初めての AI チャット アプリの作成: DevOps Pass AI と Ollama の統合から学ぶ

出典として使用したブログ:

https://dev.to/devopspass-ai/workshop-make-your-first-ai-app-in-a-few-clicks-with-pythonollamallama3-31ib

Ollama を使用した AI アプリの構築に関する DevOps Pass AI のガイドを発見した後、私はそれがどのように機能するかを調査し、その過程で得た疑問や学びを文書化することにしました。初めての AI チャット アプリケーションを構築中に私が発見したことは次のとおりです。

最初に抱いた質問

最初にチュートリアルを読んだとき、いくつかの疑問が頭に浮かびました:

1. OpenAI や他のサービスに直接 API 呼び出しを行う代わりに、Ollama を使用するのはなぜですか?
2. Llama3 がローカル AI モデルに適している理由は何ですか?
3. チャット履歴の永続化はどのように機能しますか?また、それがなぜ重要ですか?

これらの各側面を検討しながら、学んだことを見ていきましょう。

ローカル AI セットアップを理解する

私が最初に気づいた興味深い点は、Ollama を介したローカル AI の使用でした。周りに尋ねてテストした結果、いくつかの重要な利点が見つかりました。

• API コストや使用制限なし
• すべてがローカルで実行されるため、完全なプライバシー
• 最初のモデルのダウンロード後はインターネットに依存しません
• Llama3 の驚くほど優れたパフォーマンス

セットアッププロセスは簡単でした: (Bash)

オラマサーブ
オラマ プル ラマ3

最初は 4.7GB のモデル サイズを心配していましたが、私の接続ではダウンロードが速く、私の控えめな開発マシンでもスムーズに動作しました。

チャット アプリケーションの探索

最も興味をそそられたのは、チャット アプリケーションがいかにシンプルでありながら機能的であるかということです。各コンポーネントについて学んだことを詳しく見てみましょう:

チャット履歴管理

特にチャット履歴がどのように機能するかに興味がありました。このコードでは、(python)

という賢いアプローチが使用されています。

file_path = sys.argv[1] '.json'
if os.path.exists(file_path):
open(file_path, 'r') を f:
として使用 メッセージ = json.load(f)

これは、各チャット セッションが独自の履歴ファイルを維持することを意味します。複数の会話を開始してこれをテストしました: (Bash)

python app1.pycoding_help
python app1.py devops_queries

bashCopypython app1.pycoding_help
python app1.py devops_queries
それぞれが独自の JSON ファイルを作成し、会話を分離して永続的に保ちます。
AI 応答処理
私の注意を引いた点の 1 つは、ストリーミング応答の実装です。
pythonCopystream = ollama.chat(
モデル='ラマ3',
メッセージ=メッセージ、
ストリーム=True、
)

ストリーム内のチャンクの場合:
print(chunk['message']['content'], end='', flash=True)
これにより、応答が一度に表示されるのではなく、人間が入力するように徐々に表示されるため、会話がより自然な感じになります。
さまざまなユースケースをテストする
モデルの機能を理解するために、さまざまな種類の質問を試してみました。

技術的な質問
コピー>>> Kubernetes モニタリングを設定するにはどうすればよいですか?
回答は詳細かつ技術的に正確でした。
コード生成
コピー>>> CPU 使用率を監視する Python 関数を作成します
動作するコード例と説明が提供されています。
状況に応じた会話
コピー>>>そのためのベストプラクティスは何ですか?
モデルは以前の質問のコンテキストを効果的に維持しました。

パフォーマンスについて学んだこと
AI をローカルで実行することに関するいくつかの興味深い観察:

起動後の初期応答が若干遅い(モデルウォーミングアップ)
その後の対応が早い
多くのクラウドベースのサービスに匹敵する応答品質
スロットリングやレート制限を心配する必要はありません

まだ質問があります
アプリケーションを構築してテストした後、次のことに興味があります。

特定のユースケースに合わせてモデルを微調整するにはどうすればよいですか?
応答を速くするためにモデルを最適化できますか?
エラーや予期しない応答を処理する最善の方法は何ですか?

結論: 構築する価値はありますか?
この設定を試してみた後、次のような場合には、間違いなく試してみる価値があると思います。

AI 統合について学びたい
プライバシーを重視した AI ソリューションが必要
カスタム AI ツールの構築に興味があります
AI サービスの API コストを回避したい

学習曲線は驚くほど緩やかで、ローカル設定では素晴らしい結果が得られます。
コミュニティへの質問

他に同様のローカル AI アプリケーションを構築した人はいますか?
Ollama で他にどのモデルを試しましたか?
AI アプリケーションでエラーが発生した場合はどのように処理していますか?

コメント欄でお知らせください - 特にさまざまな使用例や改善点について知りたいです!

以上が初めての AI チャット アプリの作成: DevOps Pass AI と Ollama の統合から学ぶの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。