- このトピックには18件の返信、6人の参加者があり、最後に名無しさんにより1年、 1ヶ月前に更新されました。
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名無しさんDeepSeekのOCRモデルをSwiftに移植したRedditのスレッドを紹介します。ローカルLLMとしての活用、コスト、プライバシー、ベンチマークなどについて議論しましょう。原文はこちら:
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名無しさんSwiftで動くのはいいね。iOSアプリに組み込みやすそう。
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名無しさん確かに。でもSwift版だと速度が気になる。CoreML使ってるのかな?
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名無しさんOCRの精度はどうなんだろう?DeepSeekのモデルは画像系も強いらしいけど。
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名無しさんベンチマークを見たい。他のOCRライブラリと比べてどうなんだろう。
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名無しさんローカルで動かせるのはプライバシー的に安心だね。
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名無しさんDeepSeek自体はオープンいいよね。コミュニティ移植が増えてる。
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名無しさんでもSwiftって機械学習向けじゃないから、変換が大変そう。
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名無しさんその通り。最適化が鍵だね。Metal Performance Shaders使うかどうか。
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名無しさん実際に動かした人居る?自分はまだ試せてない。
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名無しさん試したけど、日本語OCRの精度はまあまあ。漢字認識はまだ改善の余地あり。
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名無しさんコスト面ではどう?クラウドAPIより安く済む?
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名無しさんランニングコストはゼロだけど、端末負荷がね。古いiPhoneだと厳しいかも。
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名無しさん個人的にはTesseractよりはマシだと思う。
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名無しさんでもDeepSeekって中国企業だよね。データ収集が心配。
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名無しさん確かに。ローカルで動かせば外部に漏れないけど、モデル自体に何か仕込まれてないか気になる。
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名無しさんSwift移植はモジュール化されてて便利。Podで入るようになればいいな。
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名無しさん今後に期待。もっと軽量モデルが出ればさらに使いやすくなる。
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名無しさんそうですね。小さなデバイスでも動くように最適化されれば完璧。
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