M001 ローカルLLM実行ツール

ローカルLLM実行ツールは、大規模言語モデル（LLM）を自身のコンピューター上で実行するためのソフトウェアです。これにより、インターネット接続がなくてもLLMを利用でき、データのプライバシーも保護されます。

ローカルLLM実行ツールの主な特徴:

• オフラインでの利用:
  • インターネット接続がない環境でもLLMを利用できます。
• プライバシーの保護:
  • 機密性の高いデータを外部サーバーに送信せずにLLMを利用できます。
• カスタマイズ性:
  • LLMモデルのカスタマイズやファインチューニングが可能です。
• 低遅延:
  • インターネット経由での通信がないため、応答速度が速いです。

代表的なローカルLLM実行ツール:

• Ollama:
  • LLMを簡単にダウンロード、実行、管理できるツールです。
  • シンプルなコマンドラインインターフェースが特徴で、様々なプラットフォームに対応しています。
  • llama.cppをバックエンドにしたオープンソースソフトウェアです。
• LM Studio:
  • LLMのダウンロード、実行、チューニング、共有が可能なGUIツールです。
  • 使いやすいインターフェースで、初心者でも簡単にLLMを試すことができます。
  • 様々なモデル形式に対応しており、幅広いLLMをサポートしています。
• GPT4All:
  • 一般的なデスクトップやラップトップで大規模言語モデル（LLM）をプライベートに実行できます。
  • APIコールやGPUは不要です。
  • 消費者向けハードウェアでローカルに実行できるオープンソースのチャットボットと言語モデルのエコシステムです。

ローカルLLM実行ツールの利用シーン:

• 機密性の高いデータの処理:
  • 金融、医療、法律など、機密性の高いデータを扱う場合に適しています。
• オフライン環境での利用:
  • インターネット接続が不安定な場所や、オフラインでの作業が必要な場合に便利です。
• 開発・研究:
  • LLMの性能評価やカスタマイズ、新しいアプリケーションの開発などに利用できます。

ローカルLLM実行ツールは、LLMの利用をより身近なものにし、新たな可能性を広げる技術として注目されています。

Ollamaは、大規模言語モデル（LLM）をローカル環境で簡単に実行できるようにするためのオープンソースのツールです。主な特徴と利点は以下のとおりです。

主な特徴:

• 簡単なセットアップ:
  • Ollamaは、複雑な設定を必要とせずに、LLMを簡単にダウンロード、実行、管理できます。
  • シンプルなコマンドラインインターフェース（CLI）を提供し、直感的な操作が可能です。
• 幅広いモデルのサポート:
  • Llama 2、Mistral、Gemmaなど、さまざまなオープンソースのLLMモデルをサポートしています。
  • ユーザーは、自分のニーズに合ったモデルを自由に選択できます。
• クロスプラットフォーム対応:
  • macOS、Linux、Windowsなど、複数のプラットフォームで動作します。
• Modelfileによるカスタマイズ:
  • Modelfileと呼ばれるファイルを使用して、モデルのパラメータや設定をカスタマイズできます。
  • これにより、ユーザーはモデルの挙動を細かく調整できます。
• APIによる連携:
  • OllamaはAPIを提供しており、他のアプリケーションやツールとの連携が可能です。
  • これにより、LLMをさまざまな用途に組み込むことができます。

Ollamaの利点:

• プライバシーの保護:
  • LLMをローカル環境で実行するため、機密性の高いデータを外部に送信する必要がありません。
• オフラインでの利用:
  • インターネット接続がない環境でもLLMを利用できます。
• 低遅延:
  • ローカル環境で処理を行うため、応答速度が速いです。
• コスト削減:
  • クラウドサービスの利用料金を削減できます。

Ollamaの利用シーン:

• 開発・研究:
  • LLMの性能評価やカスタマイズ、新しいアプリケーションの開発などに利用できます。
• 機密性の高いデータの処理:
  • 金融、医療、法律など、機密性の高いデータを扱う場合に適しています。
• オフライン環境での利用:
  • インターネット接続が不安定な場所や、オフラインでの作業が必要な場合に便利です。

Ollamaは、LLMの利用をより身近なものにし、新たな可能性を広げるツールとして注目されています。

Windows:

1. Ollamaのウェブサイトにアクセス:
   • Ollamaの公式ウェブサイト（ollama.com）にアクセスします。
2. インストーラーのダウンロード:
   • ウェブサイトからWindows用のインストーラー（.exeファイル）をダウンロードします。
3. インストーラーの実行:
   • ダウンロードした.exeファイルを実行します。
   • インストーラーの指示に従ってインストールを進めます。
4. インストール完了:
   • インストールが完了すると、Ollamaが利用可能になります。

インストール後の確認:

• インストールが完了したら、ターミナルまたはコマンドプロンプトで以下のコマンドを実行して、Ollamaが正常にインストールされたことを確認できます。
  • ollama --version

LM Studioは、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を簡単に実行、管理、カスタマイズできるデスクトップアプリケーションです。特に、以下の点でユーザーに利便性を提供します。

主な特徴:

• GUIベースの操作:
  • LM Studioは、直感的なGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）を提供しており、コマンドライン操作に不慣れなユーザーでも簡単にLLMを扱うことができます。
• 幅広いモデルのサポート:
  • さまざまな形式のLLMモデル（GGUF、GGMLなど）に対応しており、多様なモデルを試すことができます。
• モデルのダウンロードと管理:
  • Hugging Faceなどのプラットフォームから直接モデルをダウンロードし、管理することができます。
• パラメータの調整:
  • モデルのパラメータ（温度、トークン数など）をGUI上で簡単に調整し、生成されるテキストの挙動を制御できます。
• サーバー機能:
  • LM StudioはAPIサーバーとしても機能し、他のアプリケーションからLLMを利用することができます。
• GPUアクセラレーション:
  • GPUを利用することで、LLMの推論を高速化できます。

LM Studioの利点:

• 手軽さ:
  • GUIベースであるため、複雑な設定やコマンド操作を必要とせず、誰でも簡単にLLMを試すことができます。
• 柔軟性:
  • 多様なモデル形式に対応し、パラメータ調整も容易なため、さまざまな用途に合わせたLLMの利用が可能です。
• プライバシー:
  • ローカル環境でLLMを実行するため、機密性の高いデータを外部に送信する必要がありません。

LM Studioの利用シーン:

• LLMの評価:
  • さまざまなモデルを試して、性能や特性を比較評価するのに適しています。
• 開発・研究:
  • LLMの挙動を細かく調整しながら、アプリケーション開発や研究を行うことができます。
• 個人的な利用:
  • 文章生成、質問応答、アイデア出しなど、個人的な用途でLLMを利用できます。

LM Studioは、ローカルLLMの利用をより身近なものにし、新たな可能性を広げるツールとして注目されています。

Windowsの場合:

1. LM Studioのウェブサイトにアクセス:
   • LM Studioの公式ウェブサイト（lmstudio.ai）にアクセスします。
2. インストーラーのダウンロード:
   • ウェブサイトからWindows用のインストーラー（.exeファイル）をダウンロードします。
3. インストーラーの実行:
   • ダウンロードした.exeファイルを実行し、インストーラーの指示に従ってインストールを進めます。
4. インストール完了:
   • インストールが完了すると、デスクトップなどにLM Studioのショートカットが作成されます。

検索してダウンロードします。（既存のものがあるので、インストールしたての状態と異なるかもしれません）

タブごとに機能が分かれています。

Chat:

• ダウンロードしたLLMと対話するためのインターフェースです。
• プロンプト（指示文）を入力し、モデルからの応答を受け取れます。
• モデルのパラメータ調整もこちらから可能です。

Developer:

• LLMをローカルサーバーとして起動し、APIを通じて他のアプリケーションからアクセスするための機能を提供します。
• ローカルLLMを活用したアプリケーション開発を支援します。

My Models:

• ローカルにダウンロードしたLLMの一覧を表示し、管理できます。
• モデルの削除やパスの確認などが行えます。

Discover:

• Hugging Face Hubなどのリポジトリから、様々なLLMを検索し、ダウンロードできます。
• モデルのサイズ、ライセンス、評価などの情報を確認できます。

＋Add Char modelからモデルを選択できます。また、インストールも行えそうです。（未検証）
ChatGPTなどと契約している場合にはAPIキーを使って操作できそうです。
ここで触れているOllamaとLM Studioも選択できます。
このページでは、ローカルに設定済みのLLMを参照する手順になります。

+ Add MCP Serversでconfig.jsonが開きます。