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Software engineering

10 May 202415:08

Summary

TLDRこのビデオスクリプトでは、Apple silicon GPUを使用してMacBookでChad GPTのようなものを実行し、より高速に動作するプロセスについて説明しています。スクリプトでは、オープンソースのLLM（Large Language Model）を使用し、AMAというツールを使ってローカルマシンでモデルをダウンロード・管理する方法を紹介しています。また、オープンWeb UIを使用して、PythonとJavaScriptで構築されたバックエンドとフロントエンドを持つチャットボットを作成し、カスタマイズ可能なUIでモデルを切り替えて対話することができるデモンストレーションを行います。さらに、Dockerを使用したデプロイの簡単さも触れており、開発者がコードの背後にある詳細を理解し、より強力な知識と力を持つことができると結論づけています。

Takeaways

🚀 AppleシリコンGPUを使用して、MacBookでChad GPTのようなものを実行できるようになり、設定が簡単になりました。
💻 個人のマシン上で独自のGPTを実行することができ、Chad GPTと同様に見栄え良くなっています。
📚 ソフトウェア開発者として、コードを確認して裏側の動作を知ることができます。
🔍 open web UIを使用して、AMAと組み合わせてセットアップします。
📥 GitHubリポジトリをクローンし、ローカルNode環境やPython環境のセットアップが必要です。
🐐 AMAは、マシン上で実行され、LLMモデルを自動的にダウンロード管理するエージェントです。
📚 オープンソースのモデルをダウンロードしてローカルで実行できます。
🔧 複数のモデルを試して、ユースケースに最適なものを見つけることができます。
⚙️ GPUで完全に実行され、設定なしで透過的に動作します。
🌐 open web UIプロジェクトを使用して、美しいUIを構築し、ユーザーインターフェースからモデルを管理できます。
🔗 Dockerを使用して、開発環境を構築し、コンテナで実行することも可能です。
📝 コミュニティから共有されたプロンプトを使用したり、独自のプロンプトを保存・インポート・エクスポートすることが可能です。

Q & A

AppleシリコンGPUを使用してChad GPTのようなものをMacBookで実行することの利点は何ですか？
-AppleシリコンGPUを使用することで、すべての処理が高速化され、設定や設定手順を省くことができます。また、ローカルマシン上でGPTのようなものを実行できるため、より良い外観と高速な機能性が得られます。
オープンウェブUIとは何ですか？
-オープンウェブUIは、説明されているプロジェクトで使用される名前で、フロントエンドがJavaScriptで書かれており、バックエンドはPythonで構成されています。また、Docker設定も含まれており、コンテナ化して実行することが可能です。
AMAとは何ですか？なぜダウンロードする必要がありますか？
-AMAは、ローカルマシン上で実行され、LLM（Large Language Model）モデルを自動的にダウンロード・管理するエージェントです。様々なオープンソースのLLMモデルを提供し、ローカルで実行できるように設計されています。
なぜ複数のLLMモデルをダウンロードし、ローカルで実行するのですか？
-異なるLLMモデルはそれぞれ異なる機能とトレーニングを持ち、ユーザーは自分の使用ケースに最適な結果を得るために、様々なモデルを試してみることができます。また、モデルを組み合わせることもできるため、柔軟性が高まります。
オープンウェブUIのバックエンドに必要なPythonのバージョンは何ですか？
-オープンウェブUIのバックエンドには、Python 3.11が必要です。ただし、condaを使用して仮想環境を設定し、必要なライブラリをインストールすることができます。
オープンウェブUIのフロントエンドには何が必要ですか？
-オープンウェブUIのフロントエンドは、Node.jsとnpm（Node Package Manager）が必要です。また、必要なパッケージをpackage.jsonからインストールするために、npm installを使用します。
オープンウェブUIを実行するために必要なDockerの設定ファイルは何ですか？
-オープンウェブUIを実行するためには、Dockerfileとdocker-compose.ymlという2つの主要な設定ファイルが必要です。これらは、プロジェクトのドキュメントセクションで見つけることができます。
オープンウェブUIで使用されるモデルはどのようにして取得・削除・組み合わせることができますか？
-UI上から直接モデルをダウンロードしたり、既存のモデルを削除したり、複数のモデルを組み合わせて使用することができます。これにより、ユーザーは自分のニーズに応じて柔軟に操作することが可能です。
オープンウェブUIの設定で、どのようなカスタマイズが行えますか？
-オープンウェブUIの設定では、テーマの選択、システムプロンプトの設定、高度なパラメータの調整などができる他、独自のプロンプトを保存・インポート・エクスポートすることもできます。
オープンウェブUIのコミュニティ機能とは何ですか？
-オープンウェブUIのコミュニティ機能を通じて、他のユーザーが共有しているプロンプトにアクセスしたり、独自のモデルを追加・共有することができます。これにより、より幅広い機能を利用することが可能です。
Dockerを使用してオープンウェブUIを実行する際の利点は何ですか？
-Dockerを使用することで、プロジェクトの依存関係をコンテナ化し、実行環境を簡単に構築・管理することができます。また、開発環境のセットアップを簡素化し、同じ環境を簡単に再現できる利点があります。
オープンウェブUIで提供される独自のモデル機能とは何ですか？
-オープンウェブUIでは、ユーザーが独自のモデルを追加できる機能が提供されています。これにより、特定のタスクに特化したモデルを実行することができ、より高度な機能を利用することが可能です。

Outlines

00:00

🚀 GPUで高速実行可能なAIモデルのローカル実行方法

Apple silicon GPUを使用して、MacBookでChad GPTのようなAIモデルを実行する方法が説明されています。AMAというツールを使用して、様々なオープンソースのAIモデルをダウンロード・管理し、ローカルで実行することが可能です。また、オープンソースのWeb UIを使用して、見た目も良く、高速に機能性を提供できるカスタムGPTを構築する方法も紹介されています。

05:02

💻 前提知識と環境構築

ビデオでは、ローカルNode環境やPython環境のセットアップが既に済んでいることを前提としていますが、必要であればリフレッシュのためにリンクを提供します。リポジトリのクローン、ディレクトリの確認、フロントエンドとバックエンドのコード構成、Dockerの使用、AMAの実行方法などが詳しく説明されています。また、さまざまなAIモデルの特徴や、それらを組み合わせて使用する方法についても触れられています。

10:02

🖥️ カスタムGPTの実行とカスタマイズ

AMAを使用してダウンロードしたAIモデルを、カスタムGPTで実行し、プロンプトに応答する方法が紹介されています。また、Web UIを使用して、インターフェイスをカスタマイズし、モデルの選択や組み合わせ、テーマの変更、システムプロンプトの追加、プロンプトの保存と共有、そしてコミュニティとの連携を行う方法が説明されています。さらに、Dockerを使用した実行方法も簡単に紹介されており、開発者が背後で行われていることを理解し、より深く学ぶことができるように、詳細な手順が提供されています。

Mindmap

Keywords

💡Apple silicon GPU

Apple silicon GPUは、Appleが開発したグラフィックプロセッシングユニットのことで、MacBookなどのデバイスで高速な画像処理と機械学習タスクを実行できるように設計されています。ビデオでは、このGPUがChad GPTのようなアプリケーションを高速に実行する上で役立つと説明されています。

💡Chad GPT

Chad GPTは、人工知能による自然言語処理モデルを指しており、ビデオでは、MacBook上で実行されるアプリケーションの例として提唱されています。Chad GPTは、テキスト生成や対話型のAI機能を提供する可能性があります。

💡AMA

AMAは、ビデオで説明されている自動的に言語モデルをダウンロード・管理するエージェントです。AMAを使用することで、ユーザーは様々なオープンソースの言語モデルを簡単にダウンロードしてローカルで実行できるようになります。

💡オープンソースモデル

オープンソースモデルとは、誰もが自由に使用し、改変できる言語モデルのことで、ビデオではFacebookのLLaMA、GoogleのGemma、Microsoftの53、Mistilのmixolなどが紹介されています。これらのモデルは、企業が訓練したものを無料で提供しており、ユーザーが自分のマシンでローカルに実行できます。

💡Docker

Dockerは、アプリケーションを実行するためのプラットフォームで、ビデオではオープンウェブUIを実行するために使用されています。Dockerを使用することで、アプリケーションをコンテナ化し、異なる環境での実行を容易にします。ビデオでは、Dockerを用いてアプリケーションを簡単に実行する方法が説明されています。

💡システムプロンプト

システムプロンプトは、AIが対話を行う際に使用されるテキストで、ビデオではユーザーが対話を行う前に入力する必要があると説明されています。システムプロンプトは、AIの応答に重要な役割を果たし、ユーザーが求める情報の提供に使われます。

💡フロントエンド

フロントエンドとは、ユーザーが直接操作するアプリケーションのインターフェースで、ビデオではJavaScriptとSvelteを使用して構築されています。フロントエンドは、ユーザーがAIと対話するためのグラフィカルユーザーインターフェースを提供し、使いやすさを確保します。

💡バックエンド

バックエンドは、アプリケーションのサーバーサイドの部分で、ビデオではPythonを使用して構築されています。バックエンドは、データベースとのやりとりや、AIモデルとの通信など、アプリケーションのロジックを処理する役割を果たします。

💡コンテナ化

コンテナ化とは、ソフトウェアアプリケーションをDockerなどのコンテナ技術を使ってパッケージ化するプロセスで、ビデオではオープンウェブUIを実行するために用いられています。コンテナ化により、アプリケーションの移植性と再現性が向上し、異なる環境での実行が容易になります。

💡モデルファインチューニング

モデルファインチューニングは、既存の機械学習モデルをさらに訓練して、特定のタスクやデータセットに適合させるプロセスです。ビデオでは、コード生成に特化したモデルがファインチューニングされていると推測されており、これにより特定のプログラミングタスクに適した応答を生成できるようになります。

💡Web UI

Web UIとは、ウェブブラウザ上で動作するユーザーインターフェースのことで、ビデオではオープンウェブUIが紹介されています。Web UIは、ユーザーがAI機能にアクセスし対話するためのグラフィカルインターフェースを提供し、直感的で使いやすい操作を実現します。

Highlights

現在可以在MacBook上使用Apple硅GPU运行类似Chad GPT的应用程序，这使得一切运行得更快，且无需进行以往的配置和设置。

可以拥有自己定制的GPT，它在本地机器上运行，并且界面看起来比上周的混乱情况要好得多。

介绍了使用Open Web UI设置AMA（自动管理下载LLM模型的代理）的过程。

展示了如何克隆Open Web UI的仓库，并简要查看了前端和后端的代码结构。

介绍了使用Vit和Svelte Kit编写的前端，以及Python后端。

提供了Docker配置，展示了如何在不使用Docker的情况下常规运行程序。

详细说明了如何下载和运行AMA，以及如何通过命令行界面（CLI）获取模型。

讨论了不同模型的来源和它们各自的优势，如Llama来自Facebook Meta，53来自Microsoft等。

展示了如何在GPU上运行模型，并且无需额外配置，同时展示了GPU使用情况。

介绍了如何使用Open Web UI项目创建一个漂亮的用户界面，并激活Python环境。

展示了如何安装Python依赖项，并运行后端服务器。

说明了如何使用Node和npm安装前端依赖，并构建前端应用程序。

展示了如何启动后端服务，并通过Web界面与模型进行交互。

讨论了如何在UI中选择和组合不同的模型，以及如何通过用户界面直接拉取和删除模型。

介绍了如何使用社区共享的提示，并展示了如何存储和使用自定义提示。

展示了如何通过Open Web UI社区添加和使用自定义模型，如Code Companion。

提供了一个单一的Docker命令，以便快速运行Web UI，而无需手动执行所有步骤。

提到了另一个运行本地LLM的方法，如果不希望受限于olama提供的模型。