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Ollama を使用して AI チャットボットを自宅にインストールして使用する

マット クライン/DALL-E 3/ハウツー オタク

まとめ

  • ローカル AI ボットを実行すると、データのプライバシーとオフライン使用の利点が得られます。
  • 大規模な言語モデルを使用する場合は、パラメーター、トークン、データセットのサイズを考慮してください。
  • Ollama をインストールすると、デバイス上で AI モデルを実行し、さまざまなモデルを簡単に実験できます。

技術的な知識がなくても AI の力を解き放つことができます。 Ollama を使用すると、誰でも自分のニーズに合わせた AI モデルをトレーニングできます。使いやすく、自分のデバイスで実行でき、よりスマートでカスタマイズされたソリューションを作成できます。コーディングの専門知識は必要ありません。

ローカルボットを実行する理由

AI の誇大広告に完全に夢中になっている場合でも、それが単なる熱い空気だと思っている場合でも、ChatGPT や Claude などの AI ツールは今後も役に立ちます。ローカル AI チャットボットを実行すると、いくつかの具体的なメリットが得られます。

  • データ プライバシー: チャットボットをローカルで実行すると、データは自分のデバイスに保持されます。これにより、個人の機密情報が外部サーバーやクラウド サービスに送信されなくなります。
  • オフラインでの使用: ローカル AI チャットボットを使用すると、インターネット接続なしで使用できるため、接続が限られている場合や信頼性が低い場合に便利です。
  • カスタマイズ: 特定のニーズに合わせて微調整したり、特別な独自のデータセットと統合したりできます。これにより、チャットボットが用途に適したものになります。
  • コスト効率: 多くのクラウドベースの AI サービスでは、API の使用に対して料金が発生するか、サブスクリプション料金が発生します。モデルをローカルで実行するのは無料です。
  • 遅延の削減: ローカル AI モデルを使用すると、外部サーバーにリクエストを行う必要がありません。これにより、チャットボットの応答時間が大幅に短縮され、エクスペリエンスがよりスムーズで楽しいものになります。
  • 実験と学習: ローカル チャットボットを実行すると、より自由に設定を実験したり、モデルを微調整したり、さまざまなバージョンの AI を試したりすることができます。これは、AI テクノロジーを実際に体験したい開発者や愛好家にとって最適です。

大規模な言語モデルを使用する場合の重要な考慮事項

AI 大規模言語モデル (LLM) は、規模の大小にかかわらず、リソースを大量に消費する可能性があります。多くの場合、重労働を行うための GPU などの強力なハードウェア、メモリ内にモデルを保持するための大量の RAM、増大するデータセットのための大量のストレージが必要になります。

パラメーターは、トレーニング中にモデルが調整する値です。パラメーターが増えると言語の理解が深まりますが、モデルが大きくなるとより多くのリソースと時間が必要になります。より単純なタスクの場合は、2B (10 億) や 8B など、パラメータが少ないモデルで十分かつ高速にトレーニングできる場合があります。

トークンは、モデルが処理するテキストの塊です。モデルのトークン制限は、一度に処理できるテキストの量に影響するため、容量が大きいほど複雑な入力をよりよく理解できるようになります。

最後に、データセットのサイズが重要です。カスタマー サービス ボットに使用されるような、より小規模で特定のデータセットは、より速くトレーニングされます。データセットが大きくなると、複雑になりますが、トレーニングに時間がかかります。多くの場合、特殊なデータを使用して事前トレーニングされたモデルを微調整するほうが、最初から始めるよりも効率的です。

Ollama を立ち上げて実行する

Ollama は、コンピューター上で AI モデルをローカルに実行できるユーザーフレンドリーな AI プラットフォームです。インストールして開始する方法は次のとおりです。

オラマをインストールする

Ollama は、Linux、macOS、および Windows (現在プレビュー段階) にインストールできます。

macOS と Windows の場合は、Ollama Web サイトからインストーラーをダウンロードし、他のアプリケーションと同様にインストール手順に従います。

Linux では、ターミナルを開いて次を実行します。

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

インストールしたら、自宅で AI チャットボットの実験を開始できます。

初めての Ollama AI モデルを実行する

Ollama をインストールしたら、Linux または macOS ではターミナルを開くか、Windows では PowerShell を開きます。まず、Meta が開発した Llama 3.1 と呼ばれる人気のある LLM を実行します。

ollama run llama3.1

Ollama を初めて使用するため、LLama 3.1 モデルが取得され、自動的にインストールされ、質問を開始できるようにプロンプトが表示されます。

他のモデルを実行する

Ollama を使い始めたばかりの人にとって Llama 3.1 が頼りになるモデルであることが多いですが、試してみることができるモデルは他にもあります。 Llama 3.1 は優れた出発点ですが、システムのパフォーマンスに適した軽量モデルなど、他のモデルを検討することもできます。

自分、コンピューターのハードウェア、および特定のニーズに適していると思われるモデルを見つけたら、Llama 3.1 の場合と同じコマンドを実行するだけです。たとえば、Phi 3 をダウンロードする場合は次のようになります。

ollama run phi3

繰り返しますが、モデルを初めて使用する場合、Ollama はモデルを自動的に取得、インストール、実行します。

知っておきたいその他のコマンド

Ollama には他にも使用できるコマンドが多数ありますが、知っておくとよいと思われるコマンドをいくつか紹介します。

モデルはかなりのディスク容量を占有します。スペースを空けるには、次のコマンドを使用して未使用のモデルを削除します。

ollama rm modelname

すでにダウンロードしたモデルを表示するには、次を実行します。

ollama list

どのモデルがアクティブに実行され、リソースを消費しているかを確認するには、次を使用します。

ollama ps

モデルを停止してリソースを解放したい場合は、以下を使用します。

ollama stop

Ollama の残りのコマンドを表示したい場合は、次を実行します。

ollama --help

試してみることができること

セキュリティやプライバシーへの懸念から AI チャットボットの試行を先延ばしにしていた場合は、今すぐに始めてみましょう。始めるためのアイデアをいくつか紹介します。

ToDo リストを作成する: Ollama にその日の ToDo リストを作成するよう依頼します。

一週間の昼食を計画する: 一週間の食事を計画するのにサポートが必要ですか?オラマに聞いてください。

記事を要約する: 時間がありませんか?記事を Ollama に貼り付けて、概要を尋ねます。

Ollama が問題解決、創造性、日常業務でどのように役立つかを自由に試してみてください。

ご自宅に独自の AI チャットボットをセットアップできましたこと、おめでとうございます。あなたは、特定のニーズに合わせた強力なツールを作成して、AI のエキサイティングな世界への第一歩を踏み出しました。モデルをローカルで実行することで、プライバシーが強化され、応答が速くなり、カスタム タスクに合わせて AI を自由に微調整できるようになります。

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