記事llama-cpp-agentで多機能ローカルLLM環境を作る
llama-cpp-agentというLLMのフレームワークを利用しました。pythonで簡単にLLMに様々な機能を追加できました。本記事では、LLMからの関数呼び出しや構造化出力などを実際に動かしてみました。
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記事NotebookLMを使って英語資料を理解する
GoogleのNotebookLMを実際に使ってみました。簡単に英語資料をアップロードできて、日本語で資料の解説をしてくれました。また、資料に載っていないことは答えないことも確認できました。
記事ローカルで動くMiniCPM-V-2.5というマルチモーダルLLMを動かしてみた(llama.cpp)
ローカルで動くマルチモーダルLLM、「MiniCPM-V-2.5」を試してみました。どのような解像度の画像であっても、縮小せずにLLMに特徴量をとることができることが利点のマルチモーダルLLMです。また、llama.cppを利用することで、多くの環境で利用できることを確かめました。
記事llamafile(llama.cpp)で返答をjsonフォーマットに固定する
llamafileを使ったローカルLLMで、返答をjsonのフォーマットに固定する方法を記事にしました。この方法はllama.cppにも同様に使えるため、llama.cppから派生したフレームワークでは一般的に使えると思います。
記事phi-3-mediumをllamafileで動かしてみた
microsoftが発表したローカルLLM、phi-3-mediumをllamafileで簡単に実行できるか試してみました。guffとllamafileをダウンロードするだけでchatGPT超えのLLMを環境構築すら不要で使えました。
記事GodotでローカルLLMの返答をリアルタイム表示させたい
GodotでLLMを実行する際に、返答をリアルタイムに表示させる話を記事にしました。結論としては、llama.cpp(llamafile)のサーバーをサブプロセスで起動して、http通信をするのが最も簡単にLLMの返答をリアルタイム表示できます。