Ollama CheatSheet: オラマを使ったローカルLLMの実行を始めよう

Ollamaを使用してローカルLLMの実行を始めましょう！このチートシートは、インストール、使用法、カスタマイズ、およびトラブルシューティングについて網羅しています。

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Ollama CheatSheet: オラマを使ったローカルLLMの実行を始めよう

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目次

大型言語モデル（LLM）をコンピュータでローカルに実行することは、Ollamaのようなツールのおかげでますますアクセスしやすくなっています。 Ollamaを使用すると、さまざまなオープンソースのLLMを管理し、マシン上で使用することができ、高い程度の制御とプライバシーを提供します。このチートシートでは、Ollamaを使用してローカルのLLMを実行するために必要なすべての手順を、インストールから高度な使用法まで、詳しく説明します。

Ollamaの紹介

Ollamaは、LLMをローカルで簡素化するオープンソースのプラットフォームです。 LLaMA 2、Mistral、Gemmaなど、さまざまなモデルをサポートし、簡単に切り替えることができます。 ローカルでLLMを実行することで、クラウドベースのサービスに関連するコストとプライバシーに関する問題を回避できます。

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Ollamaを使用する理由

  1. プライバシー：LLMをローカルで実行することで、データがユーザーのマシンから出ないため、プライバシーやコンプライアンスの問題が解決されます。
  2. コスト効率：クラウドベースのLLMサービスに関連するコストを回避できます。
  3. 制御：AIモデルとその設定に対してより多くの制御を獲得できます。
  4. 柔軟性：さまざまなモデル間を簡単に切り替え、必要に応じてカスタマイズすることができます。

インストール

前提条件

  • メモリとストレージ容量が十分なコンピュータ（少なくとも8 GBのRAMが推奨されています）。
  • ターミナルまたはコマンドプロンプトの基本的な使用方法に関する知識。

ステップバイステップのインストール

Ollamaのダウンロード：OllamaのGitHubリポジトリhttps://github.com/jmorganca/ollamaまたはOllamaのウェブサイトを訪れ、オペレーティングシステム（Mac、Windows、またはLinux）に適したバージョンをダウンロードし、インストール手順に従ってください。

Ollamaのインストール:

  • Mac：ダウンロードした.dmgファイルをダブルクリックし、インストール手順に従います。
  • Windows：ダウンロードした.exeファイルを実行します。
  • Linux：GitHubページで提供されているインストール手順に従います。

インストールの確認：ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行してインストールを確認します：

ollama --version

最初のLLMの実行

モデルのダウンロード

LLMを実行するには、まずモデルをダウンロードする必要があります。 たとえば、LLaMA 2モデルをダウンロードするには、次のコマンドを使用します：

ollama run llama2

このコマンドにより、モデルがダウンロードされ、使用するために設定されます。 モデルのダウンロードには時間がかかる場合があるため、モデルのサイズが数ギガバイトになることがあります。

モデルとのインタラクション

モデルがダウンロードされたら、それとやり取りを開始できます。 たとえば、LLaMA 2モデルに質問をするには、次のコマンドを使用します：

ollama run llama2

クエリを入力するように求められます。 たとえば：

>>> What can you do for me?

モデルは、クエリに基づいて応答を生成します。

高度な使用法

Ollamaをローカルサーバーとして実行する

アプリケーションとOllamaを統合するために、ローカルサーバーとして実行し、REST APIを介してやり取りすることができます。 次のコマンドでサーバーを起動します：

ollama serve

この後、APIを介してモデルとやり取りするためにAPI呼び出しを行うことができます。 たとえば、curlを使用する場合：

curl --location --request POST 'http://localhost:11434/v1/generate' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "prompt": "A hyper-realistic portrait of a medieval knight",
    "model": "llama2"
}'

クライアントライブラリの使用

Ollamaは、PythonやJavaScriptなどのさまざまなプログラミング言語向けのクライアントライブラリを提供しています。 これらのライブラリを使用すると、API呼び出しのプロセスが簡素化されます。 たとえば、Pythonのクライアントを使用する場合：

import ollama
 
client = ollama.Client(api_key='YOUR_API_KEY')
response = client.generate(prompt="A hyper-realistic portrait of a medieval knight", model="llama2")
print(response)

モデルのカスタマイズ

Ollamaを使用すると、モデルのパラメータとシステムプロンプトを調整してモデルをカスタマイズすることができます。 モデルの構成ファイルを編集することでこれが可能です。 たとえば、LLaMA 2モデルの温度設定を変更するには、次のように構成ファイルを編集します：

model: llama2
temperature: 0.7

モデル間の切り替え

Ollamaでさまざまなモデル間を切り替えるのは簡単です。 コマンドでモデル名を指定するだけです。 たとえば、Mistralモデルに切り替えるには：

ollama run mistral

パフォーマンスに関する考慮事項

LLMをローカルで実行すると、リソースの使用量が増える場合があります。 パフォーマンスを最適化するためのいくつかのヒントを紹介します：

  1. パワフルなマシンを使用する：RAMが多く、より優れたGPUを搭載したマシンのパフォーマンスが向上します。
  2. モデルのサイズを最適化する：パフォーマンスに問題がある場合は、サイズの小さいモデルを使用します。
  3. Dockerの統合：より良いGPUの利用をするために、Nvidia Container Toolkitを使用してDockerコンテナ内でOllamaを実行することを検討してください。

トラブルシューティング

よくある問題

  1. モデルのダウンロードエラー：安定したインターネット接続と十分なディスクスペースを確保してください。
  2. パフォーマンスの問題：システムリソースを確認し、パフォーマンスに問題がある場合は、モデルを小さくするかハードウェアをアップグレードしてください。
  3. APIエラー：サーバーが実行されていることを確認し、正しいAPIエンドポイントとパラメータを使用しているか確認してください。

ヘルプを入手する

追加のサポートについては、Ollamaのドキュメントを参照するか、GitHubやその他のソーシャルプラットフォームのコミュニティに参加してください。

Ollamaを使用してAnakin AIのAI APIを呼び出す

Anakin AIは包括的なAPIサービスを提供し、開発者がアプリケーションに強力なAI機能をシームレスに統合できるようにします。 Anakin AIのAPIを活用することで、複雑なバックエンドアーキテクチャを管理せずにプロジェクトを堅牢なAI機能で強化できます。 Ollamaを使用してAnakin AIのAPIを呼び出す方法を以下に示します：

ステップ1：プランのアップグレードとアカウントのクレジットの確認

Anakin AI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。 Anakin AI Webアプリに移動し、左下のアバターをクリックして、アップグレードページにアクセスしてサブスクリプションの状態を確認し、必要に応じてプランをアップグレードしてください。

ステップ2：APIアクセストークンの生成

Anakin AI Webアプリのアプリケーション統合セクションを訪れ、APIアクセストークンを生成します。 マネージトークンをクリックし、新しいトークンを選択し、トークンの設定を完了してAPIアクセストークンを安全に保存します。

ステップ3：Ollamaを使用してAPI呼び出しを行う

APIアクセストークンが用意できたら、Ollamaを使用してAnakin AIに対してAPI呼び出しを行うことができます。 以下は、Anakin AI APIを使用してテキストコンテンツを生成するための例です：

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",
        "Framework": "Attention-Interest-Desire-Action"
    },
    "stream": true
}'

{{appId}}をアプリのIDに、ANAKINAI_API_ACCESS_TOKENを生成したトークンに置き換えてください。

ステップ4：Ollamaとの統合

Anakin AIのAPIをOllamaと統合するには、Pythonのクライアントライブラリを使用できます。 以下はその例です：

import ollama
import requests
 
client = ollama.Client(api_key='YOUR_OLLAMA_API_KEY')
 
# Anakin AI APIのエンドポイントとヘッダーを定義する
anakin_api_url = 'https://api.anakin.ai/v1/quickapps/{{appId}}/runs'
headers = {
    'Authorization': 'Bearer ANAKINAI_API_ACCESS_TOKEN',
    'X-Anakin-Api-Version': '2024-05-06',
    'Content-Type': 'application/json'
}
 
# Anakin AI API呼び出しのペイロードを定義する
payload = {
    "inputs": {
        "Product/Service": "Cloud Service",
        "Features": "Reliability and performance.",
        "Advantages": "Efficiency",
        "Framework": "Attention-Interest-Desire-Action"
    },
    "stream": True
}
 
# Anakin AIにAPIコールを行う
response = requests.post(anakin_api_url, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

この例では、PythonスクリプトからOllamaを介してAnakin AIのAPIを呼び出す方法を示しています。

よくある質問

Ollamaとは何ですか？

Ollamaは、コンピュータ上で大型言語モデル（LLM）を実行できるオープンソースのプラットフォームです。

Ollamaをインストールするにはどうすればよいですか？

OllamaのGitHubリポジトリやウェブサイトから、お使いのオペレーティングシステムに適したバージョンをダウンロードし、インストール手順に従ってください。

Ollamaでは複数のモデルを実行できますか？

はい、Ollamaは複数のモデルをサポートしており、コマンドでモデル名を指定することで簡単に切り替えることができます。

Ollamaを使用してモデルとやり取りするにはどうすればよいですか？

モデルとやり取りするには、ターミナルで実行してクエリを入力するか、プログラムからのアクセスのためにREST APIを使用します。

Ollamaを実行するためのシステム要件は何ですか？

少なくとも8 GBのRAMを搭載したコンピュータが推奨されます。 よりパワフルなハードウェアは、より良いパフォーマンスを提供します。

Ollamaでモデルをカスタマイズするにはどうすればよいですか？

Ollamaでは、モデルの構成ファイルを変更することでモデルをカスタマイズすることができます。 温度やシステムプロンプトなどのパラメータを調整します。

OllamaはGPU上で実行できますか？

はい、OllamaはGPUを利用して実行することができます。 最適なGPUの利用をするために、Nvidia Container Toolkitを使用したDockerコンテナ内でOllamaを実行することを検討してください。

Anakin AIのAPIをOllamaと統合するにはどうすればよいですか？

Anakin AIからAPIアクセストークンを生成し、OllamaからAPI呼び出しを行うためにそれを使用します。 この統合を容易にするために、Pythonのクライアントライブラリを使用することができます。

結論

Ollamaを使用すると、大型言語モデルをローカルで簡単に実行できます。 高い程度の制御、プライバシー、柔軟性が提供されます。 アプリケーションにLLMを統合したい開発者や、AIの機能を探求したいエンスージアストにとって、Ollamaは強力で使いやすいソリューションです。 このチートシートに従ってOllamaの使用を開始し、ローカルLLMの潜在能力を引き出しましょう。

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