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。
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:
.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。.exeファイルを実行します。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
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。
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"
}'
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)
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
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
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：
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。
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：
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
