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Gunma.web #55
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Tsubasa SEKIGUCHI
PRO
March 14, 2025
Programming
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Gunma.web #55
Tsubasa SEKIGUCHI
PRO
March 14, 2025
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Transcript
2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 Freelance Frontend Engineer
Tsubasa SEKIGUCHI ローカルで始める 生成AI再入門 Getting Started with Generative AI Again for Free
関口 翼 Tsubasa SEKIGUCHI aka TinyKitten フリーランス フロントエンドエンジニア 関口 翼
Tsubasa SEKIGUCHI aka TinyKitten フリーランス フロントエンドエンジニア 2 2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2
TinyKitten タイニーキトゥン aka 関口 翼 フリーランス フロントエンドエンジニア 3 2025.03.15 |
Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2
TrainLCD スマートフォンで使えるトレインビジョン 鉄道での移動中に迷いそうな時、 電車から降りれるか不安な時 きっとあなたの役に立つはずです 日本全国の鉄道路線で使える 新感覚ナビゲーションアプリ 4 2025.03.15 |
Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2
5 バズりました ユーザーさんがシェアしてくれたので App Storeランキング12位に入りました 寝耳に水です TrainLCD 最近のハイライト 2025.03.15 |
Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2
2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 PoCの紹介 Proof of
Concept 6
7 AI搭載乗換検索CLI ※AIは経路検索を行いません 単純に2駅間の経路を表示するだけの シンプルなCLI AIは経路計算後の観光案内文章生成に 使用 PoCの紹介 2025.03.15 |
Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2
8 2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 Ollama ローカルでLLM(Large
Language Model)が 動かせるOSS 経路検索の結果から おすすめスポットの紹介文言を生成 今回使用するOSS
9 2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 Rust 効率的かつ信頼できるソフトウェアを
開発できる言わずと知れた言語 DB接続(MySQL)と経路検索(ダイクストラ法)の 実装で使用 今回使用するOSS
Gemma こちらはOSSではなくオープンモデル Geminiモデルの作成に使用されたものと 同じ研究に基づいて構築されたモデル 今回は最新のGemma 3を採用 今回使用するモデル 10 2025.03.15 |
Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2
11 2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 基礎知識 Fundamental
Knowledge
12 2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 LLM 基礎知識
LLMはLarge Language Modelの略 日本語で言うと「大規模言語モデル」 大量のデータと深層学習技術によって 構築された言語モデル LLM 基礎知識 LLMはLarge Language Modelの略 日本語で言うと「大規模言語モデル」 大量のデータと深層学習技術によって 構築された言語モデル 引用: LLM (大規模言語モデル)の仕組みとは?生成 AI との違いや活用事例などを一挙に紹介! https://g-gen.co.jp/useful/General-tech/llm-ai/
2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 13 LLM 基礎知識
文書作成や翻訳、感情分析など 自然言語処理のさまざまなタスクに 応用されている ChatGPTがLLMの応用として有名
引用: 自然言語処理モデル「GPT-3」の紹介 https://www.intellilink.co.jp/column/ai/2021/031700.aspx 2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2
14 LLM 基礎知識 従来の言語モデルと比べて、データ量や パラメータ量を大幅に増加させている そのため、自然言語の微妙なニュアンスを 捉えることができる
引用: ダイクストラ法 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%80%E3%82%A4%E3%82%AF%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%A9%E6%B3%95 2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2
15 グラフ理論 基礎知識 今回のシステムでは鉄道路線の経路検索に グラフ理論のダイクストラ法を採用 乗換アプリなど、最短経路問題の アルゴリズムとして広く採用されている
16 2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 どう作るのか Implementation
2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 17 モデルを決める どう作るのか
今回はGemma 3文章生成のモデルに 採用 Gemma 3を選んだ理由は、 いくつかモデルを試して一番生成文が 自然だったから
引用: library https://ollama.com/library 2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2
18 モデルを決める どう作るのか モデルを選ぶときは、 手元のPCのスペックと相談する必要性あり 各モデルには 4B 12B 27B などの種類が存在 値が大きなモデルを選べば精度は高くなる ただしPCに求められるスペックは高くなる
2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 19 モデルを決める どう作るのか
Ollamaの場合、モデルを追加する方法は とても簡単で、コマンドひとつ叩くだけ
2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 20 Ollama+WebAPI どう作るのか
Ollamaはを使うとOpenAI互換の Web APIサーバを構築可能 OllamaのCLIを使わずとも、APIを経由して LLMを使用することができる POST /v1/chat/completions
2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 21 Ollama+WebAPI どう作るのか
OpenAI互換のWeb APIのため、 ChatGPTのAPIを叩く時と同じ パラメータで文章を生成できる ただし、Ollamaで使用できるモデルを 指定する必要がある
2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 22 Rust+reqwest どう作るのか
今回作ったシステムでは、Rustを 開発言語として採用 reqwestは10k+のGitHub Starがある RustのHTTPクライアントライブラリ
2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 23 ダイクストラ法 どう作るのか
Rustでダイクストラ法の計算を行うには petgraphというライブラリを採用 ちなみに、Rustでライブラリのことを 「クレート(Crate)」という
2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 24 ね?簡単でしょう まとめ
案外簡単にLLMをローカルのPCで 動かしてAI搭載アプリを実装することが できました 皆様もローカルでLLMを 動かしてみてください
2025.03.15 | Gunma.web #55 生成AI LT会 Ver.2 Freelance Frontend Engineer
Tsubasa SEKIGUCHI ご清聴ありがとうございました! Thank you for listening!