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
Qwen2-7BモデルのローカルデプロイメントとAPI活用ガイド
はじめに
阿里巴巴の通義千問チームがQwen2シリーズのオープンソースモデルをリリースしました。このシリーズには、5つのサイズの事前学習・指令微調整モデルが含まれています：Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14BおよびQwen2-72Bです。現在の最も優れたオープンソースモデルと比較すると、Qwen2-72Bは自然言語理解、知識、コード、数学、多言語を含む多く ...
7月17日 17:01 投稿
DeepSeek R1を活用したプライベート知識ベース構築手法
DeepSeek R1はその優れた推論チェーン処理能力で注目を集めていますが、Spring AIなどの主要フレームワークでは流式出力や思考過程の保持に制限があり、十分なサポートが提供されていません。deepseek4j 1.4では、ベクトルモデル対応など重要な機能拡張が実装されました。
設計思想
このライブラリは、DeepSeek APIの利用を簡素化し、Function CallingやJSONパース、Reaso ...
7月17日 16:30 投稿
ローカル大規模言語模型の実行環境構築：Ollama 活用ガイド
Ollama の概要
Ollama は、Go 言語で構築されたオープンソースのフレームワークであり、ユーザーが自身のマシン上で大規模言語模型（LLM）を容易に実行できるように設計されています。Windows、Linux、macOS といった主要なオペレーティングシステムに対応しており、シンプルなコマンド操作だけでモデルのデプロイから推論までが可能です。また、モデルの量子化（quantizat ...
7月15日 19:48 投稿
FreeBSDジャイル内でollamaを実行する：Ubuntu focal jammy環境でのセットアップ
ollamaのビルドとインストール手順については、以下の記事を参照してください：
FreeBSD上でollamaをインストールする試み - CSDNブログ
Ubuntu focal jammy環境とFreeBSDジャイルでのollamaのビルド・インストール方法 - CSDNブログ
実行手順：
./ollama run phi3
エラー：ollamaアプリに接続できませんでした。起動していますか？
エラーが発生しました。サービスを起 ...
7月10日 19:54 投稿
LLMファインチューニングからOllamaデプロイまでの実装フロー
LLaMA-Factoryを活用した言語モデルのカスタマイズから推論環境構築までの実践的手順を解説します。以下の手順で実施します。
環境構築
ネットワーク最適化後、リポジトリをクローンして依存関係をインストールします。
source /etc/network_accelerator
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Engine.git
cd LLaMA-Engine
pip install -e ".[torch,eval] ...
7月8日 23:10 投稿
LLM 推論におけるチャットテンプレートの整合性と実装上の注意点
大規模言語モデル（LLM）を実用環境に導入する際、モデルの推論結果が想定と異なる挙動を示すケースの多くは、チャットテンプレート（chat template）の不一致に起因します。これは、モデルの学習時・微調整時に用いられたトークン化形式と、推論時に実際に与えられるプロンプト構造が食い違っているために発生します。
典型的な障害事例と対応
コード補完ツールでの ...
6月21日 23:23 投稿