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人工知能(AI)の急速な進化の世界では、開発者や愛好家は常に効率的なツールを求め、ワークフローを効率化し、新しい可能性を開くための力を探しています。このガイドでは、DeepSeek Coder 33Bと呼ばれる最新のAIモデルを使用してコーディングタスクを行う方法、Ollamaを使用してそのモデルを実行し、AIアプリを構築する方法について説明します。Anakin AIは、AIアプリを作成するためのノーコードプラットフォームです。
パート1:DeepSeek Coder 33BとOllamaの実行
Ollamaは、DeepSeek Coder 33BなどのさまざまなAIモデルを実行し、対話することができるオープンソースのプラットフォームです。DeepSeek AIによって開発されたこのパワフルなモデルは、特にコーディングタスクに特化しており、コードと自然言語の大規模なデータセットでトレーニングされています。
ステップ1:Ollamaのインストール
DeepSeek Coder 33Bを実行する前に、システムにOllamaをインストールする必要があります。Ollamaは、Windows、macOS、Linuxなど、さまざまなオペレーティングシステム用に利用できます。公式のOllamaのウェブサイト(https://ollama.com)で、インストール手順とダウンロードリンクを見つけることができます。
適切なパッケージをシステムにダウンロードしたら、提供されたインストール手順に従ってインストールを行います。通常、このプロセスはパッケージの展開とインストールスクリプトの実行を含みます。
ステップ2:DeepSeek Coder 33Bモデルのダウンロード
Ollamaのインストールが完了したら、DeepSeek Coder 33Bモデルをダウンロードする必要があります。このモデルは、AIモデルとデータセットの人気のあるリポジトリであるHugging Faceプラットフォームで利用可能です。次のリンクでDeepSeek Coder 33Bモデルを見つけることができます:https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct
モデルをダウンロードするには、Ollamaのコマンドラインインターフェイス(CLI)を使用します。ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、モデルを保存するディレクトリに移動して、次のコマンドを実行します:
ollama create deepseek-33b -f ./modelfile
このコマンドは、deepseek-33b
という新しいモデルを作成し、Hugging Faceリポジトリから必要なファイルをダウンロードします。オプションの-f ./modelfile
は、DeepSeek Coder 33Bモデルの構成とパラメータが含まれるモデルファイルへのパスを指定します。
ステップ3:DeepSeek Coder 33Bモデルの実行
モデルがダウンロードされ、作成されたら、Ollama CLIを使用してそれを実行することができます。ターミナルまたはコマンドプロンプトで、Ollamaをインストールしたディレクトリに移動し、次のコマンドを実行します:
ollama run deepseek-33b
このコマンドは、DeepSeek Coder 33Bモデルを起動し、プロンプトを入力して応答を受け取るための対話セッションを開始します。
使用例:
人間:指定された数の階乗を計算するためのPythonの関数を書いてください。
アシスタント:以下は、指定された数の階乗を計算するPythonの関数です:
def factorial(n):
"""
指定された数の階乗を計算します。
引数:
n (int): 階乗を計算する数。
戻り値:
int: 指定された数の階乗。
"""
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
# 使用例
print(factorial(5)) # 出力: 120
この例では、DeepSeek Coder 33Bモデルが再帰を使用して、指定された数の階乗を計算するPythonの関数を生成しています。この関数には、目的、引数、および戻り値を説明するdocstringが含まれています。
パート2:Anakin AIを使用したAIアプリの構築
Anakin AIは、一行のコードを書かずにAIアプリケーションを作成できるノーコードプラットフォームです。使いやすいインターフェースと幅広い事前ビルドのAIモデルを提供し、技術的な専門知識のレベルに応じて利用できます。
ステップ1:Anakin AIにサインアップする
Anakin AIを使用開始するには、ウェブサイト(https://www.anakin.ai)でアカウントを作成する必要があります。サインアップの手続きは簡単で、名前、メールアドレス、パスワードなどの基本情報を提供する必要があります。
ステップ2:プレビルトAIアプリを探索する
サインアップし、ログインしたら、パーソナルワークスペースに移動します。Anakin AIでは、すぐに探索して使用できるさまざまなプレビルトAIアプリが用意されています。これらのアプリは、コンテンツ生成、画像処理、データ分析など、さまざまな領域をカバーしています。
プレビルトのアプリを見つけるには、トップナビゲーションバーの「Discover」ボタンをクリックします。これにより、利用可能なアプリのライブラリに移動し、カテゴリに基づいてフィルタリングしたり、特定の機能を検索したりすることができます。
ステップ3:新規AIアプリを作成する
必要なプレビルトのアプリが見つからない場合は、ゼロから新しいAIアプリを作成することができます。パーソナルワークスペースで、「Create App」ボタンをクリックして、作成したいアプリのタイプを選択します。
Anakin AIでは、次の3つの主要なアプリのタイプを提供しています:
- Quick App:これは、ブログ記事、翻訳、クリエイティブライティングなどのテキストコンテンツを生成するためのアプリです。
- Chatbot App:その名前の通り、このアプリでは、ユーザーと自然な会話でやり取りするチャットボットを作成することができます。
- Workflow App:ワークフローアプリはより複雑で、複数のAIモデルと機能を組み合わせて単一のアプリケーションに統合することができます。
この例では、Quick Appを作成しましょう。
ステップ4:AIアプリをカスタマイズする
アプリのタイプを選択した後、アプリビルダーのインターフェースに移動します。ここでは、入力フィールド、使用するAIモデル、出力形式など、アプリのさまざまな側面をカスタマイズすることができます。
Quick Appの場合、通常は次のようなものを定義します:
- 入力フィールド:これは、ユーザーがコンテンツを生成するために必要な情報を入力するフィールドです。たとえば、ブログ記事のアイデアを生成するアプリを作成する場合、トピック、対象読者、希望するトーンなどの入力フィールドがあります。
- AIモデル:Anakin AIでは、OpenAI、Anthropic、Googleなど、さまざまなプロバイダからAIモデルを選択することができます。アプリの要件に最適なモデルを選択できます。
- プロンプトテンプレート:これは、ユーザーの入力に基づいてコンテンツを生成するためにAIモデルが使用するテンプレートです。生成されたコンテンツが特定の要件を満たすように、プロンプトテンプレートをカスタマイズすることができます。
- 出力形式:最後に、生成されたコンテンツの表示形式を指定できます。プレーンテキスト、Markdown、またはHTMLなどが指定できます。
アプリをカスタマイズしたら、サンプルの入力を提供してコンテンツを生成してテストすることができます。結果に満足したら、アプリを保存して他のユーザーが使用できるようにすることができます。
ステップ5:Anakin AIのAPIを統合する(オプション)
Anakin AIは、すべてのアプリケーションに対して包括的なAPIサービスを提供しており、開発者や組織がAnakin AIのAPIを利用してプロジェクトをシームレスに統合し、拡張することができます。
これらのAPIを活用することで、ユーザーは独自のアプリケーション内でAnakin AIの強力な機能を簡単に利用できます。これにより、開発者や組織は複雑なバックエンドアーキテクチャや展開プロセスの管理の手間なしに、特定のカスタマイズ要件を満たすことができます。その結果、開発コストと作業量が大幅に削減され、開発者にとっては前例のない利便性が提供されます。
そうであれば、Anakin AIを見逃すわけにはいきません!
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API統合の利点
- Anakin AIの直感的なビジュアルインターフェースを使用して、ビジネスニーズに合わせたAIアプリケーションを迅速に開発し、すべてのクライアントでリアルタイムに実装することができます。
- 複数のAIモデルプロバイダのサポートにより、必要に応じてプロバイダを切り替える柔軟性が提供されます。
- AIモデルの基本機能への事前パッケージ化されたアクセスが可能です。
- APIを介して利用可能な今後の高度な機能で常に最先端を進んでください。
Anakin AIを使用してAIアプリを作成する方法
プランのアップグレードとアカウントクレジットの確認:Anakin AIのAPIサービスは現在、定期購読者に限定して提供されています。APIコールを介してAIモデルを使用する際には、アカウント残高からクレジットが消費されます。サブスクリプションのステータスを確認したり、プランをアップグレードするには、Anakin AI Web Appに移動し、左下にあるアバターをクリックしてUpgradeページにアクセスします。現在のアカウントに十分なクレジットがあることを確認してください。
![](https://assets.anakin.ai/blog/2024/06/image-51.png)
アプリのテスト:それでは、アプリをテストするためにアプリを選択し、「Generate」ボタンをクリックします。正常に実行され、期待した結果が生成されることを確認してください。
![](https://assets.anakin.ai/blog/2024/06/image-52.png)
APIのドキュメントの表示とAPIアクセストークンの管理:次に、トップにあるアプリのインテグレーションセクションに移動します。このセクションでは、APIドキュメントの表示、アクセストークンの管理、およびアプリIDの表示ができます。
APIアクセストークンの生成:「Manage Token」ボタンをクリックしてAPIアクセストークンを管理し、「New Token」を選択してAPIアクセストークンを生成します。トークンの設定を完了し、「Save and generate token」をクリックしてAPIアクセストークンをコピーして保存します。生成されたAPIアクセストークンは表示されるので、すぐに安全にコピーして保存してください。
![](https://assets.anakin.ai/blog/2024/06/image-54.png)
APIキーを直接フロントエンドのコードやリクエストに公開するのではなく、バックエンドの呼び出しを介して平文でAPIキーを公開することは、悪用や攻撃からアプリを保護するためのベストプラクティスです。アプリに複数のAPIアクセストークンを作成し、異なるユーザーまたは開発者に配布することで、APIのユーザーはアプリ開発者が提供するAI機能にアクセスできる一方、その下でのプロンプトエンジニアリングやその他のツールの機能は維持されることが保証されます。
Quick App APIの例
Quick Appは、ブログ記事、翻訳、その他のクリエイティブコンテンツなど、高品質のテキストコンテンツを生成することができます。"Run a Quick App" APIを呼び出すことにより、ユーザーの入力コンテンツが送信され、生成されたテキスト結果が取得されます。
テキストを生成するために使用するモデルパラメータとプロンプトテンプレートは、Anakin AI App -> Manage -> Design Pageの入力設定に依存します。
アプリのAPIドキュメントとリクエストの例は、App -> Integration -> API List -> View Detailsで見つけることができます。
以下は、テキスト補完情報を作成するためのAPIコールの例です:
curl --location --request POST 'https://api.anakin.ai/v1/quickapps/{{appId}}/runs' \
--header 'Authorization: Bearer ANAKINAI_API_ACCESS_TOKEN' \
--header 'X-Anakin-Api-Version: 2024-05-06' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"inputs": {
"Product/Service": "Cloud Service",
"Features": "Reliability and performance.",
"Advantages": "Efficiency"
},
"stream": true
}'
Chatbot App APIの例
Chatbot Appでは、自然な質問応答形式でユーザーとの対話を行うチャットボットを作成することができます。会話を開始するには、「Conversation with Chatbot」APIを呼び出し、返されたパラメータ名を引き続き渡して会話を維持します。
アプリのAPIドキュメントとサンプルリクエストは、App -> Integration -> API List -> View Detailsで見つけることができます。
以下は、会話メッセージを送信するためのAPIコールの例です:
curl --location --request POST 'https://api.anakin.ai/v1/chatbots/{{appId}}/messages' \
--header 'Authorization: Bearer ANAKINAI_API_ACCESS_TOKEN' \
--header 'X-Anakin-Api-Version: 2024-05-06' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"content": "What's your name? Are you the clever one?",
"stream": true
}'
Anakin AIのAPIをアプリケーションに統合することで、AIモデルや機能のパワーを利用しながら、ユーザーエクスペリエンスやカスタマイズオプションの制御を維持することができます。
結論
この包括的なガイドでは、DeepSeek Coder 33BモデルをOllamaを使用して実行し、AIソリューションを作成および展開するプロセスを簡素化するノーコードプラットフォームであるAnakin AIを使用して、カスタマイズされたAIアプリを構築する方法について学びました。
この記事で説明されている手順に従うことで、コーディングタスクのためのDeepSeek Coder 33Bモデルの機能を利用し、特定のニーズに合わせたカスタマイズされたAIアプリを作成することができます。開発者、起業家、または単にAI愛好家であれば、これらのツールを使用して、人工知能の広大な可能性を探索するためのシームレスでアクセス可能な方法を提供します。
そうであれば、Anakin AIを見逃すわけにはいきません!
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