この記事で学べること

  • オープンウェイトモデル（Llama 3.1など）とSOTAモデルの距離感を自分で確かめる方法
  • Ollamaを使用したローカルLLM環境の構築手順
  • Pythonを使って複数のオープンモデルを効率的に検証するスクリプトの実装

前提条件

  • OS: macOS, Windows, Linuxのいずれか
  • メモリ: 16GB以上推奨（8Bモデルを動かす場合）
  • GPU: NVIDIA製GPU（VRAM 8GB以上）があると快適ですが、CPUでも動作は可能です

Step 1: 環境準備

まずは、ローカルでLLMを動かすための最も簡単で強力なツール「Ollama」をインストールしましょう。元SIerの私から見ても、このツールの手軽さは革命的だと思います。

公式サイトからインストーラーをダウンロードして実行するか、パッケージマネージャーを使用します。

# macOS/Linuxの場合
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# インストール確認とモデルのダウンロード（Llama 3.1 8B）
ollama pull llama3.1:8b

コマンド実行後、ollama run llama3.1:8b と打てば、その場ですぐに対話が始められます。みなさんも、自分のマシンでAIが動く瞬間のワクワク感、ぜひ味わってみてください。

Step 2: 基本設定

次に、複数のモデルをプログラムから呼び出して比較できるように、Python環境を整えます。特定のベンチマークスコアだけでは見えてこない「使い心地」を比較するのが目的です。

まずは必要なライブラリをインストールします。

pip install openai

次に、OllamaのAPIを介してモデルを呼び出すためのベース設定を作成します。

import openai

# OllamaはOpenAI互換のAPIを提供しているため、これを利用します
client = openai.OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama",  # 任意の文字列でOK
)

def get_ai_response(model_name, prompt):
    response = client.chat.completions.create(
        model=model_name,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.7
    )
    return response.choices[0].message.content

Step 3: 実行と確認

Redditの議論でも話題になっていましたが、「ベンチマークの数字」と「実際の回答の賢さ」には差があることが多いです。そこで、複雑な論理パズルやコーディングを投げて、自分の目で確かめてみましょう。

以下のスクリプトで、複数のモデルを順次テストできます。

test_prompt = "靴を洗って乾かすのに5時間かかります。今、5足の靴を同時に洗って乾かす場合、合計で何時間かかりますか？論理的に説明してください。"

# 比較したいモデルのリスト（事前にollama pullで取得しておくこと）
models = ["llama3.1:8b", "mistral:latest", "gemma2:9b"]

for model in models:
    print(f"--- Testing Model: {model} ---")
    try:
        answer = get_ai_response(model, test_prompt)
        print(answer)
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")
    print("\n")

正直なところ、8Bクラスのモデルでもこの手のひっかけ問題に正解できるようになってきたのは驚きです。以前ならGPT-4クラスでないと解けなかった問題が、今やローカルで動く。技術の進歩は本当に早いですね。

よくあるエラーと対処法

エラー1: 応答が極端に遅い、または返ってこない

Error: http://localhost:11434/v1 is not responding

解決策: バックグラウンドでOllamaサーバーが起動しているか確認してください。また、モデルのサイズがPCのRAM/VRAMを超えている可能性があります。70Bなどの巨大なモデルを動かそうとしていませんか？まずは8Bや7Bといった軽量なモデルから試すのが鉄則です。

エラー2: 意味不明な文字列（文字化け）が出力される

解決策: プロンプトの最後が不自然に切れていたり、temperature設定が高すぎたりすると発生しやすいです。まずはtemperature=0.7程度に下げて安定性を確認してみてください。

まとめ

いかがでしたか？ Redditでも議論されていたように、オープンウェイトモデルは確実にSOTA（最先端）モデルの背中を捉えつつあります。特定のタスクにおいては、もはや高額なAPIを払わなくても十分なケースも増えています。

もちろん、大規模な推論能力ではまだ差があると感じる場面もありますが、ローカルでこれだけの性能が手に入るのは素晴らしいことだと思います。みなさんも自分のPCに眠っているリソースをフル活用して、最新AIの「息吹」を感じてみてくださいね。

ぜひ試してみてください。

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