チューリング の技術ブログ
全80件
vLLMで独自実装モデルを高速推論させる
2024/12/04
ブックマーク
はじめに チューリング生成AIチームの荒居です。 この記事は生成AIアドベントカレンダー2024の4日目の記事です。 この記事では、動画生成モデルを題材に、vLLMを用いて独自のマルチモーダルモデルを推論させる方法について解説します。vLLMはLLMの高速推論・サービングのライブラリで、LlamaやQwenなどの有名なモデルについてはサポートされているため非常に簡単に利用す
MPVの自動運転を実現する技術的課題
2024/11/25
ブックマーク
1. はじめに こんにちは。チューリングのDriving Software チームで車両制御の開発をしている相澤です。チューリングではTokyo30に向けて、E2E自動運転チームが車両の経路を直接出力するAIモデル(TD-1)を開発しています。一方で、実際にその経路に沿って車を動かす制御部分は、私たちDriving Software チームが開発しており、本記事では、その制御の概要と直面している課題につい
【日本語V&Lデータセット】The Cauldron JA, Wikipedia Vision JA を公開しました!
2024/09/18
ブックマーク
はじめに Turing の生成 AI チームでインターンをしている塩野 (@onely7_deep) です。 生成 AI チームでは、完全自動運転の実現に向けてマルチモーダル基盤モデルの開発に取り組んでいます。 本記事では、Turing からリリースされた盛り沢山な GENIAC の成果物 の中の1つである The Cauldron JA と Wikipedia Vision JA データセットを紹介します! The Cauldron JA データセット https://huggingface.co
【E2E連載企画 最終回】:自動運転データセットのためのセンサキャリブレーション技術
2024/09/17
ブックマーク
1. はじめに こんにちは、End-to-End自動運転開発チーム(以降E2Eチーム)で自動運転システムを開発している嶋谷です。本記事はE2Eチームの取り組みを知ってもらう連載企画の最終回として、センサキャリブレーション技術とその精度を高めるための様々な工夫についてご紹介します。 2. キャリブレーションの必要性 自動運転の文脈において、キャリブレーションとはセンサ
【E2E連載企画 第5回】20TiB/dayのデータ処理を支えるデータエンジンの全貌
2024/08/23
ブックマーク
1. はじめに E2E自動運転の開発を手がけるTuringでは、1日に20TiBのデータを、データ収集車を使って集めており、これを使って自動運転のMLモデルを学習しています。データ収集のスピードは加速しているため、2025年末にはおよそ8PB(4万時間分に相当)のデータが蓄積される予定です。 この記事では、我々が、日々20TiBずつ増えていくデータをいかにハンドリングしている
uvだけでPythonプロジェクトを管理する
2024/08/22
ブックマーク
チューリングのE2E自動運転チームの岩政(@colum2131)です。 2024年8月20日にuvのマイナーバージョンが0.3.0にアップデートされました。元々、pipの代替として設計されていたuvが、Pythonのバージョン管理からパッケージ管理まで行えると発表されました。 以前の2024年7月にまとめた記事では、 将来的には、uvがRyeに代替されるよう と書きましたが、実際、RyeやPoetryなどの代替と
【E2E連載企画 第4回】End-to-End自動運転のための三次元物体検出モデルの開発
2024/08/19
ブックマーク
1. はじめに こんにちは、TuringのEnd-to-End自動運転チーム(以降E2Eチーム)で自動運転システムを開発している加藤です。本記事はE2Eチームの取り組みを知ってもらう連載企画の第四弾として、End-to-End自動運転における三次元物体検出のあり方と、三次元物体検出の代表的な手法を紹介し、Turingの開発状況についてお話します。 Turingでは2025年までに東京の複雑な道路を30分
【E2E連載企画 第3回】自動運転のためのNeRFとGaussian Splattingの応用
2024/08/16
ブックマーク
チューリング株式会社の岩政 (@colum2131) です。 近年は、Neural Radiance Fields (NeRF) や 3D Gaussian Splatting (3DGS) といった一連の2次元画像から複雑な3次元再構築が可能な技術が多く発展しています。これらの技術は自動運転にも活用されつつあります。 例えば、オープンソースの自動運転ソフトウェアのAutowareの開発を主導している株式会社ティアフォーでは、NeRFを活用した技術
運転版の"Sora"を作る: 動画生成の世界モデルTerraの開発背景
2024/08/14
ブックマーク
1. はじめに Turing生成AIチームの荒居です。生成AIチームでは、完全自動運転の実現に向けて、現実世界の複雑な状況を理解し予測する動画生成AI、「世界モデル」の開発に取り組んできました。前回の私の記事では、その取り組みの中で調査したGAIA-1の紹介を行いました。今回は、Turingが開発した世界モデル"Terra"で利用している技術や課題・展望などについて紹介をした
【E2E連載企画 第2回】東京の街を学習する:マップレス自動運転のモデル開発
2024/08/13
ブックマーク
はじめに こんにちは、End-to-End自動運転開発チーム(以降E2Eチーム)で自動運転システムを開発している堀ノ内と塩塚です。本記事はE2Eチームの取り組みを知ってもらう連載企画の第二弾として、End-to-end自動運転におけるマップ認識のあり方と、実際のTuringの開発状況についてお話します。 Turingでは2025年までに東京の複雑な道路を30分以上介入なしで運転できるようなE2E自
【E2E連載企画 第1回】End-to-end 自動運転という新しいパラダイム
2024/08/07
ブックマーク
はじめに Turing の End-to-End(E2E) 自動運転チームでチームマネージャをやっている棚橋です。今回はE2E自動運転チームでブログの連載企画を行います。本連載企画ではEnd-to-End(E2E)自動運転の最新技術やTuringの取り組みを紹介します。第一回はTuringで取り組んでいるE2E自動運転の概要と課題について取り上げます。 End-to-end自動運転とは? Turing が取り組んでいる自動運転の方式
Rye × uvでPython環境と機械学習環境を整える
2024/07/12
ブックマーク
チューリングのE2E自動運転チームの岩政(@colum2131)です。 最近、チーム内でPythonを使った開発はRyeとuvを使うことが多くなり、特に機械学習環境もRyeとuvで問題なく開発できるようになりました。社内でのオンボーディング資料としてRyeとuvの操作を整備しようと思い、このテックブログで紹介します。 [2024-08-25追記] 2024年8月20日にuvのマイナーバージョンがアップデートさ
第3世代の自動運転@CVPR2024
2024/07/01
ブックマーク
はじめに Turing 生成AIチームの佐々木 (kento_sasaki1)です。生成AIチームでは、完全自動運転の実現に向けてマルチモーダル基盤モデルの開発に取り組んでいます。 先日、6月17日から6月21日にシアトルで開催されたコンピュータビジョン・機械学習系のトップカンファレンスCVPR 2024に参加し、Vision Language Model (VLM)のワークショップThe 3rd Workshop on Computer Vision in the Wildにて日本語V
GAIA-1: 自動運転のための世界モデルを理解する
2024/05/02
ブックマーク
1. はじめに Turing 生成AIチームの荒居です。生成AIチームでは、完全自動運転の実現に向けて、現実世界の複雑な状況を理解し未来を予測するAI、「世界モデル」の開発に取り組んでいます。世界モデルは、生成AIによって様々な交通状況や歩行者の行動をシミュレーションすることを可能にし、安全かつ効率的な自動運転を実現するための重要な鍵となると私たちは考えて
言語モデルを高位合成でFPGAに実装してみた
2024/04/24
ブックマーク
言語モデルを高位合成でFPGAに実装してみた Turing株式会社のリサーチチームでインターンしているM1の内山です。 Turing株式会社では大規模基盤モデルによる完全自動運転を目指しており、その実現に欠かせない技術として大規模言語モデルの研究開発を行っています。 Generative AI LLMの広範な知識と思考能力に加え、視覚情報やセンサーデータなどの多様な入力を受け入れる