OllamaとGLM-4-FlashによるローカルAI環境の構築と実践ガイド
ローカルLLMの新しい選択肢大規模言語モデル（LLM）を手元の環境で動かしたい場合、環境構築の複雑さやハードウェアの制約が障壁となることが多い。しかし、Ollamaと智譜AIがリリースした「GLM-4-Flash」を組み合わせることで、これらの課題をシンプルに解決できる。GLM-4-Flashは30BパラメータクラスのMixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用しており、軽量ながら ...
10月19日 20:32 投稿
LobeChatの技術構造解説：AIアプリケーションの統合型フロントエンド基盤としての役割
AIエコシステムにおける「接続層」の重要性
大規模言語モデル（LLM）の性能向上が目覚ましい一方で、実際の業務や個人利用への浸透を阻むのは、しばしば技術スタックの断絶にある。クラウド上の高精度APIと、ローカルで動作する軽量モデルの間には、信頼性・拡張性・セキュリティを兼ね備えた統合インターフェースが不足している。LobeChatはこのギャップを埋めるためのオ ...
9月27日 23:38 投稿
ローカルAIアシスタントChandraでパーソナル知識Q&Aシステムを構築する
本記事では、ローカル環境で動作するAIチャットボット「Chandra」を使って、自分専用の知識問答システムを構築する方法を紹介します。Chandraは、高速な応答と高いプライバシー保護を特徴とし、手軽に導入できるソリューションです。
Chandraとは何か？
Chandraは、Ollamaフレームワークを基盤とし、Googleの軽量な「gemma:2b」モデルを統合したAIチャットアシスタントのD ...
9月24日 16:12 投稿
軽量AIモデルgranite-4.0-h-350mによるクイズシステムの迅速な構築ガイド
軽量AIモデルgranite-4.0-h-350mによるクイズシステムの迅速な構築ガイド
1. 序論：なぜgranite-4.0-h-350mを選ぶのか？
質問応答システムを構築するための軽量かつ高性能なAIモデルを探しているのであれば、granite-4.0-h-350mは非常に魅力的な選択肢です。このモデルは3.5億のパラメータのみで、標準的なコンピュータ環境でもスムーズに動作し、高価なGPUを必要としませ ...
9月13日 08:24 投稿
無料GPUで大規模言語モデルを微調整する完全ガイド
本記事では、魔塔コミュニティの無料GPUリソースを活用して大規模言語モデル（LLM）を微調整する実践的な手順を紹介します。環境構築からフレームワーク導入、データ準備、ウェブインターフェースによる学習、モデルのエクスポートおよびローカルデプロイまで、一連の流れを丁寧に解説しています。
1. 魔塔で無料インスタンスを立ち上げる
魔塔コミュニティにアクセスし ...
8月28日 16:36 投稿
Ollama と JuiceFS：一度のダウンロードでどこでも実行
AI 技術の進歩に伴い、大規模言語モデル (LLM) が私たちの生活に深く浸透しています。商用 LLM はコストやデータセキュリティの問題で利用が制限されますが、オープンソースの LLM は自由に使用できるため、ユーザーの信頼を得ています。
Ollama は大規模モデルのデプロイを容易にするツールです。Docker に似た使い勝手で、OpenAI API と互換性があるため、さまざまなモ ...
8月20日 06:18 投稿
FastAPIを活用したLLM応答のリアルタイム音声合成と再生の実装
システムアーキテクチャとデータフロー
本構成では、HTTPリクエストの処理、ローカル大規模言語モデル（LLM）との推論連携、およびテキスト音声変換（TTS）を分離されたモジュールで実行します。クライアントからPOSTリクエストが到達すると、FastAPIがバックエンド推論エンジンへクエリを転送し、生成されたテキストを即座にAPIレスポンスとして返却します。同時に、受信 ...
8月10日 16:46 投稿
ラズパイ5とOllamaで構築するJanus-Pro-7B：エッジでのマルチモーダルAI環境構築ガイド
エッジデバイスでマルチモーダルAIを実現する意義
シングルボードコンピュータであるRaspberry Pi 5上で、画像認識、テキスト生成、そして画像生成までをこなすマルチモーダルAIを動かすことは、もはや夢ではありません。従来、このような高度な処理はクラウドサーバーに依存してきましたが、遅延（レイテンシ）の低減やプライバシー保護の観点から、ローカルデバイス ...
8月4日 07:58 投稿
Ollama-Chatのバックエンドにおけるモデル管理システム構築
データベーススキーマの設計
open-webuiとの互換性を確保するため、以下の必須テーブルを構築します。フィールド定義は厳密に維持する必要があります。
CREATE TABLE `conversation` (
`identifier` BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_identifier` VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT '',
`subject` VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT '',
`content_data` ...
7月28日 21:21 投稿
Ollamaを用いたチャットバックエンドのストリーミング応答実装
環境設定
Ollamaコンテナの起動:
docker run -d -p 3000:8080 -p 11434:11434 -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ollama/ollama
Gemmaモデルのダウンロード:
docker exec -it open-webui ollama run gemma:2b
ストリーミング応答の仕組み
クライアント側の実装
const [response, controller] = await createCh ...
7月25日 03:11 投稿