要点だけまとめると、**DiffusionGemma GGUFは普通のGGUFモデルとして扱うと詰まる**、というのが最大のポイントです。 **先に知るべきこと** DiffusionGemmaは通常のautoregressive LLMではなく、`diffusion-gemma` architectureのGGUFです。なので、普通の`llama-cli`、`llama-server`、LM Studio、Ollama、Unsloth Studioの通常推論経路では、モデルファイル自体が正しくても実行できないことがあります。 典型的なエラーはこれです。 ```text unknown model architecture: 'diffusion-gemma' llama.cpp does not support this GGUF's model architecture ('diffusion-gemma') ``` この場合、モデルが壊れているのではなく、runner側が未対応です。 **必要なrunner** 現状はDiffusionGemma対応入りの`llama.cpp` PR/ブランチを使い、通常の`llama-cli`ではなく、専用の: ```text llama-diffusion-cli ``` をビルドして使うのが本筋です。 **CUDAビルドの罠** GPUで使うならCUDAビルドが必要です。ただし古いCUDA Toolkitだと、最近のMSVCでビルドに失敗します。 典型例: ```text error STL1002: Unexpected compiler version, expected CUDA 12.4 or newer. ``` これはCUDAが古いという意味です。CUDA 12.4以上を使うのが安全です。 **低VRAMでの現実** 8GB VRAM級ではモデル全体は載りません。全部GPUに載せようとするより、部分オフロードが現実的です。 実用ラインはだいたい: ```text -ngl 8 --diffusion-kv-cache on --diffusion-eb on ``` `-ngl auto`や`-ngl all`は一見便利ですが、低VRAM環境ではVRAM/RAMを攻めすぎて不安定になりがちです。手動で`-ngl`を固定した方が安全です。 **KV cacheはON** `--diffusion-kv-cache on`はかなり効きます。 OFFだと毎stepの負荷が重くなりやすいです。まずONで試すべきです。 **KV cache量子化は万能ではない** 通常LLM感覚で、 ```text -ctk q8_0 -ctv q8_0 -ctk q4_0 ``` などを入れたくなりますが、DiffusionGemmaでは必ず速くなるとは限りません。特にV cache量子化はFlash Attention絡みで失敗・低速化する可能性があります。まずはデフォルトKV型でよいです。 **`-n`の意味が普通と違う** DiffusionGemmaでは`-n`は普通の「最大生成token数」として体感しにくいです。 内部では固定長canvasをブロック単位でdenoiseします。 今回のモデルでは: ```text canvas_length = 256 -n 1 -> 1ブロック -n 512 -> 2ブロック -n 1024 -> 4ブロック ``` 短い回答なら`-n 1`で十分。 献立や計画のような長めの回答は`-n 512`が必要です。 **step数と品質** `--diffusion-eb-max-steps`が実用上かなり重要です。 ```text 16 steps: 速いが崩れやすい 32 steps: 遅いがだいぶ読める ``` `--diffusion-steps`だけ下げても、EB modeでは`--diffusion-eb-max-steps`側が効いている場合があります。両方揃えるのが分かりやすいです。 ```text --diffusion-eb-max-steps 32 --diffusion-steps 32 ``` **visual modeが面白い** DiffusionGemmaを試す価値は、普通のtoken streamingではなく、canvasがstepごとに更新されるところです。 ```text --diffusion-visual --diffusion-visual-progress --diffusion-visual-interval 1 ``` を付けると、途中で文が崩れたり整ったりする過程が見えます。 **日本語プロンプトの罠** Windowsでは日本語を`-p`で直接渡すと文字化けすることがあります。 UTF-8のプロンプトファイルを作って: ```text -f prompt.txt ``` で渡すのが安全です。 **thinking/channel問題** モデルやテンプレート次第で、出力にこういうものが混ざります。 ```text <|channel>thought ... <channel|> ``` これはチャットテンプレート/モデル形式/runner未成熟の問題です。 可能ならテンプレートに`enable_thinking=false`を渡す、または表示側で`<channel|>`以降だけ抜くと扱いやすくなります。 ただし、観察目的なら全部見えていた方が面白いです。 **反復検出の罠** runner側が反復を見つけて出力を切ることがあります。 ```text しししし 多多多多 ******** ``` みたいな崩れを止める目的ですが、DiffusionGemmaではこれが暴発して、`-n 512`で2ブロック生成するはずが1ブロックで止まることがあります。 理想は: ```text EOG tokenなら終了 反復は表示上trimしてもよい でも反復だけで次ブロック生成を止めない ``` です。 **おすすめ初期設定** まず試すならこれです。 ```powershell llama-diffusion-cli ` -m model.gguf ` -f prompt.txt ` -dev CUDA0 ` -ngl 8 ` -n 512 ` --fit off ` --diffusion-eb on ` --diffusion-kv-cache on ` --diffusion-eb-max-steps 32 ` --diffusion-steps 32 ` --diffusion-visual ` --diffusion-visual-progress ` --diffusion-visual-interval 1 ``` 短文なら: ```text -n 1 --diffusion-eb-max-steps 16 ``` 長めなら: ```text -n 512 --diffusion-eb-max-steps 32 ``` **最終評価** 低VRAM環境では、DiffusionGemmaはまだ普通のLLMより実用的とは言いにくいです。 ただし、5 canvas-token/s相当くらいは出ることがあり、visual mode込みの「面白枠」「研究枠」「将来比較用」としてはかなり価値があります。 一発でやるなら、最初からこう考えるのが近道です。 ```text 普通のGGUF runnerではなく専用diffusion runnerが必要 CUDA 12.4以上でビルド -nglは手動固定 KV cacheはON -nはcanvasブロック数 品質はEB stepsで調整 日本語はUTF-8ファイル visual modeで観察 反復停止は信用しすぎない ```

ToDo TTS・STT・LLMを連結したものは、だいたい作れそう。 ただ、各モデルを何にするか、VRAM 8GBでどれを採用するかは未決。 似たようなものをたくさん作ってしまっているので、どの方向性が一番よいかは整理したい。 とにかく早く、ちゃんと触れるものを作る必要がある。CLI側はある程度できているけれど、Web UIはまだない。 llamaのWeb UIはかなりよいので、そのあたりをベースにするのがよさそう。 実際に触って改善する流れにまだ入れていないのが課題。もっと触りやすくして、検証を回したい。 スマホからの音声入力も、今後の連結先として使えそう。 なのでWeb UIもPC向けより、スマホ向けを先に考えたほうがよいかもしれない。LINEっぽいUXの方向。 別件。 diary.soushou.net に過去のTwitterアーカイブを入れる。 OGP設定をもう少しちゃんとやる。 ルートドメインの活用も考える。継続的なアクセスがある。 他のドメインが全然活用できていないので、その扱いも整理したい。 更新しないという選択肢も含めて検討する。

RT @TJO_datasci: @EzoeRyou 大昔からこの手の脳機能イメージング研究に対しては「PC筐体の温度変化からPCの計算内容を読み解くようなもの」という揶揄がなされてきていますね。実際その通りなんですが。

RT @suzumiya_na_gi: @eO8rMT2mKZu3Eo6 @sachi777shia777 まれに「改製不適合戸籍」というものがありまして、だいたいは本人氏名の文字が「誤字・俗字」であるために電子化出来なかった戸籍です。 こういう戸籍は今の広域交付システムに乗せ…