OpenLLM: 大規模言語モデルを簡単に制御する

Name: Akira Sakamoto

Updated on 2023/8/17

人工知能（AI）の領域において、言語モデルは変革的な力となっています。その中でも、OpenLLMは可能性の限界を押し広げる強力なツールとして際立っています。GPT-3アーキテクチャに基づくOpenLLMは、単なる言語モデルではなく、製品における大規模言語モデル（LLM）を操作するための包括的なプラットフォームです。テキストの生成、言語の翻訳、多様なコンテンツの作成、クエリへの情報提供など、OpenLLMはあらゆるタスクに対するソリューションです。

OpenLLMの機能は、通常の範囲を超えています。LLMの微調整、提供、展開、監視を容易に行えるように設計されており、さまざまなタスクに対して柔軟性のあるツールとなっています。しかし、OpenLLMを本当に特別なものとするのは何でしょうか？どのように動作し、どのような利点を提供するのでしょうか？OpenLLMの世界に没頭し、その潜在能力を明らかにしていきましょう。

OpenLLMの理解：革新的な言語モデル

OpenLLMは言語モデル以上であり、LLMを製品で操作するためのオープンなプラットフォームです。Python 3.8以降とpipを使用して構築されています。インストールは簡単です。pipを使用してOpenLLMをインストールするだけです。インストールが正しく行われていることを確認するには、openllm -hコマンドを実行してください。このコマンドにより、OpenLLMのさまざまな機能の使用方法に関するヘルプガイドが表示されます。

LLMサーバーの起動は、openllm startコマンドを使用するだけで簡単です。例えば、OPTサーバーを起動する場合、openllm start optコマンドを使用します。サーバーが起動すると、http://localhost:3000でWeb (opens in a new tab) UIにアクセスできるようになり、エンドポイントとサンプルの入力プロンプトを試すことができます。

OpenLLM

OpenLLMのウェルカムスクリーン：

$ openllm -h

使い方: openllm [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

   ██████╗ ██████╗ ███████╗███╗   ██╗██╗     ██╗     ███╗   ███╗
  ██╔═══██╗██╔══██╗██╔════╝████╗  ██║██║     ██║     ████╗ ████║
  ██║   ██║██████╔╝█████╗  ██╔██╗ ██║██║     ██║     ██╔████╔██║
  ██║   ██║██╔═══╝ ██╔══╝  ██║╚██╗██║██║     ██║     ██║╚██╔╝██║
  ╚██████╔╝██║     ███████╗██║ ╚████║███████╗███████╗██║ ╚═╝ ██║
   ╚═════╝ ╚═╝     ╚══════╝╚═╝  ╚═══╝╚══════╝╚══════╝╚═╝     ╚═╝

  大規模言語モデルを製品で操作するオープンなプラットフォーム。
  あらゆるLLMを容易に微調整、提供、展開、監視できます。

OpenLLMの実例：実践的な例

OpenLLMは理論だけではありません。リアルなシナリオで使用できる実践的なツールです。いくつかの例を考えてみましょう。

OpenLLMの組み込みPythonクライアントを使用してモデルと対話する場合、別のターミナルウィンドウまたはJupyter Notebookでクライアントを作成してモデルと対話することができます。以下はその方法です：

import openllm
client = openllm.client.HTTPClient('http://localhost:3000')
client.query('「further」と「farther」の違いを説明してください')

また、ターミナルからモデルにクエリを行うためにopenllm queryコマンドを使用することもできます。例えば：

export OPENLLM_ENDPOINT=http://localhost:3000
openllm query '「further」と「farther」の違いを説明してください'

これらの例は、OpenLLMの汎用性を示しています。開発者がLLMをアプリケーションに統合したい場合や、言語モデルの機能を試したい研究者であっても、OpenLLMはニーズに応える柔軟でパワフルなプラットフォームを提供します。

OpenLLMと他のLLMモデルの比較

大規模言語モデルの世界では、OpenLLMはOpenAI LLM、Google AI LLM、Jurassic-1 Jumbo、Megatron-Turing NLGなどのような他の有名なモデルに対抗しています。これらの各モデルにはそれぞれの特徴がありますが、OpenLLMはその柔軟性と使いやすさで際立っています。

OpenLLMはHugging Faceエージェントとシームレスに統合されており、まだ実験的な段階ですが、有望な機能です。この統合により、Hugging Faceエージェントを使用してOpenLLMサーバーを実行し、質問や入力の生成を行うことができます。例えば、与えられたテキストが肯定的か否定的かを判断するためにエージェントを使用することができます。ただし、現時点ではエージェントの統合はStarCoderのみサポートされていることに注意してください。

import transformers
agent = transformers.HFAgent('http://localhost:3000/hf-agent') # OpenLLMサーバーを実行するURL
agent.run('以下の「text」は肯定的か否定的か？', text='このモデルの入力の生成方法が好きではありません。')

OpenLLMはLangChainとも統合されており、LangChainを使用してローカルのLLMをすばやく開始することができます。この機能を使用して質問やテキストの生成を行うことができます。さらに、OpenLLMはリモートのOpenLLMサーバーともやり取りすることができ、別の場所で展開されたOpenLLMサーバーに接続することができます。

from langchain.llms import OpenLLM
llm = OpenLLM(model_name='dolly-v2', model_id='databricks/dolly-v2-7b', device_map='auto')

本番環境へのOpenLLMの展開

LLMを本番環境に展開することは、その機能を活用するための重要なステップです。OpenLLMは、buildコマンドを使用してDolly V2のような特定のモデルをビルドできるため、このプロセスを簡素化します。BentoMLのBentoは、配布の単位です。プログラムのソースコード、モデル、ファイル、アーティファクト、および依存関係をパッケージ化します。

openllm build dolly-v2

Bentoをビルドしたら、BentoMLのcontainerizeコマンドを使用してコンテナ化することができます。BentoMLは、本番環境でのオンラインMLサービスの展開とホスティングに対する包括的なオプションを提供しています。

bentoml containerize <name:version>

OpenLLMは、単にLLMを操作するためのプラットフォームであるだけでなく、LLM、AI、その他の関心を持つ同様の個人からなるコミュニティを構築することにも関わっています。これは常にBentoMLチームによって運営されており、ユーザーや貢献者と交流する準備ができています。OpenLLMの機能を向上させることに興味がある場合や、質問がある場合は、どうぞお気軽にお問い合わせください。LLMをより使いやすく利用可能にするために、コミュニティに参加してください。

OpenLLMの未来を見る

OpenLLMは、現在のためのツールにとどまらず、将来を見据えて設計されたプラットフォームです。OpenLLMの開発者は、その機能を向上させ、ユーザーフレンドリーにするために常に取り組んでいます。近日公開される予定の機能の1つは、LLM.tuning()を使用して任意のLLMをユーザーのニーズに合わせて微調整できる能力です。この機能により、ユーザーは自分の特定の要件により適したLLMをカスタマイズすることができ、OpenLLMはますます多機能なツールになります。

OpenLLMはユーザーのプライバシー保護にも貢献しています。使用状況データを収集してユーザーエクスペリエンスを向上させ製品を改善していますが、個人情報は除外されて最大限のプライバシーが確保されています。ユーザーは、--do-not-trackCLIオプションを使用するか、環境変数OPENLLM_DO_NOT_TRACK=trueを設定することで使用状況の追跡をオプトアウトすることができます。

export OPENLLM_DO_NOT_TRACK=true

結論

人工知能と機械学習の急速に変化する世界において、OpenLLMは強力で多機能なツールとして際立っています。大規模な言語モデルを本番環境で運用する能力を持つことで、開発者、研究者、AI愛好家にさまざまな可能性を提供しています。テキストの生成、言語の翻訳、多様なコンテンツの作成、またはクエリに対する情報提供など、OpenLLMはあらゆるニーズに対応しています。

OpenLLMは単なる言語モデルではなく、AIの領域で可能なことの限界を押し広げるプラットフォームです。近日公開予定の機能や継続的な改良により、OpenLLMは将来ますます強力なツールとなるでしょう。では、なぜ待つ必要がありますか？OpenLLMの世界に飛び込んで、あなたのAIプロジェクトをどのように革新できるかを発見してください。

よくある質問

1. OpenLLMとは何ですか？

OpenLLMは、大規模な言語モデル（LLM）を本番環境で運用するためのオープンプラットフォームです。ユーザーは、LLMを微調整、提供、展開、監視することができます。GPT-3のアーキテクチャに基づいており、テキストの生成、自然言語理解、機械翻訳など、さまざまなタスクに使用することができます。

2. OpenLLMは、OpenAI LLMやGoogle AI LLM、Jurassic-1 Jumbo、Megatron-Turing NLGなどの他のLLMと比較してどのような特徴がありますか？

OpenLLMは、これらの優れたモデルに対して独自の特徴を持っています。その汎用性と使いやすさが際立っています。Hugging Face agentsやLangChainとシームレスに統合されており、さまざまな方法でモデルと対話することができます。また、多くのオープンソースのLLMとモデルランタイムをサポートしています。

3. OpenLLMを本番環境に展開するにはどうすればよいですか？

OpenLLMは展開プロセスを簡素化します。buildコマンドを使用して特定のモデルのBentoをビルドすることができます。Bentoをビルドしたら、BentoMLのcontainerizeコマンドを使用してコンテナ化することができます。BentoMLは、本番環境でのオンラインMLサービスの展開とホスティングに対する包括的なオプションを提供しています。