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PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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MITライセンスの学習済みAIモデルを使用してGitHubで公開する際のライセンス表記

kpanda

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投稿2021/10/17 08:09

MITライセンスの学習済みAIモデルを使用してGitHubで公開する際のライセンス表記をどのようにするべきかわかりません。

具体的には、
Huggingfaceで提供されているTransformersAPIを使用して作成したプログラムを、Githubにおいて公開する予定です。
私が作成したソースコードについてはGithubでMITライセンスを適応するつもりですが、
使用したAIモデルについてはどのようにライセンス表記をするべきかわかりません。
TransformersAPIにはMITライセンスとなっております。

どのようにLICENCE表記をするべきかご教授ください。

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いつも人様のコードを借りてばかりで公開したことはありませんので、せめてこの場で役に立たせてください。


ライセンス表記のファイルに細かいことが書いてあります。

抜粋すると、本体の

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy

of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all

copies or substantial portions of the Software.
勝手に訳:
上記著作権通知並びに、本許可通知を、全ての複製物(例えば分割したソースコードの中)もしくはソフトウエアの重要部位(例えば本体やルートフォルダ、その他ライセンスを固めて保存する場所などと思います)に含まれていること、とする。

先の本体とライセンスの文言自体を表示するようにという旨と、

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND,

EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF
MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT.
IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM,
DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR
OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE
OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

という免責事項からなることが分かります。

免責事項と許諾条件はちゃんと守られるのであれば問題ないと思いますので、

例えば、Readmeに謝辞として以下の旨を表記しておけばいいと思います。

  • 本モデルのライセンスはMITライセンスに基づいてMicrosoftのTransformersAPIを元にして作成しました。
  • 公開元URLは○○です。
  • また、MITライセンスに基づき、本モデルのライセンスファイルは[パス]に保存してありますので参照ください。

もしくは、
引用したソースコードを突っ込んでおくフォルダを作り、そこにソースコードそのものと、ソースコードのトップに"""〇〇〇"""のようにライセンスファイルそのままを張り付ける(Pythonのエディタで見ると三重に囲われた内側はテキスト扱いされて見やすいので丁寧ですよね)のもありと思います。

投稿2021/10/18 11:57

編集2021/10/18 12:00
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