Ollama：ローカルインストール型LLM

Ollamaの紹介

Ollamaは、ローカル言語モデルを実行するための軽量フレームワークです。このフレームワークは、モデルの重み、設定、そしてデータセットを単一の統合パッケージにバンドルし、さまざまなAIアプリケーションに最適化されるように設計されています。

インストールガイド

Ollamaのホームページから、Mac、Linux、Windows用のインストールファイルがダウンロードできます。

https://ollama.com/download

始める

インストールが完了したら、Ollamaアプリを実行します。

ターミナルで、以下のコマンドを入力できます。

Ollamaは、より詳細なインタラクションのためのAPIも提供しています。詳細については、以下をご覧ください。

https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md

LLMモデルの選択

Ollamaはさまざまなモデルをサポートしており、その中でもllama-3 8Bモデルは8億個のパラメータを備えており、複雑なコンテキストの理解と問題解決に優れています。各モデルのパフォーマンスは、パラメータの数とトレーニングデータによって異なる可能性があるため、使用目的に合わせて選択することが重要です。

https://ollama.com/library

llama-3 8Bモデルは、GPT-3.5と同様のパフォーマンスを提供します。

ドキュメントのアップロードとチャットUI

PrivateGPTなどのツールを使用すると、OllamaのLLMを介してチャットUIで対話できます。
http://PrivateGPT GitHub

Conda環境の設定

• 新しい環境の作成: conda create -n privategpt python=3.11
• 環境の有効化: conda activate privategpt

PrivateGPTのインストール

• リポジトリの複製: git clone https://github.com/imartinez/privateGPT
• Poetryのインストール: pip install poetry
• Makeのインストール: brew install make
• 依存関係のインストール: poetry install --extras "ui embeddings-huggingface llms-llama-cpp vector-stores-qdrant
• llms-ollama embeddings-ollama"
• 設定ファイルの設定: settings-ollama.yaml

ドキュメントアップロード機能を使用するには、Ollamaのnomic-embed-textモデルをインストールする必要があります。

• 実行: PGPT_PROFILES=ollama make run

結論

Ollamaを使用すると、個人情報保護とデータセキュリティを維持しながら、強力な自然言語処理機能を直接体験できます。特に、データの機密性が重要なビジネスや研究において大きなメリットとなります。
Ollamaの使い方を学び、ローカルで独自のLLMを動かしてみましょう。高性能の自然言語処理機能を直接制御し、結果をすぐに確認できる機会を逃さないでください。