なんJLLM部 避難所 ★5
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0001名無しさん@ピンキー2024/12/26(木) 13:13:11.15ID:Vhp+tTX0
AIに色々なことをしゃべってもらうんやで
そこそこのデスクトップPC(できれば+3060 12GB以上)でもなんぼか楽しめるで
自薦・他薦のモデルやツールは>>2以降

本スレ(避難中)
なんJLLM部 ★7
https://fate.5ch.net/test/read.cgi/liveuranus/1710561010/
前スレ(実質本スレ)
なんJLLM部 避難所 ★4
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/onatech/1725931151/
0005名無しさん@ピンキー2024/12/26(木) 13:16:04.96ID:Vhp+tTX0
●Zuntanニキ謹製のツールEasyNovelAssistant

ローカルLLM導入のハードルをぐっと下げてくれたで
初めてのお人はここから始めるのもいいで
https://github.com/Zuntan03/EasyNovelAssistant
0006名無しさん@ピンキー2024/12/26(木) 13:17:27.11ID:Vhp+tTX0
https://github.com/SillyTavern/SillyTavern
AIチャットに特化したUI、SillyTavernや
キャラをbot的に管理したりグラ登録したり複数選んでグループチャットしたり大量の設定を外部記憶的に管理したり色々できるで
画像出力や音声出力とも連携可能で夢が広がるで
機能が豊富すぎて最初取っ付きにくいのと日本語の解説がほとんど無いのが難点やがRPチャット派は使うと幸せになれるやで
あくまでUI(フロントエンド)やからこれ自体にはAIは内蔵されてないから注意してな
好きなAPIやローカルモデルと接続して使うんやで
0007名無しさん@ピンキー2024/12/26(木) 13:17:39.70ID:Vhp+tTX0
例としてKoboldで起動したローカルモデルとSillyTavernを接続する設定や
先にいつもどおりKoboldを起動してな

SillyTavernのプラグのアイコンをクリック
APIに Text Completion を選択
API Typeは KoboldCpp
API keyは不要
API URLに http://localhost:5001/
これでいける
0008名無しさん@ピンキー2024/12/26(木) 13:17:57.73ID:Vhp+tTX0
●多くのモデルには「base」と「instruct」の2種類があるで
baseはチューニングされていない、与えられた文書の続きを垂れ流すモデルやで
instructはchatGPTのように対話して質問に答えるようチューニングされたAIやで
0009名無しさん@ピンキー2024/12/26(木) 13:18:04.01ID:Vhp+tTX0
⚫︎LLMを動かすにはGPUを使う方法とCPUを使う方法があるで
GPUを使う場合は比較的速く動くけど、VRAM容量の大きなグラボが必要になるで
CPUを使う場合はグラボが不要でメインメモリのRAMを増やすだけで大きなモデルが動かせるというメリットがあるけど、動作速度はGPUよりは落ちるで
0010名無しさん@ピンキー2024/12/26(木) 13:18:12.93ID:Vhp+tTX0
⚫︎LLMモデルには量子化されてないsafetensorsファイルと、8bitや4bitなどに量子化されて容量が小さくなったものがあるで
量子化モデルにはGGUFやGPTQなどの種類があるで
基本的にはCPU (llama.cpp)で動かす場合はGGUF、GPUで動かす場合はGPTQを選べばええで
0011名無しさん@ピンキー2024/12/26(木) 13:18:20.52ID:Vhp+tTX0
⚫︎LLMモデルは既存のbaseモデルを元に自分で学習(ファインチューニング)させることもできるで
画像AIのようにLoRAファイルとして学習結果を保存したりLoRAを読み込むこともできるで
0012名無しさん@ピンキー2024/12/26(木) 13:18:28.79ID:Vhp+tTX0
●高性能なPCがないけどLLMを試したい人や大きなモデルを速く動かしたい人はpaperspaceなどのクラウド環境を使うのも手やで
0013名無しさん@ピンキー2024/12/26(木) 13:18:35.28ID:Vhp+tTX0
●モデルのサイズ(パラメータ数)は◯B (B=billion=10億)という単位で表記されるで
例えば7Bのモデルを読み込むなら量子化しない場合は約14GB、8ビット量子化の場合は7GB、4ビット量子化の場合は3.5GBのメモリまたはVRAMが必要になるで
基本的にはBが大きいほど性能が高いで
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