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試行錯誤を重ねるブログ

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Japanese Stable CLIP を試してみた

12月 16, 2023 GeForce python UNITCOM 機械学習

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2020年2月の更新

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コンスタントに更新が来ますねぇ・・・と思ったら、いやもう3月ですよ。

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Waves MaxxAudio Service Application の暴走？

Dell の XPS13 を使用していますが、最近バッテリーが予想以上に持たないと感じていました。たしか、発売当初は 10時間以上持つと言われていたと思います。それが3時間ほどで、バッテリー残量の警告がでてきます。なぜかと調べているときに、タスクマネージャーを見るとタイトルの「Waves MaxxAudio Service Application」というプロセスが、常に 30% 前後の CPU 使用率となっています。 MaxxAudio は、音を良くするソフトウェアらしいです。確かに、XPS13 のスピーカーの音は良いと思っています。タスクマネージャーから、Waves MaxxAudio Service Application プロセスを終了させることはできます。できますが、その状態だと、動画を再生したりする拍子に音量が最大になっていたり、ヘッドホンを接続しても認識されなかったりするみたいです。調べて、これとかドライバの更新とか出てはきますが、今のところ未解決。仕方がないので、タスクマネージャーを時々確認して、プロセスを落としてサービス再起動、で回避しています。 (追記) もしかしたら解決したかもしれません。

XPS13 のサウンド回りの不具合 (おそらく原因判明)

XPS13 に Windows10 Ver1803 をインストール後に音がでなくなった件、 Windows10 のバージョンアップに期待したりもしましたが、結局解決しなかったので初期化しました。設定の回復メニューから初期状態に戻しただけですが、無事に音が出るようになりました。しかし、今度は Waves MaxxAudio Service Application プロセスが暴走する症状が発生しました。うん、どこかで聞いた覚えがありますね。どうやら、Waves MaxxAudio Service Application プロセスの暴走を止めようと試行錯誤した際に、ファイルのアクセス権を変更したりしたと思うのですが、それが原因で音が出なくなったりドライバのインストールに問題が発生したりしたのでしょう。初期化したことで、それらもリセットされてドライバは無事に導入できるようになりましたが、プロセスが暴走するところまで戻ったということですね。プロセスが暴走する件で、以前の投稿では書いていなかったのですが、この症状が発生するのはユーザー切り替えをした場合のみです。(書き忘れたのか、当時はそれに気づいていなかったのかは不明) 1ユーザーのみがログオンしている状態は問題ないのですが、別のユーザーに切り替えてログオンすると、途端に暴走が始まります。ログオフすれば暴走は収まります。どうやら既知の症状らしいのですが、解決方法はやはりなさそう。あ、「ユーザー切り替えを使わない」というのは、一応の解決方法です。ユーザー切り替えがトリガーになるということもわかったので、切り替え後にタスクマネージャーを見るようにすればいいのですが、忘れたときに悲しい思いをします。とりあえずの解決策しかし、Waves MaxxAudio Service Application をスタートアップから外すことで、暴走の症状は発生しなくなりました。方法は、管理者権限のあるアカウントでログオンし、タスクマネージャーを開いて、「スタートアップ」タブより Waves MaxxAudio Service Application を右クリックして「無効化」をクリックして PC を再起動です。 (スクリーンショットはすでに無効化した状態なので、メニューは「有効化」になっています) これで、ユーザー切り替えし

Stable Diffusion (WebUI) を TensorRT で高速化

https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/accelerating-stable-diffusion-inference-with-tensorrt/?ncid=so-twit-197120&=&linkId=100000220768036 TensorRT を使うことで、Stable Diffision の推論を高速化することができるようです。 TensorRT の導入がいろいろ手順があって大変なようですが、今回はその手順をコンテナを使って楽して試してみましょう。なお、VRAM 8GB の GeForce 2070 でも実行可能でした。前提・RTX 世代の GeForce ・Docker で GPU が使えるようになっている事前準備・GeForce のドライバを更新する (多分) 2023年10月にリリースされている最新版のドライバをインストールする必要があります。下記の TensorRT の拡張機能の GitHub には、「Windows: >=452.39」という記載がありますので、それ以上のバージョンにすれば OK だと思います。・お好きな Stable Diffision のモデルをダウンロードしておく ※SDXL は、2023年10月時点では対応していない様子です。 ⇒拡張子 .safetensors を /work ディレクトリに保存しました。・NGC の TensorRT コンテナイメージをダウンロードする docker pull nvcr.io/nvidia/tensorrt:23.09-py3 ・TensorRT の拡張機能をダウンロードする https://github.com/NVIDIA/Stable-Diffusion-WebUI-TensorRT ⇒今回は ZIP でダウンロードして、/work ディレクトリ配下に保存しました。実行・WebUI 用のポートと、モデルデータ共有用のディレクトリを設定してコンテナを起動する docker run -it --gpus=all --rm -v /work:/work -p 7860:7860 nvcr.io/nvidia/tensorrt:23.09-py3 /bin/bash ・必要なパッケージをインストールする

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