ラマ 3.1 モデル (8B、70B、405B) のローカル実行方法

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MetaのLlama 3.1モデルは、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）の最新の進化を代表し、さまざまなタスクで印象的な機能を提供しています。この包括的なガイドでは、これらのモデルをローカルで実行する方法、パフォーマンスを比較する方法、およびそれらを利用するための代替プラットフォームについて探っていきます。

Llama 3.1モデルの理解

Llama 3.1には3つのサイズがあります：8B、70B、および405Bのパラメータ。それぞれのモデルサイズには異なる機能とリソース要件があります：

Llama 3.1 8B：限られた計算リソースに最適であり、テキスト要約、分類、感情分析、および低遅延言語翻訳に優れています。
Llama 3.1 70B：コンテンツの作成、対話型AI、言語理解、エンタープライズアプリケーションに適しています。
Llama 3.1 405B：最も大きな公開可能なLLMであり、エンタープライズレベルのアプリケーション、研究、合成データ生成に適しています。

ベンチマークとパフォーマンスの比較

Llama 3.1モデルは、さまざまなベンチマークでその前のバージョンよりも大幅な改善が示されています。以下は、いくつかの主要なパフォーマンス指標を示す比較表です：

ベンチマーク	Llama 3.1 8B	Llama 3.1 70B	Llama 3.1 405B	GPT-4	Claude 3.5 Sonnet
MATH	35.2	68.3	73.8	76.6	71.1
MMLU	45.3	69.7	75.1	86.4	79.3
HumanEval	18.3	42.2	48.9	67.0	65.2
GSM8K	22.1	63.5	69.7	92.0	88.4

Llama 3.1 405Bは全体的に印象的なパフォーマンスを示していますが、すべてのタスクで70Bモデルよりも優れるわけではありません。この変動性は、特定のユースケースに適したモデルサイズを選ぶことの重要性を示しています。

Llama 3.1モデルをローカルで実行する

1. Ollamaを使用してローカルのLlama 3.1モデルを展開する（8B、70B、405B）

Ollamaは、ローカルでLlamaモデルを実行するための軽量で拡張性のあるフレームワークです。使いやすいコマンドラインインターフェースを提供し、さまざまなモデルサイズをサポートしています。

Ollamaを使って始めるには：

公式ウェブサイト（https://ollama.ai）からOllamaをインストールします。
ターミナルを開き、以下のコマンドを実行してLlama 3.1をダウンロードして実行します：

ollama run llama3

モデルが読み込まれると、それと対話を始めることができます：

ollama run llama3 "量子もつれの概念を説明してください"

より高度な使用法では、パラメータを微調整するためのカスタムモデルファイル（Modelfile）を作成することができます：

FROM llama3:8b
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_k 50
PARAMETER top_p 0.95
PARAMETER repeat_penalty 1.1

これをModelfileとして保存し、カスタムモデルを作成します：

ollama create mymodel -f Modelfile
ollama run mymodel

Ollamaは、Llama 3.1をアプリケーションに統合するためのREST APIも提供しています：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3",
  "prompt": "フランスの首都はどこですか？"
}'

2. LM Studioを使用してローカルにLlamaモデルを展開する（8B、70B、405B）

LM Studioは、Llama 3.1モデルをローカルで実行し対話するための使いやすいグラフィカルインターフェースを提供しています。始める方法は次のとおりです：

https://lmstudio.aiからLM Studioをダウンロードしてインストールします。
LM Studioを起動し、モデル検索ページに移動します。
利用可能なLlama 3.1モデルを見つけるために「lmstudio-community/llama-3」を検索します。
希望するモデルサイズ（8Bまたは70B）とバリアント（BaseまたはInstruct）を選択します。
選択したモデルをダウンロードします。
ダウンロードした後、LM Studioでモデルをロードします。
モデルと対話するためにチャットインターフェースを使用するか、プログラムによるアクセスのためにローカルAPIサーバーをセットアップします。

LM Studioには、Llama 3.1の2つの主要なバリアントがあります：

Base：フューショットプロンプティングやコンテキスト学習などのプロンプトエンジニアリングの技術が必要です。
Instruct：指示の従順や対話への関与に特化しています。

Instructバリアントで最高のエクスペリエンスを得るには、LM Studioの設定で「Llama 3」プリセットを使用します。

オンラインアクセスにAnakin AIを使用する

Llama 3.1モデルをローカルで実行することは柔軟性がありますが、特に大きなモデルの場合は大量の計算リソースを必要とします。Anakin AIは、このようなモデルのパワーを利用したいユーザーに、ローカルセットアップの複雑さを排除した代替ソリューションを提供します。

Anakin AIは、Llamaシリーズを含むさまざまなAIモデルを統合し、コーディングなしでAIアプリケーションを作成およびカスタマイズできる多機能なプラットフォームです。Anakin AIを介してLlama 3.1モデルを使用する方法は次のとおりです：

Anakin AIのウェブサイトにアクセスしてアカウントを作成します。
1,000以上のプレビルトAIアプリがあるアプリストアを探索します。
Llama 3.1ベースのアプリを選択するか、プラットフォームのツールを使用してカスタムアプリを作成します。
アプリを特定の要件に合わせてカスタマイズします。
Anakin AIのインターフェースを介してアプリを展開して使用します。

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スケーラビリティ：必要に応じてAIソリューションを簡単にスケールアップできます。
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