【AI】Dify x Ollama: ローカル構築ガイド
Dify x Ollama: ローカルPCへの構築ガイド
大規模言語モデルを社内で安全に活用するためのステップバイステップガイド
はじめに
近年、大規模言語モデル（LLM）の活用が注目されています。しかし、外部APIへの依存やセキュリティ上の懸念から、社内でLLMを構築・運用したいというニーズが高まっています。本記事では、オープンソースのLLMフレームワークであるDifyと、ローカルLLM実行エンジンであるOllamaを組み合わせ、社内のローカルPCにLLM環境を構築する方法を解説します。この構築方法により、セキュリティを確保しつつ、柔軟かつ効率的にLLMを活用することが可能になります。
DifyとOllamaとは？
Difyは、LLMアプリケーションを構築するためのオープンソースフレームワークです。RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインを簡単に構築でき、多様なデータソースとの連携も可能です。一方、Ollamaは、ローカルPC上でLLMを簡単に実行できるツールです。コマンドラインインターフェースを通じて、様々なモデルをダウンロードし、実行できます。DifyとOllamaを組み合わせることで、ローカル環境でRAGアプリケーションを構築し、社内データに基づいたLLM活用を実現できます。
構築方法：Ollamaのセットアップ
まず、Ollamaを社内のローカルPCにインストールします。Ollamaの公式サイト（https://ollama.com）から、お使いのOSに合ったインストーラをダウンロードし、指示に従ってインストールしてください。インストールが完了したら、ターミナルを開き、`ollama --version`コマンドを実行して、Ollamaが正しくインストールされていることを確認します。次に、使用したいモデルをダウンロードします。例えば、Llama 2 7Bモデルをダウンロードするには、`ollama pull llama2`コマンドを実行します。モデルのダウンロードには時間がかかる場合があります。
Difyの構築：Difyをローカルで実行
次に、DifyをローカルPCに構築します。Difyは、Docker Composeを使用して簡単に構築できます。DifyのGitHubリポジトリ（https://github.com/dify-ai/dify）から、`docker-compose.yml`ファイルをダウンロードし、ローカルディレクトリに保存します。ターミナルを開き、`docker-compose up -d`コマンドを実行すると、DifyがDockerコンテナとして起動します。DifyのWebインターフェースにアクセスするには、ブラウザで`http://localhost:8000`を開きます。
DifyとOllamaの連携
DifyとOllamaを連携させるには、Difyの設定でOllamaをLLMプロバイダーとして指定します。DifyのWebインターフェースで、設定メニューを開き、LLMプロバイダーを選択します。Ollamaを選択し、Ollamaが起動しているローカルホストのアドレスとポートを指定します。これで、DifyからOllama経由でローカルLLMにアクセスできるようになります。
新しいモデルの導入
Ollamaを使用すると、新しいモデルを簡単に導入できます。Ollama Hub（https://ollama.com/library）から、使用したいモデルを選択し、`ollama pull <モデル名>`コマンドを実行してダウンロードします。ダウンロードが完了したら、Difyの設定で新しいモデルを選択することで、すぐに新しいモデルを使用できます。様々なモデルを試して、最適なモデルを見つけることをお勧めします。
マシンスペックについて
ローカルPCでLLMを実行するには、十分なマシンスペックが必要です。特に、GPUメモリとCPUメモリが重要です。大規模なモデルを使用する場合は、少なくとも16GB以上のGPUメモリと32GB以上のCPUメモリを推奨します。もし、マシンスペックが不足している場合は、より小さなモデルを使用するか、クラウドGPUを利用することを検討してください。今回構築した環境では、ある程度のスペックが必要となります。 もう少しマシンスペックが必要になる可能性も考慮し、余裕を持った構成を検討してください。
技術ブログのまとめ
本記事では、DifyとOllamaを組み合わせ、社内のローカルPCにLLM環境を構築する方法を解説しました。この構築方法により、セキュリティを確保しつつ、柔軟かつ効率的にLLMを活用することが可能になります。ぜひ、本記事を参考に、社内でLLM活用を推進してください。この技術ブログが、皆様のLLM活用の一助となれば幸いです。
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