめ） RTX 20xx以降でも CUDAは自動では入らない ただし PyTorch（CUDA版）に必要なラ
WindowsでTritonをインストールしたにもかかわらず、torch_has_triton()がFalseを返してしまう問題に遭遇することがあります。この記事では、その原因と解決方法を解説します。 Tritonとは？ GPUカーネルをPythonで書けるようにするコンパイラ／言語です。 通常、GPUで高速な処理をするにはCUDA（C++）でカーネルを書く必要がありますが、TritonはそれをPythonに近い書き方で実現
