Dify と Style-Bert-VITS2 でライブ配信風音声チャットを実現 (ローカル専用)

今回作ってみたのは、Dify を使った音声チャットボットです。キーボードからの入力に対し、生成 AI が音声で答えてくれます。遊んでみた感覚としては、ちょっとラグがあってから声で返事があるので、ライブ配信に参加している感じに近いですね。参加したことないですけど。あと、昔で言えば、人工無能を使った BBS シミュレータといったところでしょうか。昔で言い換える必要も無いんですけど。

ローカル専用です

Dify でチャットボットを作り、Ollama のローカル LLM に推論させ、Style-Bert-VITS2 にしゃべらせる、という構成です。もちろん自分で作った (学習させた) 音声モデルを利用できます。Style-Bert-VITS2 が走っているサーバに直接しゃべらせるので、ローカル専用です。Dify には (本記事執筆時の最新版 0.9.1-fix1 でも) 簡単に音声ファイルを再生する機能が無いため、ある意味苦肉の策です。Style-Bert-VITS2 の API サーバに物理的に音声再生能力があれば、Mac じゃなくても今回紹介する (本家を少しいじっただけの) スクリプトで実現できると思います。

環境構築

Dify と Ollama の構築はボクのブログの別記事を見てください。RAM がいっぱい (64GB 以上) あれば、1台の Mac でまかなえます。ボクの Mac は 32GB しか RAM が無いので、Dify を別の Mac (mini) で走らせています。

下の記事で紹介していますが、Style-Bert-VITS2 の CPU 学習可能版を作りました。Mac ユーザや CUDA が動かない環境の方向けです。ブログ記事 (というか GitHub) を参考に環境を作ってください。CUDA が動く環境の方は、本家の Style-Bert-VITS2 で大丈夫です。

API サーバスクリプトの説明

まず、すでに環境構築済みの方は、pydubをインストールしてください。今回新たに構築した場合は、インストールされているはずです。

pip install pydub

しゃべる API サーバの server_speech_fastapi.py は、元のスクリプト server_fastapi.py に音声再生機能を追加しただけです。追加変更箇所は以下ですが、まるごと持って行くならこちらからどうぞ

# サーバサイドで再生する為にインポート
from pydub import AudioSegment
from pydub.playback import play
            # 以下 2行追加して、音声を再生。wav のかわりに、テキストを返す
            speech = AudioSegment.from_file(wavContent, format="wav")
            play(speech)
            #return Response(content=wavContent.getvalue(), media_type="audio/wav")
            return Response(content=text, media_type="text/html")

Response は、音声合成に使用した (クライアントから送られた) テキストです。何の工夫も無くごめんなさい。ただ、音声の再生ということで言えば、音声データをクライアントに送りクライアントが再生するとか、サーバ自身で再生するにしても、一度ファイルとして書き出してから再生する、みたいな余計な処理がない分速いと思います。

設定はconfig.ymlserver:ブロックを少しいじって、ポートの変更と受け付けるテキストの上限をそれなりに変更しましょう。ちなみにdevicempsにしても、CUDA が動かなければ APIサーバスクリプト側でcpuにしちゃいます。 → v. 1.0.3 で MPS で動くようになりました。利用可能なデバイスを自動で判定します。CPU ならキャパの半分を使用します。

server:
  device: mps
  language: JP
  limit: 20000 # 文字数の上限
  origins:
  - '*'
  port: 5055 # デフォルトの 5000 から、使っていないポートに変更

API サーバは、仮想環境内から以下コマンドで実行できます。モデルとトークナイザの読み込みに時間がかかります。

python server_speech_fastapi.py

しばらく待って、こうなれば準備完了です。

10-12 19:06:26 | DEBUG  | __init__.py:130 | pyopenjtalk worker server started
10-12 19:06:27 |  INFO  | bert_models.py:92 | Loaded the Languages.JP BERT model from /Users/handsome/Documents/Python/Style-Bert-VITS2-Mac/bert/deberta-v2-large-japanese-char-wwm
10-12 19:06:27 |  INFO  | bert_models.py:154 | Loaded the Languages.JP BERT tokenizer from /Users/handsome/Documents/Python/Style-Bert-VITS2-Mac/bert/deberta-v2-large-japanese-char-wwm
10-12 19:06:27 |WARNING | tts_model.py:397 | No model files found in model_assets/.cache, so skip it
10-12 19:06:27 |  INFO  | server_speech_fastapi.py:116 | Loading models...
10-12 19:06:27 |  INFO  | server_speech_fastapi.py:123 | The maximum length of the text is 20000. If you want to change it, modify config.yml. Set limit to -1 to remove the limit.
10-12 19:06:27 |WARNING | server_speech_fastapi.py:129 | CORS allow_origins=['*']. If you don't want, modify config.yml
10-12 19:06:27 |  INFO  | server_speech_fastapi.py:338 | server listen: http://127.0.0.1:5055
10-12 19:06:27 |  INFO  | server_speech_fastapi.py:339 | API docs: http://127.0.0.1:5055/docs
10-12 19:06:27 |  INFO  | server_speech_fastapi.py:340 | Input text length limit: 20000. You can change it in server.limit in config.yml

テストはウェブブラウザから行うのが簡単です。アドレスバーにこんな感じでしゃべって欲しいテキストとモデル名 (ModelNameを差し替え) を入れてエンターキーを叩いてください (スピーカのボリュームに注意!)。

http://localhost:5055/voice?text=こんにちは!おしゃべりできて、うれしいです!&model_name=ModelName

API サーバを自分の Mac/PC で実行していれば、スピーカーなどから音声が流れた後にブラウザに「こんにちは!おしゃべりできて、うれしいです!」と表示されるはずです。ターミナルにも SUCCESS が出ていれば OK です。次に進みましょう。

Dify で AI アプリを作る

チャットボットを Chatflow で作ってください。

LLM はお好きなのをどうぞ。Ollama でローカルモデルを使用される方は、日本語が多少怪しくてもレスポンスが速い、軽めのモデルが良いと思います (参考まで、ボクは qwen2.5:14b-instruct-q8_0 を Temperature: 0.7、Top_P: 0.9、Keep Alive: 30m で使っています。普段よく使っている Llama3.1 だと内容によっては全く答えてくれないのですが、Qwen 2.5 は多少攻めた会話もできます)。

SYSTEM プロンプトにはキャラ付けの他、「簡潔に」「markdown を使用しない」「日本語のみ」「英語や中国語は絶対に使わない」という内容を入れておくのが良いでしょう。Style-Bert-VITS2 にいい感じにしゃべってもらうには、とにかく日本語であることが重要です。

次に、LLM と回答をつなぐラインをクリックし、「HTTPリクエスト」を追加します。

最低限この内容を設定すれば大丈夫です。

API:

メソッドURL
POSThttp://<IPアドレス>:<ポート>/voice
例: http://192.168.1.12:5055/voice

パラメータ:

キー
textLLM/(x) text
model_name(自分のモデル名)
例: ModelName
入力後はこんな感じ

最後の回答ブロックには、最初から入っている LLM/(x) text か、HTTPリクエストの (x) body が良いと思います。前者はしゃべり出す前に、後者はしゃべり終わってからテキストがチャットに表示されます。

どちらか気に入った方で

ここまでできたらプレビューでテキストの生成や音声の再生をテストし、仕上げに公開しましょう。

これで、基本的なライブ配信風チャットシステムの完成です。システムプロンプトでのキャラ付けをしたり、RAG で知識を入れてあげたり、ムフフな回答もしてくれる LLM を採用したり、お好きなようにお楽しみください。ただし、音声データの著作権を持っていない場合は、あくまでも個人で楽しむだけにとどめてください。

学習につかった音声データと、満足度、そして不安

今回このシステムを楽しむに当たり、5つの mp3 の音声データを合計 40秒弱用意しました。Mac の CPU で学習にかかった時間は 20分ほどです (M2 Max 12-core CPU)。で、実際に Style-Bert-VITS2 がしゃべった感じはどうかというと、かなり良いですね。日本語の発音として相当に自然です。ラグに関しても、音声合成は CPU で処理されますが、LLM による文章の生成よりかなり短いので問題ありません。

音声データはネットで拾ってきた動画から切り出したもので、内容はファンイベントの告知です。コーパスとして適しているものなのかはわかりませんが、丁寧に視聴者に語りかける口調が素材として良かったのかもしれません。当然 Style-Bert-VITS2 やモデル、トークナイザの性能、日本語への最適化が大きいことは間違いありません。すばらしいシステムを作り上げてくださった作者様達に大感謝です。

それと、これでチャットしてるとすごく不思議な感じになりますね。LLM に、アイドルとして回答して、と指示出ししているだけでそれ以外の知識を与えているわけじゃ無いのに、レスポンスが音声なだけでかなりリアルにアイドルのライブ配信に参加している感じになります (したことないですけど)。以前、Google の AI 研究者か誰かが、AI はついに本当の知能を得た!証拠もある!と会社に報告したことで解雇された、というニュースを見ました。今回この AI アプリで遊ぶことでそのことを思い出しました。ありうるな、と。最近よく聞く「脳がバグる」状況は、かなり簡単に実現できますね。悪意のある LLM を使った場合にどうなるか、ちょっと不安になりました。

ところで Style-Bert-VITS2-Mac の学習の MPS 化はどうなったのか

PyTorch の Nightly ビルドはすでに AMP Autocast で MPS をサポートしており、学習用のコードはほぼ動くようになりました。6秒のファイルの学習は、1分20秒ほどで完了します。ただし、エラー無く処理が終わるようにコードをいじると完成したモデルは誰か知らない女性の声になり (ホラー?)、いじらずに実行するとロスの処理の部分でエラーとなり、失敗します。ボクには PyTorch や機械学習の知識や学習が足らず、不具合の特定ができないので Issue も上げられていない状況です。気になる方は、GitHub に上げているコードを見てみてください。853行目の+ loss_dur + loss_klを削除すると処理は完了し、そのままだと以下のエラーで止まります (実行には、requirements.txt の torch と torchaudio をコメントし、それぞれの nightly をインストールしてください)。

[rank0]:   File "/Users/handsome/Documents/Python/Style-Bert-VITS2-Mac/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/autograd/graph.py", line 825, in _engine_run_backward
[rank0]:     return Variable._execution_engine.run_backward(  # Calls into the C++ engine to run the backward pass
[rank0]:            ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
[rank0]: RuntimeError: view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(...) instead.

というわけで Mac ユーザの皆さん、ボクが MPS 化を完成させるのを待つよりも、地道に CPU で学習させた方が速いですよ。

Image by Stable Diffusion

今回のトップ絵は、かなり楽勝で作れたと思います。プロンプトを書き換えたのも 2回くらい。画像のクオリティを上げようと思ってステップ数を上げると急にモニタの向こうに人が増えたりしてゾゾーッとします。不気味の谷とかじゃなくて、普通にホラー映画のやつ。

Date:
2024年10月13日 0:07:02

Model:
realisticVision-v51VAE_original_768x512_cn

Size:
768 x 512

Include in Image:
live video chat streaming event of a popular pop singar. one girl in monitor

Exclude from Image:

Seed:
2850031306

Steps:
25

Guidance Scale:
20.0

Scheduler:
DPM-Solver++

ML Compute Unit:
CPU & GPU

日本語 TTS の最高峰 Style-Bert-VITS2 の学習を mac で実行する

注意!今のところ、macOS での学習は CPU 専用です。

高性能日本語 text-t-speech である Style-Bert-VITS2 ですが、作者様が公開されているバージョンで学習するには NVIDA GPU が必要です。悔しいのでなんとかならないものかとコードをいじっていたら、mac でも学習ができるようになりました。公開時点では、まだ CPU のほんの少しの力しか使えないので非常に遅く、6秒の音声の学習に M2 Max 12 コア CPU で 7分 20秒 5分 11秒かかる状態です。とは言えこれまで macOS では既存モデルを使った音声合成しかできなかったわけですから、個人的には大きな前進だと思っています (試してないですが、他の OS でも動くかもしれません。NVIDIA GPU を持っていない、Windows や Linux の方はお試しの上、結果を教えてください)。

というわけで、とりあえず公開します。

コードと詳細は GitHub へどうぞ

インストール方法と固有の使い方は GitHub でご確認ください。

GitHub: https://github.com/tokyohandsome/Style-Bert-VITS2-Mac/tree/master

PyTorch を知らぬ男がどうやったのか

基本は気合い、そして諦めない気持ち。計算するデバイスをcudaからmpsにする程度でしょ、と思っていたら全然うまくいかず、まずはcpuでとにかく動かそう、と方針転換。エラーが出ては PyTorch 2.3 の公式ドキュメントを読み、Deepseek Coder V2 の力も借りながら一つ一つ潰していく作業。時に自分のひらめきに助けられ、二晩後。無事にトレーニングが終わり、モデル一覧に追加された音声で聞いた「こんにちは、初めまして。あなたの名前はなんていうの?」の美しさたるや。プログレスバーが動き出してから完了するまでに数分待たされたのも、今思えば粋な演出でしたね。ま、ともあれ話を戻すと、コードで実行される処理自体は複雑では無く基本的に上から下へ、なので、一つ一つ CPU で処理するようにしていっただけ、ということになります。

これからどうするか

MPS で動かすのはまだいくつもハードルがありそうなので、CPU をバンバン使って高速化できないのかな、と考えています → 使用できるコア数の半分を使用するようにし、少し高速化しました (v1.0.1)。Whisper を macOS で動かすのは多分 MLX 版が良い (しかない?) と思うのでそこをどうにかしたり、複数の音声ファイルがあればesd.listを自動生成するくらいはできそうですよね。スタイルまで手を出すかどうかはまだわかりません。とりあえずもっと学習を高速化して、モデルの品質を高める作業時間を減らしたいです。

おや?いつの間にか Whisper は pip で入れられる時代なんですね: mlx-whisper

Image by Stable Diffusion

Web UI にいる女子キャラや日本語が得意ということから、日本人の女の子をいくつか描かせたのですが全くイメージと違い、manga 調で競争している女子を描かせても顔が破綻していて多方面から怒られそうだったので、アプローチを全く変えました。深い森からやっと抜け出せた喜びと今の季節感を盛り込んだ、情緒的なトップ絵です。

Date:
2024年10月4日 23:12:07

Model:
realisticVision-v51VAE_original_768x512_cn

Size:
768 x 512

Include in Image:
photo realistic beautiful nature in the late summer. fresh air and sunshine

Exclude from Image:

Seed:
3212833797

Steps:
23

Guidance Scale:
20.0

Scheduler:
DPM-Solver++

ML Compute Unit:
CPU & GPU

Llama3.1 軽量版 8B の日本語能力を高める方法 (Dify の DSL あります)

ローカル LLM で満足のいくレベルの日本語を使うことは大きなチャレンジであり、研究機関や企業、高校生などによって、日々研究開発が行われています。海外の大手企業などが新たな LLM をリリースするたびに、日本語に対応していると正式に謳っているか、実際に使い物になるか、等という情報が LLM 界隈に行き交い、様々なテストが行われます (X とかの SNS をやってないので想像含む)。同じ質問を投げかけてどのような回答があるか、日本語は正しいか、英語や中国語が混じっていないか、回答は正しいか、内容は充実しているか、というあたりはブログなどの結果を見ると判断できますが、実際に使って思うのは、文法や言葉遣いは二の次で、本当に欲しいのは内容の充実度とその応答速度である、というところです。また、長文を翻訳させたいとか、LLM を切り替えるときの読み込み時間がイヤということもあり、ボクがここしばらくチャットで使っているローカル LLM は、llama3.1:8b-instruct-fp16 一本です。実サイズ 16GB なので、32GB しかメモリがない Mac でコンテキスト長を 3万トークンにしても高速で動いてくれます。

日本語能力の高い LLM を調べる

さて、LLM の日本語能力を機械的に多角的に評価され、信頼性が高そうなサイトに「Nejumi LLMリーダーボード3」さん (リンクは下記) があります。更新頻度は高く、商用/オープン・パラメータ数・リリースのタイミング・instruct/chat/text 等のバージョン違いを含めた非常に多くの LLM を評価されているようで、細かい内容まではわかりませんが、とにかく信頼してよさそうな情報量です。

リンク: https://wandb.ai/wandb-japan/llm-leaderboard3/reports/Nejumi-LLM-3–Vmlldzo3OTg2NjM2?accessToken=wpnwc9whr96pxm40dfe4k3xq513f9jc4yhj7q6pnvj4jtayoefbc77qhzbsrztgz

こちらの Nejumi さんでの Llama3.1 の順位はというと、2024/09/28 現在 8位で、オープンなモデルでは Alibaba 社の Qwen 2.5 に次いで 2番目です。すばらしいですね。ただし、パラメータ数は Llama3.1 最上位の 405B なので、ボクの持っている 32GB RAM の Mac では動かせません。8B モデルの順位はというと、次のページの真ん中よりちょっと上あたりにやっと登場。他の選択肢の多さを考えたら選ぶ理由は無い、というレベルです。

でも、個人の感想ですが、実際に使っているとそんなに大きな問題は感じません。元々学習に使ったソースの質が高かったのでしょう、405B を 8B に蒸留してもある程度の質が高い状態で保たれていると感じます。Dify でコンテキスト長を 32,768 トークンにしてもトータルで 22GB に収まるため、32GB RAM でも処理は 100% GPU で行えます (つまり速い。14TPS 以上)。問題となるのは単純な知識の量ですので、必要なら英語で質問すればより多い知識から回答が得られます。そもそも対応言語に日本語が無いんですから、日本語でチャットができても、日本語での知識は乏しくても仕方ないんです。

HuggingFace: https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct

結論、英語で推論してもらえば良い

前置きが長くなりました。というわけで、この記事で紹介するのは、Llama3.1 に英語で推論して日本語で回答してもらう方法です。知識は英語で蓄えているのですから、知識を引き出すところだけ英語にしてもらえば、日本語の回答の精度や内容の質が高まるはずです。他の日本語対応を正式には謳っていない LLM でも同様の手法は有効だと思います。下記する方法を試したところ、プロトタイプ二つを経て、最終的には極めて簡単なプロンプトでほぼ期待したような結果が得られるようになりました。むしろ、20B 以下の少ないパラメータ数の LLM の場合、多言語対応だと浅く広くの知識にならざるを得ないでしょうから、「日本語での会話」がそれなりにでき、知識は英語やらフランス語やらの限られた言語で多く・深く収集された LLM の方が利用価値は高いと思います。

紹介する方法の使い方

Mac で Dify と Ollama で作ったので、同環境でしかテストしていません。ただ、最適化バージョンと、見える化バージョンは、実質システムプロンプトのみなので、LM Studio 等の System Prompt を設定できる AI ツールを使っても簡単に利用できると思います。Ollama 単体でも template を書き換えるか、毎回質問するときに記入すれば同様のことは実現できるかもしれません。

以下に Dify 用 DSL と System プロンプトを貼っておきます。Dify なら適当な名前.ymlとしてファイルに保存してから「DSL をインポート」で読み込んでください。LM Studio 等のツールで試すなら、DSL の後に貼ってある System prompt の内容をコピペしてください。LLM にはモデルプロバイダ Ollama でダウンロードした llama3.1:8b-instruct-fp16 を使用しています。Dify で別のものを使用する際には適宜変更してください (使用する LLM によっては期待した効果は得られない可能性があります)。

効果を見るには、System prompt を何も指定していない (デフォルト) の状態と、最適化したものを使った場合とで出力を比較してみてください。日本人なら当然知っているであろうこと (「漫画家鳥山明の代表作は」等) も日本語で聞くとハルシネーションを起こしがちですが、英語で推論されると正しい答えが得られるケースが多いです。また、海外から日本を見た第三者的解釈による回答が得られやすいのも良い側面だと思います。対して難点としては、英訳・和訳の処理が挟まるため微妙なニュアンスが変わってしまったり、固有名詞が間違った漢字やローマ時表記になることがあります。

まずは評価を簡単にしたかったので、回答内容に大きなブレや遊びが出ないように、Temperature と Top_P のそれぞれを 0.2 にしています。もっと厳密に評価・比較する場合は数値を下げたり、実際に運用フェーズで多様な生成を行いたいという場合には 1に近い値を採用するなど、目的に応じて工夫して使ってください。

また、Size of context window は 32GB RAM Mac で最大になるように32768にしてしまっています。GPU 使用率がマックスにならない場合はこの値が大きすぎる可能性があるので、チェックを外すなり小さな値にするなり、使用する LLM やご自身の RAM サイズに合わせて調整してください。参考:

日本語能力を高めたチャットボットの紹介

適当な名前.ymlとして保存した DSL を Dify の「DSL ファイルをインポート」でインポートすると現れるチャットボット

最適化バージョン

最終バージョンです。日本語で質問すると、内部的に英語で推論し、日本語で回答してくれます。一行のシステムプロンプトのみなので、レスポンスタイムに影響はありません。

★ Dify 用 DSL (クリックして表示する) ★:
app:
  description: Llama3.1 の持つ豊富な英語の知識を日本語で回答してくれる。日本語の固有名詞の変換が苦手なところは、日本語ペラペラなアメリカ人インテリも漢字はニガテ、みたいでかわいい
  icon: male-student
  icon_background: '#FFE4E8'
  mode: advanced-chat
  name: Llama3.1 最適化 (脳内処理バージョン)
  use_icon_as_answer_icon: true
kind: app
version: 0.1.1
workflow:
  conversation_variables: []
  environment_variables: []
  features:
    file_upload:
      image:
        enabled: false
        number_limits: 3
        transfer_methods:
        - local_file
        - remote_url
    opening_statement: ''
    retriever_resource:
      enabled: false
    sensitive_word_avoidance:
      enabled: false
    speech_to_text:
      enabled: false
    suggested_questions: []
    suggested_questions_after_answer:
      enabled: true
    text_to_speech:
      enabled: false
      language: ''
      voice: ''
  graph:
    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: llm
      id: 1727272665783-llm
      source: '1727272665783'
      sourceHandle: source
      target: llm
      targetHandle: target
      type: custom
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: answer
      id: llm-answer
      source: llm
      sourceHandle: source
      target: answer
      targetHandle: target
      type: custom
    nodes:
    - data:
        desc: ''
        selected: false
        title: 開始
        type: start
        variables: []
      height: 54
      id: '1727272665783'
      position:
        x: 80
        y: 282
      positionAbsolute:
        x: 80
        y: 282
      sourcePosition: right
      targetPosition: left
      type: custom
      width: 244
    - data:
        context:
          enabled: false
          variable_selector: []
        desc: ''
        memory:
          role_prefix:
            assistant: ''
            user: ''
          window:
            enabled: false
            size: 10
        model:
          completion_params:
            keep_alive: 30m
            num_ctx: 32768
            temperature: 0.2
            top_p: 0.2
          mode: chat
          name: llama3.1:8b-instruct-fp16
          provider: ollama
        prompt_template:
        - id: d80ef4de-35f3-4106-87af-ff57023b2649
          role: system
          text: Infer question in English, generate rich answer, and output in the
            language used to ask.
        selected: true
        title: LLM
        type: llm
        variables: []
        vision:
          enabled: false
      height: 98
      id: llm
      position:
        x: 379
        y: 282
      positionAbsolute:
        x: 379
        y: 282
      selected: true
      sourcePosition: right
      targetPosition: left
      type: custom
      width: 244
    - data:
        answer: '{{#llm.text#}}'
        desc: ''
        selected: false
        title: 回答
        type: answer
        variables: []
      height: 107
      id: answer
      position:
        x: 680
        y: 282
      positionAbsolute:
        x: 680
        y: 282
      sourcePosition: right
      targetPosition: left
      type: custom
      width: 244
    viewport:
      x: -111
      y: 197
      zoom: 1

System prompt (LM Studio 等で使用する場合はこちらをどうぞ):

Infer question in English, generate rich answer, and output in the language used to ask.

見える化バージョン

質問の英訳、英語での推論、最終的な和訳、の全てが表示されるバージョンです。それぞれの処理は一つの LLM ブロックで実施しています。上の最終バージョンでは本当に英語で推論したのかわかりませんが、こちらは途中経過もはっきり見て取れます。英語の勉強にも使えるかもしれません。

★ Dify 用 DSL (クリックして表示する) ★:
app:
  description: Llama3.1 が、質問を英訳し、推論し、日本語で返す、全てのプロセスを透明化したバージョン。冗長だが、英語の知識を使って回答していることがわかる。英語の勉強にもなるかも?
  icon: two_men_holding_hands
  icon_background: '#E4FBCC'
  mode: advanced-chat
  name: Llama3.1 英語で推論 (見える化バージョン)
  use_icon_as_answer_icon: true
kind: app
version: 0.1.1
workflow:
  conversation_variables: []
  environment_variables: []
  features:
    file_upload:
      image:
        enabled: false
        number_limits: 3
        transfer_methods:
        - local_file
        - remote_url
    opening_statement: ''
    retriever_resource:
      enabled: false
    sensitive_word_avoidance:
      enabled: false
    speech_to_text:
      enabled: false
    suggested_questions: []
    suggested_questions_after_answer:
      enabled: true
    text_to_speech:
      enabled: false
      language: ''
      voice: ''
  graph:
    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: llm
      id: 1727270833994-llm
      source: '1727270833994'
      sourceHandle: source
      target: llm
      targetHandle: target
      type: custom
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: answer
      id: llm-answer
      source: llm
      sourceHandle: source
      target: answer
      targetHandle: target
      type: custom
    nodes:
    - data:
        desc: ''
        selected: false
        title: 開始
        type: start
        variables: []
      height: 54
      id: '1727270833994'
      position:
        x: 80
        y: 282
      positionAbsolute:
        x: 80
        y: 282
      sourcePosition: right
      targetPosition: left
      type: custom
      width: 244
    - data:
        context:
          enabled: false
          variable_selector: []
        desc: ''
        memory:
          role_prefix:
            assistant: ''
            user: ''
          window:
            enabled: false
            size: 10
        model:
          completion_params:
            keep_alive: 30m
            num_ctx: 32768
            temperature: 0.2
            top_p: 0.2
          mode: chat
          name: llama3.1:8b-instruct-fp16
          provider: ollama
        prompt_template:
        - id: 342e3642-d8b5-42c8-b003-7816a8ec7f3a
          role: system
          text: 'You are a skilled AI translator. Since your knowledge is best in
            English, translate any question into English for inference and generate
            answer. Follow the steps described below.


            ### Steps:

            1. You translate {{#sys.query#}}directly into English. Try maintaining
            the original format without omitting or adding any information.

            2. Generate response in English.

            3. Translate the response literary back into the language originally used
            by the user and output.'
        selected: true
        title: LLM
        type: llm
        variables: []
        vision:
          enabled: false
      height: 98
      id: llm
      position:
        x: 381
        y: 282
      positionAbsolute:
        x: 381
        y: 282
      selected: true
      sourcePosition: right
      targetPosition: left
      type: custom
      width: 244
    - data:
        answer: '{{#llm.text#}}'
        desc: ''
        selected: false
        title: 回答
        type: answer
        variables: []
      height: 107
      id: answer
      position:
        x: 680
        y: 282
      positionAbsolute:
        x: 680
        y: 282
      sourcePosition: right
      targetPosition: left
      type: custom
      width: 244
    viewport:
      x: -205
      y: 134
      zoom: 1

System prompt (LM Studio 等で使用する場合はこちらをどうぞ):

You are a skilled AI translator. Since your knowledge is best in English, translate any question into English for inference and generate answer. Follow the steps described below.

### Steps:
1. You translate the query directly into English. Try maintaining the original format without omitting or adding any information.
2. Generate response in English.
3. Translate the response literary back into the language originally used by the user and output.

ステップバイステップバージョン

質問の英訳、英語での推論、最終的な和訳、のそれぞれを個別の LLM ブロックで実行しています。最終的にユーザに返ってくるのは和訳されたものだけなので余計な情報は含まれませんが、ブロック毎にどういう処理をしたのかが調べられるのでデバッグ向きです (最初に作った PoC バージョン)。回答の質は高い傾向があります。これが最終バージョンでは無いのは、3回LLM が動くので単純に時間がかかるからです。Dify のフローを利用しているため、こちらに限っては LM Studio にシステムプロンプトに指示を投げるという使い方では実現できません。

★ Dify 用 DSL (クリックして表示する) ★:
app:
  description: 質問の英訳、推論、和訳、と 3つのパートそれぞれに Llama3.1 を使用したバージョン。無駄に時間がかかる、PoC 版
  icon: family
  icon_background: '#FEF7C3'
  mode: advanced-chat
  name: Llama3.1 開発途上 (3倍労力バージョン)
  use_icon_as_answer_icon: true
kind: app
version: 0.1.1
workflow:
  conversation_variables: []
  environment_variables: []
  features:
    file_upload:
      image:
        enabled: false
        number_limits: 3
        transfer_methods:
        - local_file
        - remote_url
    opening_statement: ''
    retriever_resource:
      enabled: false
    sensitive_word_avoidance:
      enabled: false
    speech_to_text:
      enabled: false
    suggested_questions: []
    suggested_questions_after_answer:
      enabled: true
    text_to_speech:
      enabled: false
      language: ''
      voice: ''
  graph:
    edges:
    - data:
        isInIteration: false
        sourceType: start
        targetType: llm
      id: 1726927256338-source-1727251929525-target
      source: '1726927256338'
      sourceHandle: source
      target: '1727251929525'
      targetHandle: target
      type: custom
      zIndex: 0
    - data:
        isInIteration: false
        sourceType: llm
        targetType: answer
      id: 1727252264986-source-answer-target
      source: '1727252264986'
      sourceHandle: source
      target: answer
      targetHandle: target
      type: custom
      zIndex: 0
    - data:
        isInIteration: false
        sourceType: llm
        targetType: llm
      id: 1727251929525-source-1727252519406-target
      source: '1727251929525'
      sourceHandle: source
      target: '1727252519406'
      targetHandle: target
      type: custom
      zIndex: 0
    - data:
        isInIteration: false
        sourceType: llm
        targetType: llm
      id: 1727252519406-source-1727252264986-target
      source: '1727252519406'
      sourceHandle: source
      target: '1727252264986'
      targetHandle: target
      type: custom
      zIndex: 0
    nodes:
    - data:
        desc: ''
        selected: false
        title: 開始
        type: start
        variables: []
      height: 54
      id: '1726927256338'
      position:
        x: 80
        y: 282
      positionAbsolute:
        x: 80
        y: 282
      sourcePosition: right
      targetPosition: left
      type: custom
      width: 244
    - data:
        answer: '{{#1727252264986.text#}}'
        desc: ''
        selected: false
        title: 回答
        type: answer
        variables: []
      height: 107
      id: answer
      position:
        x: 1278.680492089227
        y: 282
      positionAbsolute:
        x: 1278.680492089227
        y: 282
      selected: false
      sourcePosition: right
      targetPosition: left
      type: custom
      width: 244
    - data:
        context:
          enabled: true
          variable_selector:
          - sys
          - query
        desc: ''
        memory:
          query_prompt_template: ''
          role_prefix:
            assistant: ''
            user: ''
          window:
            enabled: false
            size: 50
        model:
          completion_params:
            keep_alive: 30m
            num_ctx: 32768
            temperature: 0.2
            top_p: 0.2
          mode: chat
          name: llama3.1:8b-instruct-fp16
          provider: ollama
        prompt_template:
        - id: 7e4cffec-808f-4f8b-968d-945955648c2b
          role: system
          text: You are a skilled translator in English. You translate {{#sys.query#}}directly
            into English so the entire output can be used as a replacement of the
            original text. Based on the content, maintaining the original format without
            omitting or adding any information.
        - id: d152eb91-5a38-4d31-97d9-c57c4b18ed51
          role: user
          text: '{{#context#}}'
        selected: false
        title: Translation to English
        type: llm
        variables: []
        vision:
          enabled: false
      height: 98
      id: '1727251929525'
      position:
        x: 380
        y: 275.68049208922713
      positionAbsolute:
        x: 380
        y: 275.68049208922713
      selected: false
      sourcePosition: right
      targetPosition: left
      type: custom
      width: 244
    - data:
        context:
          enabled: false
          variable_selector: []
        desc: ''
        memory:
          query_prompt_template: ''
          role_prefix:
            assistant: ''
            user: ''
          window:
            enabled: false
            size: 50
        model:
          completion_params:
            keep_alive: 30m
            num_ctx: 32768
            temperature: 0.2
            top_p: 0.2
          mode: chat
          name: llama3.1:8b-instruct-fp16
          provider: ollama
        prompt_template:
        - id: 9e13c0fb-e680-48da-8270-2d8ed2f8b676
          role: system
          text: You are a skilled translator in Japanese. You translate {{#1727252519406.text#}}directly
            into Japanese so the entire output can be used as a replacement of the
            original text. Based on the content, maintaining the original format without
            omitting or adding any information.
        - id: be046c8d-1d48-47f4-91d0-1c6bb7fc3909
          role: user
          text: '{{#1727252519406.text#}}'
        selected: true
        title: translation to japanese
        type: llm
        variables: []
        vision:
          enabled: false
      height: 98
      id: '1727252264986'
      position:
        x: 980
        y: 282
      positionAbsolute:
        x: 980
        y: 282
      selected: true
      sourcePosition: right
      targetPosition: left
      type: custom
      width: 244
    - data:
        context:
          enabled: false
          variable_selector: []
        desc: ''
        memory:
          query_prompt_template: ''
          role_prefix:
            assistant: ''
            user: ''
          window:
            enabled: false
            size: 50
        model:
          completion_params:
            keep_alive: 30m
            num_ctx: 32768
            temperature: 0.2
            top_p: 0.2
          mode: chat
          name: llama3.1:8b-instruct-fp16
          provider: ollama
        prompt_template:
        - id: 5a722de8-e6f9-48df-81cb-86cfa183f447
          role: system
          text: Generate rich answer in English.
        - id: a3587e3e-84f3-41c9-a45d-ea5fb8392c73
          role: user
          text: '{{#1727251929525.text#}}'
        selected: false
        title: inference and generation
        type: llm
        variables: []
        vision:
          enabled: false
      height: 98
      id: '1727252519406'
      position:
        x: 684
        y: 275.68049208922713
      positionAbsolute:
        x: 684
        y: 275.68049208922713
      selected: false
      sourcePosition: right
      targetPosition: left
      type: custom
      width: 244
    viewport:
      x: -270.21689933279276
      y: 120.80412637177352
      zoom: 0.8083334534373365

まとめ

プロンプトには改善の余地はあるでしょうし、対象とする LLM によって最適な方法も変わると思います。ただいずれにせよ、英語の情報が豊富な代わりに日本語で学習した情報が少ないという LLM には有効な手法だと思います。すぐに試せるはずなので、具体的な実行例は載せませんでした。そのまま使わなくても、アイディアは流用できるでしょう。ぜひお気に入りの LLM の知識を最大限に活用できる方法を生み出してください。そして、ぜひボクや世の中に共有してください。

(蛇足) センシティブな情報と情報発信

アメリカの大手企業が作った LLM である Llama (Meta 社) や Phi (Microsoft 社)、Gemma (Google 社) は、ローカルにダウンロードして利用できるオープンソース・オープンウェイトではありますが、それぞれの企業のコンプライアンスポリシーに従ってセンシティブな情報は回答してくれません。つまり、エロいこと、差別的なこと、暴力的なこと、犯罪に関わること、等を答えさせようとしても、ことごとく、かたくなに、徹底的に拒否されてしまいます。ところが、中国産の LLM は大手がリリースしたものであっても制限がゆるいようです。特にパラメータ数の小さいモデルほど、質問の仕方によってはかなりの部分まで回答してくれます。例えば Nejumi さんのリーダーボードで 20位以内に入っている Qwen 2.5 14B Instruct はかなり寛容な感じです。

これは、「危ないことを教えてくれるぜ、えへへ」ということではなく、どのような LLM を使ってどのような文章 (絵や映像、音声も同じです) が得られたとしても、それを使用して外部に何かを発信する前には注意が必要、ということです。注意すべきは LLM 自体のライセンスだけではありません。文法、誤字脱字、ファクトチェックも重要ですが、誰かを傷つけたり、権利を侵害するようなことが無いよう、十分気をつけましょう。

本ブログでは LLM が生成した文章をそのまま注釈無しで使用しないようにしていますが、何か不備がございました、ご指摘いただけると幸いです。

また、気に入った記事には文末のイイネボタンをクリックしていただけるとうれしいです。

Image by Stable Diffusion

アメリカ人大学教授が寿司の作り方を教えている授業の風景を想定してお願いしてみました。

Date:
2024年9月29日 0:21:23

Model:
realisticVision-v51VAE_original_768x512_cn

Size:
768 x 512

Include in Image:
white male american college professor in formal suit teaching how to make sushi

Exclude from Image:

Seed:
1340386485

Steps:
20

Guidance Scale:
20.0

Scheduler:
DPM-Solver++

ML Compute Unit:
CPU & GPU

【Mac 専用】OpenVoice で音声クローン

音声クローン技術の OpenVoice を Mac にインストールして使ってみました。作業を始めてから実際に使えるようになるまで結構大変だったので、やり方をまとめます。また、OpenVoice V2 は日本語ネイティブ対応ということですが、TTS (Text-To-Speech) に使われている MeloTTS の日本語能力がよろしくないので、macOS に標準搭載されている say コマンドで生成した音声を元にクローン音声を生成するスクリプトを書きました。そちらはなかなかの成果が出たので、合わせて紹介します。

OpenVoice (オフィシャル GitHub): https://github.com/myshell-ai/OpenVoice/

Weel さんの紹介記事 (こちらで知りました): https://weel.co.jp/media/tech/openvoice

注意点

OpenVoice v2 は MIT ライセンスで公開されているので、ソースコードも生成された音声も商用利用可能です。ただし、クローン元となる音声を利用する権利を有していない場合は、商用か否かにかかわらず生成された音声を公開する権利はありません。現在の法律がどうであれ、AI の進歩と共に法整備も進んでいくはずです。声やしゃべりで生計を立てている方々もいる以上、許可無く誰かの音声を使用することは何らかの形で罰せられる可能性があります。そのことを理解した上で本記事を読み進めてください。また、ご自身の音声データを公開する場合においても、ライセンスの明記は行うようにしましょう。

免責事項:
このサイトで提供される情報や方法を使用して行われた行為については、私たちは一切の責任を負いません。特に、他人の無断使用または違法な手段によって得られた音声データを使用して音声クローンを作成し、公開することは完全に利用者の自己責任であり、その結果として生じるあらゆる問題やトラブルについても当方は何ら関知せず、一切の責任を負わないものとします。

法律により保護された著作権やパブリシティ権等が侵害される可能性のある行為を行う際には、利用者は事前に適切な法的措置を講じ、自己のリスクにおいて行動するものとし、当方はその結果生じる一切の損害について責任を負わないものとします。

なお、この免責事項は日本国の法律に基づいて解釈されるものとし、適用されるべき法域については当事者の本拠地が所在する国または地域の法律ではなく、日本国の法律を選択的に適用することに同意するものとします。

以上のご理解とご了承をいただきますようお願い申し上げます。

環境

動作確認ができた環境

macOS: 14.5
ffmpeg version 7.0.1
pip version 24.2

環境構築手順

入っていなければ、ffmpeg をインストール (もちろん brew が必要です):

brew update
brew install ffmpeg

ディレクトリを作って OpenVoice リポジトリをクローン。ディレクトリ名はお好きにどうぞ:

mkdir OpenVoice
cd OpenVoice
git clone https://github.com/myshell-ai/OpenVoice.git .

仮想環境を構築して入る。ボクは得意のpipenvですが、これもお好きなのをお使いください。Python は 3.9 必須らしいです:

pipenv --python 3.9
pipenv shell

pipを最新にし、torchchardet、そして OpenVoice をインストール:

python -m pip install --upgrade pip
pip install torch chardet
pip install -e .

OpenVoice V2 をダウンロードして展開:

※ チェックポイントの最新版 (unzip の対象) は、https://github.com/myshell-ai/OpenVoice/blob/main/docs/USAGE.md の Download the checkpoint from here and extract it to the checkpoints_v2 folder. で確認のこと!

wget https://myshell-public-repo-host.s3.amazonaws.com/openvoice/checkpoints_v2_0417.zip
unzip checkpoints_v2_0417.zip
rm checkpoints_v2_0417.zip

以下に従ってファイル openvoice/se_extractor.py を編集 (22行目のcudacpuにし、float16float32に変更):

[[[IMPORTANT]]] modify OpenVoice source for Apple Silicon Mac: https://github.com/reid-prismatic/OpenVoice-Scribe/commit/f681f5bcbc18df3f356953928a78ba6dcff9de99

def split_audio_whisper(audio_path, audio_name, target_dir='processed'):
    global model
    if model is None:
        model = WhisperModel(model_size, device="cpu", compute_type="float32")
    audio = AudioSegment.from_file(audio_path)
    max_len = len(audio)

(ここは必要な場合のみ) OpenVoice V2 オフィシャルでは、音声生成 (TTS、Text-To-Speech) に MeloTTS を使用しているため、別途インストールする手順が示されています。個人的に日本語の能力は不十分だと思いますが、気になる方、オフィシャルの方法でまずは進めたい方は以下も実施してください:

git clone https://github.com/myshell-ai/MeloTTS
cd MeloTTS
pip install -e .
python -m unidic download

(MeloTTS のテストをしたい場合のみ) 以下にテスト用のサンプルコードを貼っておきます (★ MeloTTS テストコード ★をクリックするとコードが開きます)。python japanese.py で実行し、生成された jp.wav をファインダで QuickLook もしくは Terminal からafplay jp.wav で再生できます。テキストの文面は上で紹介した Weel さんの記事の一部ですが、アルファベット表記の “OpenVoice” がガン無視されたり、音引きが部分的にスルーされたり、読点で溜めが無かったり、なんとなく中国語っぽい癖があったり、という感じで、実用するにはきびしいです。ちなみに初回実行時はファイルのダウンロードが発生するので時間がかかります。

★ MeloTTS テストコード ★
from melo.api import TTS
import time

# Speed is adjustable
speed = 1.0
device = 'cpu' # 'mps' にしても動くが、速くはならない

start = time.time()

text = """
OpenVoiceは、正確なトーンカラーのクローニング、柔軟な声のスタイル制御、ゼロショット多言語クローニングを可能にする音声クローニング技術です。

OpenVoiceを使用すると、リファレンス スピーカーの音色を複製するだけでなく、感情、アクセント、リズム、ポーズ、イントネーションなどの音声スタイルをきめ細かく制御できます。

これを使用するとこのような音声が生成できます。
"""
model = TTS(language='JP', device=device)
speaker_ids = model.hps.data.spk2id

output_path = 'jp.wav'
model.tts_to_file(text, speaker_ids['JP'], output_path, speed=speed)

print(f'\nかかった時間: {round(time.time()-start, 2)} 秒\n')

OpenVoice を使う

クローンしたい音声を準備

環境の準備ができたら、クローンしたい音声ファイルを準備します。なるべく高品質で、他の人の声や雑音、BGM 等が入っていない、10秒以上の音声がよさそうです。参考まで、ffmpegで MP4 の映像ファイルから MP3 の音声を書き出すなら、こんな感じで行えます:

ffmpeg -i input.mp4 -vn -acodec libmp3lame myvoice.mp3

OpenVoice/resources フォルダに入れておきます (ファイル名 myvoice.mp3はサンプルコードで使用しているので、そのまま使いましょう):

cp myvoice.mp3 resources

まずはオフィシャルのテストコードで試す (MeloTTS 必須)

オフィシャルのサンプルコード (demo_part3.ipynb GitHub で見るならこちら) を適当にいじって日本語だけ生成するようにし、かかった時間を表示するようにしたものがこちらです。上の手順で MeloTTS をダウンロードした場合はこれでクローンのテストが行えます。OpenVoice ディレクトリ直下においてpython test.pyで実行します:

import os
import torch
from openvoice import se_extractor
from openvoice.api import ToneColorConverter
from melo.api import TTS
import time

home_dir = './'
ckpt_converter = home_dir + 'checkpoints_v2/converter'
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
output_dir = 'outputs'

start = time.time()

tone_color_converter = ToneColorConverter(f'{ckpt_converter}/config.json', device=device)
tone_color_converter.load_ckpt(f'{ckpt_converter}/checkpoint.pth')

os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

reference_speaker = home_dir + 'resources/myvoice.mp3' # This is the voice you want to clone
target_se, audio_name = se_extractor.get_se(reference_speaker, tone_color_converter, vad=False)

texts = {
    'JP': "彼は毎朝ジョギングをして体を健康に保っています。"
}

src_path = f'{output_dir}/tmp.wav'

# Speed is adjustable
speed = 1.0

for language, text in texts.items():
    model = TTS(language=language, device=device)
    speaker_ids = model.hps.data.spk2id

    for speaker_key in speaker_ids.keys():
        speaker_id = speaker_ids[speaker_key]
        speaker_key = speaker_key.lower().replace('_', '-')

        source_se = torch.load(f'checkpoints_v2/base_speakers/ses/{speaker_key}.pth', map_location=device)
        model.tts_to_file(text, speaker_id, src_path, speed=speed)
        save_path = f'{output_dir}/output_v2_{speaker_key}.wav'

        # Run the tone color converter
        encode_message = "@MyShell"
        tone_color_converter.convert(
            audio_src_path=src_path,
            src_se=source_se,
            tgt_se=target_se,
            output_path=save_path,
            message=encode_message)
 
print(f'\nかかった時間: {round(time.time()-start, 2)} 秒\n')

生成された音声は outputs に保存されます。afplay outputs/output_v2_jp.wav で再生しましょう。サンプルの文章がちょうど良いのか悪くない感じがするものの、文章をいろいろ変えて試すと結構きびしいことがわかってきます。でもこれって、OpenVoice の問題じゃないんです。

OpenVoice はボイスチェンジャーである

outputs ディレクトリには output_v2_jp.wav 以外に、tmp.wav ファイルがあるのがわかります。実はこれは MeloTTS で作られた、ベースとなる音声ファイルです。OpenVoice はその音声を、ユーザが用意した音声の特徴で置き換える、つまり乱暴に言うとボイスチェンジャー的なことをしています。音楽で言えばピアノで弾いた曲の音色をギターに変えるようなことをしているので、ベースのアクセントを踏襲しますし、他の言語でもしゃべれてしまう、というわけです。

ええぃ、MeloTTS はキツい!Siri さん、お願いします!

我らが macOS にはいにしえ (Mac OS 9?) より音声合成技術が備わっております。Siri さんなんかは iPhone の普及も相まって、なかなかに鍛わっています。面倒なインストール作業も必要なく、ファイルへの書き出しにも対応しています。というわけでボクはあまり使えない MeloTTS を捨て、音声合成部分に macOS 標準搭載のsayコマンドを使用することにしました。簡単なオプションも追加したスクリプトを書いたので紹介します。名付けて clonesay (クローンせい!) です。やかましいですね。

python clonesay.py でとりあえず動きます (-hを付けると、利用できるオプションの一覧を表示します)。macOS で指定されている音声で、テスト用に入れているデフォルトのテキストを音声合成し、myvoice.mp3 の声色にクローンして outputs/output_jp.mp3 として書き出してくれます。実行中にはごちゃごちゃと英文が表示されますが、最終的に「かかった時間」が表示されればおそらく問題無いはずです。

import os
import torch
from openvoice import se_extractor
from openvoice.api import ToneColorConverter
import time
import subprocess
import argparse

# macOS の 'say' コマンドを使用して、ベースとなる音声ファイルを生成
def text_to_speech(text, output_file):
    command = ['say', '-o', output_file, text]
    subprocess.run(command)

# 引数を解析するための設定
parser = argparse.ArgumentParser(description='OpenVoice を利用して音声のクローニングを行います。事前にクローンしたい音声ファイルを resources/myvoice.mp3 \
                                 として保存してから実行してください。macOS の "say" コマンドを利用しています。\
                                 https://github.com/myshell-ai/OpenVoice/')
parser.add_argument('-i', '--input', type=str, required=False, help='しゃべらせたいテキストを直接入力します。例 -i "こんにちは、おげんきですか"')
parser.add_argument('-f', '--file', type=str, required=False, help='しゃべらせたいテキストが入力されたファイルを指定します。同時に指定した場合は -i が優先されます。')
parser.add_argument('-s', '--source', type=str, required=False, help='テキストから音声を生成せずに、指定した既存の音声ファイルを元にクローンを作成します。\
                    同時に指定した場合は -i、-f が優先されます。')
parser.add_argument('-o', '--output', type=str, required=False, help='出力するファイル名を指定します。利用できるフォーマット: mp3(デフォルト), aiff, wav.')
parser.add_argument('-r', '--reference', type=str, required=False, help='クローン元となる音声ファイルを指定します。\
                    初回指定時には必要なデータが processed ディレクトリに作成されます。')
parser.add_argument('-p', '--play', action='store_true', required=False, help='生成された音声を自動再生します。')
args = parser.parse_args()

home_dir = './'
device = 'cpu'
ckpt_converter = home_dir + 'checkpoints_v2/converter'
tone_color_converter = ToneColorConverter(f'{ckpt_converter}/config.json', device=device)
tone_color_converter.load_ckpt(f'{ckpt_converter}/checkpoint.pth')
output_dir = 'outputs'
language = 'jp'
src_path = f'{output_dir}/tmp.aiff'

os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
start = time.time()

# クローン元となる音声ファイルの指定
if args.reference:
    reference_speaker = args.reference
else:
    reference_speaker = home_dir + 'resources/myvoice.mp3' # クローン元となる音声ファイル

target_se, audio_name = se_extractor.get_se(reference_speaker, tone_color_converter, vad=False)

# 発声するテキストを指定もしくは、既存の音声ファイルを指定
if args.input:
    input_text = args.input
#elif os.path.isfile(args.file) and os.path.getsize(args.file) > 0:
elif args.file and os.path.isfile(args.file):
    with open(args.file, 'r', encoding='utf-8') as file:
        input_text = file.read()
elif args.source:
    src_path = args.source
    input_text = ''
else:
    input_text = """
    しゃべらせたい文章を、ダッシュアイで指定してください。その他利用可能なオプションは、ダッシュエイチで確認できます。
    """

# 発声するテキストの元となる音声ファイルを生成
if input_text != '':
    text_to_speech(input_text, src_path)

source_se = torch.load(f'checkpoints_v2/base_speakers/ses/{language}.pth', map_location=device)
save_path = f'{output_dir}/output_{language}.mp3' # デフォルトの出力ファイル

# 出力ファイル名の指定がある場合
if args.output:
    output_extension = os.path.splitext(args.output)[1].lower()
    if output_extension in {'.mp3', '.aiff', '.wav'}:
        save_path = args.output
    else:
        save_path = os.path.splitext(args.output)[0] + '.aiff'
else:
    save_path = f'{output_dir}/output_{language}.mp3'

# OpenVoice processing part
# Run the tone color converter
encode_message = "@MyShell"
tone_color_converter.convert(
    audio_src_path=src_path,
    src_se=source_se,
    tgt_se=target_se,
    output_path=save_path,
    message=encode_message)
 
print(f'\nかかった時間: {round(time.time()-start, 2)} 秒\n')

# Play the generated MP3 file using the default media player
if args.play and os.path.isfile(save_path):
    # Use afplay for macOS, which is a simple command-line audio player
    print(f'ファイル: {save_path}')
    if input_text !="":
        print(input_text)
    subprocess.run(['afplay', save_path])
else:
    print("The output file does not exist.")

簡単にいろいろ試すなら、-iオプションでテキストを入力し、-pで生成後に再生するようにするのが良いと思います。例えばこんな感じ:

python clonesay.py -p -i "本日皆さんに集まっていただいたのは、\
新しいエーアイ活用の方法を議論するのが目的です。どうぞ、よろしくお願いします。"

(“AI” は “エーアイ” にするなど、工夫は必要です)

macOS の音声を変えてみる

多分 macOS デフォルトの音声は Siri (声 2) ですが、さすがに男性の声に寄せるのはきびしいと思います。そのような場合には、システム設定で変更しましょう。コマンドでのやり方はみつかりませんでした (声の管理… から、追加もできるようです)。

システム設定… → アクセシビリティ → 読み上げコンテンツ → システムの声

感想

AI による音声のクローニング手法はいくつかあるようで、以前 GPT-SoVITS というのをいじったときには結構衝撃的な結果でした。数秒の音声からかなり高い再現度だったからです。今回はたまたま Weel さんで見つけた OpenVoice を試したわけですが、正直クローニングのクオリティとしては劣っていると感じています。ベースの音声 (Siri さん) に寄りすぎだな、と。ただ、今後ベースの TTS (Text-To-Speech) の性能がとんでもなく高く、自分がクローンしたい声質に近いものが現れたときには TTS だけ乗り換えれば良いわけで、将来性はあるのかもしれない、とも思っています。また、OpenVoice は TTS に頼らない技術です。なので、ボクのサンプルスクリプトの-sオプションでリアルの人物がしゃべった音声ファイルをソースとして指定すれば、ナチュラルな結果が得られるでしょう。何か使い道はありそうですよね。mac ユーザの方は遊んでみてください。

Image by Stable Diffusion (Mochi Diffusion)

今回の画像は何のひねりも無いプロンプトで描いてもらいました。ステップ数が高ければキレイになったりリアルになったりするわけでも無いんですよね。ランダムでしばらく回し、めぼしい Seed 値が見つかった後は何度か Steps の増減を繰り返し、指と女性の顔が一番ブキミじゃなかった、マシだった、という一枚に決めました。

Date:
2024年9月23日 23:14:52

Model:
realisticVision-v51VAE_original_768x512_cn

Size:
768 x 512

Include in Image:
human voice clone technology

Exclude from Image:

Seed:
85304328

Steps:
25

Guidance Scale:
20.0

Scheduler:
DPM-Solver++

ML Compute Unit:
All

Ollama 単体では速い LLM が、なぜか Dify や Continue から使うと遅い、という時の解決方法

最近のオープンソース・オープンウェイトの LLM のパフォーマンスは本当にすごくて、コーディング補助なら DeepSeek Coder V2 Lite Instruct (16B)、日本語と英語のチャットや翻訳なら Llama 3.1 Instruct (8B) で十分です。Ollama をターミナルアプリから実行してチャットすると、その内容と回答スピードには本当に驚かされますね。インターネットが止まっても当分生きていける感じがします。

ところが、Dify や Visual Studio Code 用 LLM 拡張機能 Continue から Ollama の同じモデルを API で使用すると、使い物にならないくらい遅いという状況が発生しました。今回はその解決方法を紹介します。あなたの問題の原因は別のところにあるかもしれませんが、簡単に確認・修正できるので、まずは本記事の【結論】の内容を試してみることをオススメします。

確認できた環境

OS やアプリのバージョン

macOS: 14.5
Ollama: 0.3.8
Dify: 0.6.15
Visual Studio Code - Insiders: 1.93.0-insider
Continue: 0.8.47

LLM とサイズ

モデル名モデルサイズコンテキストサイズOllama ダウンロードコマンド
llama3.1:8b-instruct-fp1616 GB131072ollama pull llama3.1:8b-instruct-fp16
deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q8_016 GB163840ollama run deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q8_0
deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q6_K14 GB163840ollama pull deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q6_K
mac で 32GB 以上の RAM なら楽勝で動くはずのモデルサイズ

【結論】コンテキストサイズを見直そう

API 経由で Ollama のモデルを利用する側のアプリ、例えば Dify で設定する「Size of context window」を十分に小さくすることで解決します。モデル自体が対応しているから、とか、将来のためになるべく多くのトークンを処理できるキャパにしておきたいから、という理由で大きな数字を割り振るのはやめましょう。デフォルト値 (2048) または 4096 程度に変更し、短い文章のチャットでテストしてみてください。本来のスピードに近いパフォーマンスが出れば、ビンゴです。

コンテキストサイズとは: 英語では context size、他にコンテキストウィンドウ (context window)、コンテキスト長 (context length)、とも呼ばれる値で、LLM が一度のやりとりで処理できるトークン数の合計です。トークン数とは、日本語ならほぼ文字数、英語ならほぼ単語数とイコールです。上の表の Llama 3.1 を見ると 131072 となっていますので、単純に LLM への入力と生成されるテキストが同じ量であると想定すると入力に使えるのは半分なので、Llama 3.1 は約 6万5千文字の日本語の文章を入力に使用できる、そのキャパシティがあるということです。

コンテキストサイズを変更するところ

Dify

スタジオのアプリ内にある LLM ブロックを開き、モデル名をクリックすると細かい設定が行えます。下にスクロールすると Size of cont… (Size of content window) があるので、そこのチェックを外すか、「4096」を入力します。

無効化したときのデフォルト値は 2048

Continue (VS Code 用拡張機能)

コンフィグファイル config.json の LLM の設定内、contextLengthmaxTokens それぞれを 40962048 に変更します (maxTokensは LLMで生成されるトークンの最大値なので、半分にしています)。コンフィグファイルは Continue ペインのギアアイコンから開けます。

    {
      "title": "Chat: llama3.1:8b-instruct-fp16",
      "provider": "ollama",
      "model": "llama3.1:8b-instruct-fp16",
      "apiBase": "http://localhost:11434",
      "contextLength": 4096,
      "completionOptions": {
        "temperature": 0.5,
        "top_p": "0.5",
        "top_k": "40",
        "maxTokens": 2048,
        "keepAlive": 3600
      }
    }

LLM のコンテキストサイズを調べる

一番簡単なのは、Ollama のコマンドollama show <modelname>を使う方法です。context length として表示されます。実行例:

% ollama show llama3.1:8b-instruct-fp16
  Model                                          
  	arch            	llama 	                         
  	parameters      	8.0B  	                         
  	quantization    	F16   	                         
  	context length  	131072	                         
  	embedding length	4096  	                         
  	                                               
  Parameters                                     
  	stop	"<|start_header_id|>"	                      
  	stop	"<|end_header_id|>"  	                      
  	stop	"<|eot_id|>"         	                      
  	                                               
  License                                        
  	LLAMA 3.1 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT        	  
  	Llama 3.1 Version Release Date: July 23, 2024

アプリケーションにモデルを追加する時のコンテキストサイズ指定

Dify のモデルプロバイダー Ollama

Dify に Ollama の LLM を追加する際、デフォルトで 4096 になっているところを上書きすることで、モデルのキャパシティ (Model context size) と生成されるトークンの上限 (Uper bound for max tokens) を設定できます。ただ上限をここでかけてしまうと作った AI アプリ側で不具合が出たときにデバッグしづらいので、追加の際にはどちらもモデルのコンテキストサイズ (context length の値) を入れておくのが良いと思います。そして、AI アプリ側の Size of content window で後述するほどよいコンテキストサイズを指定しましょう。

Continue の “models”

Continue の場合、設定内容はモデルを選択したときに使われるので、titleにコンテキストサイズに関する説明 (Fastest Max Size とか 4096 とか) を入れて、同じモデルで複数の異なったコンテキストサイズの設定を用意しておいても良いかもしれません。以下は、ボクが実際に 32GB RAM の M2 Max で試して Llama 3.1 (8B) の高速動作が確認できた値を入れてあります。Dify とは異なり、maxTokenscontextLengthと同じ値だとエラーになるため、半分にします。

    {
      "title": "Chat: llama3.1:8b-instruct-fp16 (Fastest Max Size)",
      "provider": "ollama",
      "model": "llama3.1:8b-instruct-fp16",
      "apiBase": "http://localhost:11434",
      "contextLength": 24576,
      "completionOptions": {
        "temperature": 0.5,
        "top_p": "0.5",
        "top_k": "40",
        "maxTokens": 12288,
        "keepAlive": 3600
      }
    }

LLM の処理が重いとき、何が起こっているか (状況からの想定)

ollama runで使用すると速いのに他のアプリから Ollama サーバ経由で使用すると重いのは、上記の通りコンテキストサイズが大きいことが原因のひとつです。実際に LLM が動作しているときに、ollama psコマンドを叩いてみましょう。以下は実行例ですが、上がモデルのコンテキストサイズ最大値を設定して反応が重い時、下がサイズを小さくして反応が速い時の出力です。SIZEPROCESSORの下に書かれている内容に注目してください。

% ollama ps
NAME                     	ID          	SIZE 	PROCESSOR      	UNTIL               
llama3.1:8b-instruct-fp16	a8f4d8643bb2	49 GB	54%/46% CPU/GPU	59 minutes from now	

% ollama ps
NAME                     	ID          	SIZE 	PROCESSOR	UNTIL              
llama3.1:8b-instruct-fp16	a8f4d8643bb2	17 GB	100% GPU 	4 minutes from now

重い時のSIZEは実モデルのサイズ (16 GB) よりもかなり大きい 49 GB となり、処理は CPU で 54%、GPU で 46% 行っています。ウラを取っていませんが、Ollama は実際に処理しているトークン数にかかわらず API で大きなコンテキストサイズを受け取ると、LLM のサイズ自体を大きく処理するようです。そのため、GPU の VRAM サイズを超えたモデルを動かしていると認識されるので (ユニファイドメモリの Mac ではほぼ意味がないですが) CPU とその配下の RAM も動員し、場合によってスワップも使用して処理するのでとてつもなく遅くなる、のであろうと考えています。そういう仕様なのだろうと。

ほどよいコンテキストサイズの値を見つける

さて、状況証拠からおおよその理由がわかったので、対策を取ります。4096トークンでまかなえるのであればそれで構いませんが、可能な限り大きなトークンを処理したいですよね。Ollama の仕様を見つけられれば良かったのですが諦め、手作業コンテキストサイズを 4096 の倍数で増減させながらチャットを繰り返し、PROCESSOR 100% GPUになる値を見つけ出しました。それが、24576 (4096*6) です。Llama 3.1 8B の F16 と DeepSeek-Corder-V2-Lite-Instruct の Q6_K なら 100% GPU で動きます。32 GB 以外のユニファイドメモリの方は、同様の方法で見つけ出してください。使った感じ、CPU 10%、GPU 90% くらいでも十分な速度が得られましたが、4096 の倍数以外の数字を使うと文字化けが発生したので、そこはご注意ください (DeepSeek-Corder-V2-Lite-Instruct の Q8_0 が該当)。また、Dify で同じコンテキストサイズを使った場合、Continue よりもSIZEが小さくなります。欲張ればもう少し増やせるかもしれませんので、必要に応じて試す価値はありそうです。時間はかかっても良いので長文を処理したい、原文を分割したくない、なんてケースでは、LLM の持つキャパを最大限使うという選択肢もアリだと思います。

Ollama、疑ってごめんね (読まなくて良い話)

Ollama 自体で動かしたら速いのに、API 経由で使うととてつもなく遅くなるんだから、Ollama のバグに違いない!サーバの処理がおかしいんだ!と決めつけて調べていたのですが、Windows 版で GPU を使ってくれないという Issue のやりとりにあった「context size を 4096 にして試したまえ」というアドバイスにハッとし、実際に試してみるとウソのように解決しました。Ollama さん、盛大に疑ってごめんなさい。

一番大きいモデルサイズは DeepSeek-Corder-V2236BLlama 3.1 にもなると 405B と完全なる貴族仕様で、利用可能なコンテキストサイズはそのまま小さな庶民サイズのモデルにも適用されています。もしかしたら将来的に Ollama サーバでは違う処理がされるのかもしれませんが、 少なくとも 2024年の晩夏現在、一般庶民 (レベルの RAM 容量) で快適に LLM を使うには、コンテキストサイズを自分で調整する必要がある、ということを学びました。

Image by Stable Diffusion (Mochi Diffusion)

小さなバイクが、ゴージャスなバンだかキャンピングカーだかピックアップトラックだかを抜き去る画像が欲しかったんですけど、バイク vs バイクだったり、逆車線で単純にすれ違っただけだったり、バンが見切れてたり、ただただバイクがかっこよく走ってるだけだったり、と非常に苦戦!疾走感が無いですが、小さい方が速い感を出せてるこれにキメタ!

Date:
2024年9月1日 2:57:00

Model:
realisticVision-v51VAE_original_768x512_cn

Size:
768 x 512

Include in Image:
A high-speed motorcycle overtaking a luxurious van

Exclude from Image:

Seed:
2448773039

Steps:
20

Guidance Scale:
20.0

Scheduler:
DPM-Solver++

ML Compute Unit:
All

Oracle Cloud の MFA リセット方法

しばらくぶりに OCI (Oracle Cloud Infrastructure) にログインしようとしたところ、MFA のパスコードで入れない。何度か試すとアカウントがロックされる。パスワードの再設定とアカウントのロック解除はできるが、MFA のコードだけはトップ画像の通り「無効なパスコード」といって受け付けてくれない。という状況に陥り、サポートの方々のご協力で無事 MFA のリセットができました。公式・非公式ともにあまり役立つ情報がみつからなかったので、まとめておきます。スマホの機種変更をした、バイパスコードは手元にない、他にアドミンユーザはいない、というときに必要な手順になります。ちなみにボクは Free Tier の利用ですので、有償サービスを契約していなくても使えます。

必要なもの

手元に準備しておいてください。

  • ウェブブラウザのウィンドウかタブ 2枚 (チャット用とログインテスト用)
  • 何らかの Authenticator アプリをインストールしたスマホ (ボクは Microsoft Authenticator)
  • Tenancy name (= クラウド・アカウント名)
  • Email address (登録に使用したメールアドレス)
  • Phone number (登録に使用した電話番号)
  • Last 4 digits of credit card (登録に使用したクレジットカードの下 4桁)
  • Expiery date (登録に使用したクレジットカードの有効期限 (月/年))
  • 多少の英語力
  • (サポート ID (CSI番号) は不要でした)

製品別サポート窓口

一応。金曜日の 21:30 頃フリーダイヤルへかけたら、日本人の方が対応くださいました。が、解決できなかったので、今回のケースではすっ飛ばしてかまわないでしょう。

https://www.oracle.com/jp/support/support-services-list

まず自力で試してみること

ボクのケースでは解決に至りませんでしたが、ChatBot で紹介されたのでまずはこちらを試してみても良いかもしれません。でもこれができたら結構脆弱な感じがしちゃうけどどうなんでしょう。

1) 以下 URL にアクセス

https://www.oracle.com/jp/cloud/sign-in.html

2) クラウド・アカウント名を入力して次に進む

3) ユーザ名 (メールアドレス) とパスワードを入力するページの URL を以下例のように編集して開く (太字部分を書き換え)

元の URL 例:

https://idcs-1234abcd5678efgh1234abcd5678efgh.identity.oraclecloud.com/ui/v1/signin

変更後例:

https://idcs-1234abcd5678efgh1234abcd5678efgh.identity.oraclecloud.com/ui/v1/myconsole?root=my-info&my-info=my_profile_security

4) うまくいくと、バイパスコードを表示できたりするらしいので、それを使用して MFA をパスする

【解決方法】チャットでサポートに MFA のリセットをお願いする

解決方法です。英語でサポートの方と直接チャットをして MFA をリセットしてもらいます。

1) 以下 URL へアクセス

https://www.oracle.com/cloud

2) 右下の Talk to sales をクリックして Chat now をクリック

3) Oracle Chatbot が開くので、Get Support → Cloud Infrastructure (OCI) including Free Trial をクリック

4) 下の方の Cloud Support Chat をクリック

5) Live Chat が開くので、国選択、メアド入力、最初の問い合わせ内容を選び、privacy term にチェックを入れたら Start chat をクリック

6) おそらく順番待ちのキューに入るので、担当の方が現れたら MFA のリセットをお願いしましょう。「please reset my MFA. I just replaced my mobile.」とでも書いて、後は要求に応える形で上に書いた「必要なもの」をつど提供します

7) MFA のリセットが行われたら、チャットを終了する前に Authenticator アプリに登録し、ログインできるか試しましょう。目の細かい 2D コードは Oracle Authenticator アプリ以外では多分使えないので、下にあるチェックボックス「オフライン・モードまたは別のオーセンティケータ」で他のアプリ用の QR コードを表示し、アプリから読み込んで登録します

OCI ログインURL: https://www.oracle.com/jp/cloud/sign-in.html

8) 無事 Authenticator が登録でき、MFA でログインできたらチャットにお礼を書き、アンケートに答えましょう

【重要・追加作業】バイパスコードの取得

今回のような不測の状況を避けるには、バイパスコードの取得が必要です。以下、その手順となります。バイパスコードは機種変したとき等に MFA のパスコードの代わりに入力するものです。一度使用すると使えなくなりますので、使った後は同じ手順で作り直して安全な方法で保管しておきましょう。

1) ログイン後、右上のアイコンから My profile をクリック

2) 自分の名前の下にある Security をクリック

3) Bypass codes の枠の中の Generate をクリックして生成し、コピーする (下の例はすでに 1つ生成した状態)。生成時にコピーを忘れた場合は、目のアイコンクリックで再表示できます

バイパスコードでログインする方法

パスワードを入れた後、パスコードを入力する画面で一番下の「かわりのログイン方法を表示」をクリックすると、バイパス・コードボタンが表示されます。そちらをクリックすると表示される「2ステップ検証」でバイパスコードの入力ができます。

おまけ (怖い話)

今回のトップ画像は、MFA のリセット後、無事 Authenticator アプリでログインできる状態になってから撮ったスクリーンショットになります。画像を加工しているときに気がついたのですが、おかしな部分があったので矢印を付けました。ボク以外の人にはわからないんですけど、今回 MFA の設定は 2回目なのに、Phone のサフィックスが -3 になっています。MFA が失敗していたとき、そこは Phone-1 でした。つまり、ボクの知らないスマホで MFA の登録が行われていた。。。?

この記事をここまで読んだあなた、Phone のサフィックスは正しいですか?

Meta のオーディオ生成 AI モデル、AudioGen を macOS の MPS (GPU) で動かす

Facebook でおなじみの Meta 社がリリースした AudioCraft は、英語のテキストから音楽や音声 (効果音) を生成できる AI です。2023年 6月に最初の v0.0.1 が、そして 2024年 5月には v1.3.0 がリリースされており、ローカルでも実行できます。ただし、生成に使えるのは NVIDIA GPU もしくは CPU となり、macOS では CPU のみしか正式に対応していません。悔しいですよね。いろいろ調べて試した結果、効果音を生成する AudioGen であれば Apple Silicon の GPU である MPS (Metal Performance Shaders) を使って生成速度を上げることができました。本記事ではその方法を公開します。

AudioCraft: https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/audiocraft

GitHub: https://github.com/facebookresearch/audiocraft

はじめに

AudioCraft のコードは MIT ライセンスでリリースされていますが、モデルの重み (Hugging Face からダウンロードされる学習済みファイル) は CC-BY-NC 4.0 という、商用利用不可のライセンスでの公開となります。生成物を何らかの形で公開する際はご注意ください。

AudioCraft には、音楽を生成する MusicGen というモデルも含まれています。また、より新しく、速く、高性能らしい MAGNeT というモデルもあるのですが、これらを MPS で動かすことはできませんでした。動きは活発ではないものの、open の issue もいくつか GitHub にあるので、そのうち正式対応するかもしれません。ただ、ローカルで無料で動かせるとは言え Stable Audio の様に使用料を払えば商用利用できるというわけでもなく、OSS プログラマーのチャレンジ精神以外の力が積極的に働くこともなさそうなので、過度な期待はできないと思っています。

環境構築

動作確認ができた環境

macOS: 14.5
ffmpeg version 7.0.1

環境構築手順

入っていなければ、ffmpeg をインストール (もちろん brew が必要です)

brew install ffmpeg

ディレクトリを作って AudioCraft リポジトリをクローン。ディレクトリ名はお好きにどうぞ

mkdir AudioCraft_MPS
cd AudioCraft_MPS
git clone https://github.com/facebookresearch/audiocraft.git .

仮想環境を構築して入る。ボクは得意のpipenvですが、これもお好きなのをお使いください。Python は 3.9 以上必須です

pipenv --python 3.11
pipenv shell

PyTorch をバージョン指定 (2.1.0) でインストール

pip install torch==2.1.0

requirements.txtxformers のバージョンを0.0.20に固定。MPS では xformers は使えませんが、このやりかたが一番簡単でした。以下例では、vimを使っていますが、お好きなテキストエディタでどうぞ

vi requirements.txt
#xformer<0.0.23
xformers==0.0.20

もろもろをインストールして、環境は完成

pip install -e .

生成に MPS を使うようにファイルを変更

下記ファイルを変更し、エンコーディングにのみ MPS を使用するようにします。

audiocraft/models/encodec.py

クローンしたリポジトリのバージョンによって行番号が異なる可能性がありますが、class EncodecModel(CompressionModel):の中のdecode()メソッドが対象です。ハイライト部分の最初のout = self.decoder(emb)をコメントアウトし、その下のif~elseのブロックを追加します

    def decode(self, codes: torch.Tensor, scale: tp.Optional[torch.Tensor] = None):
        """Decode the given codes to a reconstructed representation, using the scale to perform
        audio denormalization if needed.

        Args:
            codes (torch.Tensor): Int tensor of shape [B, K, T]
            scale (torch.Tensor, optional): Float tensor containing the scale value.

        Returns:
            out (torch.Tensor): Float tensor of shape [B, C, T], the reconstructed audio.
        """
        emb = self.decode_latent(codes)
        #out = self.decoder(emb)
        # Below if block is added based on https://github.com/facebookresearch/audiocraft/issues/31
        if emb.device.type == 'mps':
            # XXX: Since mps-decoder does not work, cpu-decoder is used instead
            out = self.decoder.to('cpu')(emb.to('cpu')).to('mps')
        else:
            out = self.decoder(emb)

        out = self.postprocess(out, scale)
        # out contains extra padding added by the encoder and decoder
        return out

↑ のコードは、偉大なる EbaraKoji 様 (お名前から、日本の方のような?) の issue ↓ からいただきました。フォークされたリポジトリそのものは動きませんでした。残念。

https://github.com/facebookresearch/audiocraft/issues/31#issuecomment-1705769295

音声生成コード

どこかからいただいてきたコードに少し手を加えたものです。保存場所はどこでもいいのですが、一応他の実行用コードと一緒にdemosディレクトリに入れておきましょう。

from audiocraft.models import AudioGen
from audiocraft.data.audio import audio_write
import argparse
import time

model = AudioGen.get_pretrained('facebook/audiogen-medium', device='mps') # mps で Apple Silicon の GPU を指定
model.set_generation_params(duration=5)  # [duration] 秒のファイルを生成

start = time.time()
def generate_audio(descriptions):
  wav = model.generate(descriptions)  # 引数として与えられたテキスト全ての音声を生成
  
  for idx, one_wav in enumerate(wav):
      # {idx}.wav というファイルを生成。音の大きさ loudness は -14 db LUFS で平準化
      audio_write(f'{idx}', one_wav.cpu(), model.sample_rate, strategy="loudness", loudness_compressor=True)
      print(f'{idx}.wav を生成')
      print(f'かかった時間: {round(time.time()-start, 2)} 秒')

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Generate audio based on descriptions.")
    parser.add_argument("descriptions", nargs='+', help="List of descriptions for audio generation")
    args = parser.parse_args()
    
    generate_audio(args.descriptions)

6行目のdevice='mps'がキモです。これで GPU で生成してくれます。これを'cpu'にすると生成速度が遅くなりますが、メモリは消費されません。また、学習済み音声モデルは他にもfacebook/audiogen-smallがあります (ボクは試していません)。

7行目のduration=5は、生成する音声の長さを 5秒に指定しています。

使い方

注意: 初回実行時には学習済み音声モデルがダウンロードされるので、その分時間がかかります。

以下のように、欲しい効果音の内容を英語で引数として渡してあげると、0.wav, 1.wav,... と音声ファイルが生成されます。引数は一つでも複数渡しても生成速度はほとんど増えないので、一度にいくつか作ってもらうのが良いと思います。

python demos/audiogen_mps_app.py "text 1" "text 2"

実行例:

python demos/audiogen_mps_app.py "heavy rain with a clap of thunder" "knocking on a wooden door" "people whispering in a cave" "racing cars passing by"
/Users/handsome/Documents/Python/AudioCraft_MPS/.venv/lib/python3.11/site-packages/torch/nn/utils/weight_norm.py:30: UserWarning: torch.nn.utils.weight_norm is deprecated in favor of torch.nn.utils.parametrizations.weight_norm.
  warnings.warn("torch.nn.utils.weight_norm is deprecated in favor of torch.nn.utils.parametrizations.weight_norm.")
0.wav を生成
かかった時間: 61.05 秒
1.wav を生成
かかった時間: 61.1 秒
2.wav を生成
かかった時間: 61.16 秒
3.wav を生成
かかった時間: 61.22 秒

M2 Max 32GB RAM だと、メモリプレッシャーが低い状態から始めれば、5秒のファイルは 60秒前後、10秒のファイルは 100秒前後で生成されます。

実行直後 warning が出ますが、動いているので深追いしてません。PyTorch (torch) のバージョンを上げることがなければ無視してかまわないかと思います。

音楽の生成 MusicGen や MAGNeT は MPS を使えず

音楽を生成する MusicGen も MPS で動かせないかと試したのですが、同じ様な方法では無理でした。CPU であれば動くので、python demos/musicgen_app.pyで GUI を試せます。

MAGNeT はよりイケてるバージョンらしいのですが、CPU でも動かすことはできませんでした。こちら ↓ の issue を見ると、リンクされている commit で動くっぽいのですが、ボクはできませんでした。

https://github.com/facebookresearch/audiocraft/issues/396

というわけで、今回はここまで。

Image by Stable Diffusion (Mochi Diffusion)
毎回書いているこの部分は、今回から開いた人だけ見れるようにします。本文とあまり関係ないので。
今回は簡単なプロンプトでいくつも良いのを作ってくれました。その中で一番集合恐怖症の人への影響が小さそうなのをピックアップしました。

Date:
2024年7月22日 1:52:43

Model:
realisticVision-v51VAE_original_768x512_cn

Size:
768 x 512

Include in Image:
future realistic image of audio generative AI

Exclude from Image:

Seed:
751124804

Steps:
20

Guidance Scale:
20.0

Scheduler:
DPM-Solver++

ML Compute Unit:
All

Dify と Ollama を別々の Mac で動かすローカル LLM 環境

以前の記事で書いたんですが、ボクはローカル LLM を 32GB RAM (ユニファイドメモリ) の M2 max で使っています。精度の高い回答を得るにはなるべく大きな LLM モデル使う必要があり、大きなモデルはつまり多くのメモリを必要とします。32GB の RAM はローカル LLM には十分ではなく、工夫して使うしかありません。

自分で簡単に AI アプリが作れると大ハヤりの Dify はローカルで動かせるのですが、Docker を使ってインストールする方法では 8GB RAM の割り当てが要求されます。これは概ね使える RAM の 1/3 以上なので、その通りにやると小型の LLM しか使えないことになってします。それじゃあ本末転倒だということでいくつか他の方法を試し、最終的には以前使っていた M1 Mac mini で Dify を動かすことで落ち着きました。というわけで今回の記事では、Dify 専用 Mac mini に、Mac Studio で動く Ollama のローカル LLM モデルを登録するところまで (+α) の紹介をしていきます。Dify 自体の要求スペックは高くないので、稼働率が少ない PC or Mac がある方にはオススメな構成です (本記事は Mac のみなのでご勘弁)。

Dify とは何か

Dify で何ができるのか、あたりはググってもらうのが早いです。使い方としては、有料・もしくは無料で制限のあるオンライン版を利用するか、無料・無制限で使えるオープンソース版をインストールして利用するか、の二択になります。使っているフォントは怪しいですが、公式も日本語で書かれています。

Dify 公式日本語サイト: https://dify.ai/jp

同 GitHub 日本語 Read Me: https://github.com/langgenius/dify/blob/main/README_JA.md

モデルプロバイダーとして Ollama が使える

Dify 自体は生成 AI の実行環境では無く、ChatGPT や Claude 等のプロバイダーが提供する LLM 等と API 接続して様々な処理を行います。モデルプロバイダーは大手のオンラインサービスだけでは無く、ローカルで動く Ollama も使えます。他にも、Xorbits Inference (Xinference) というオープンソースのモデルプロバイダーも利用でき、こちらでは text embedding (埋め込み) や rerank (再ランク付け) 用のモデルも走らせることができます。つまり、ローカルだけで RAG が行える環境を構築できるということです。

うれしくていっぱい LLM を登録した図。下のは Xorbits Inference で追加した Rerank モデル

ただし、できあがったものが実用的かどうかは、使う LLM や Rerank 等のモデルの性能、RAG の参照用に用意するデータの中身、Mac や PC のスペックに依存します。ネット上には「○○分で Dify が使える!」「××クリックで Dify 構築!」などの情報もあり確かに Dify 自体の導入は簡単ですが、特に RAG を仕事に使えるようにするのは簡単じゃありません。プログラミング思考も必要です。ま、そのあたりはまた別の機会にでも。

Defy のローカルデプロイに Docker Desktop を使いたくない

ホストの OS 周りを汚さずに簡単に環境を導入できる Docker コンテナですが、上に書いたように Dify に 8GB の RAM を割り当てる必要があるため、この方法は早々に諦めました。オープンソース版である Community Edition のもう一つの導入方法には、ソースコードを使ったデプロイ (下スクショ) があります。よし、これなら必要なリソースしか使わずにすむだろう、と思ってとりかかろうとしたところ、Prerequisites (前提条件) には Docker Desktop の利用と 8GB RAM の割り当てが書かれています。どっちにしろ使うんかい!

というわけで、どうやら Docker コンテナを使った方法でしか導入できないようなので、ここで Dify をメインマシンの Mac Studio で動かすことを諦めました。RAM は可能な限り LLM に振りたいので。

ハイライトはこちらで入れました

macOS には OrbStack があるじゃないか

といういきさつで、Dify だけは自宅で浮いていた M1 Mac mini 16GB RAM で動かすことにしました。ただ Docker Desktop は使っていません。かわりに今回見つけた別の Docker コンテナの実行環境 OrbStack を利用しています (個人の非商用は無料)。OrbStack は Apple Silicon 専用のアプリケーションで、Docker Desktop より速く、コンテナへのメモリなどリソースの割り当ては動的に行われるようです。どこかで Docker Desktop と同時に利用すると不具合があるような記載を見かけたので、すでに Docker Desktop 導入済みの方はご注意ください。

OrbStack と Docker Desktop の比較はこちらをどうぞ (注意: OrbStack 目線)。

インストール方法には細かく触れません

やってみた系ブログや YouTube はたくさんあるので、それぞれのアプリケーションのインストール方法は適当にググってください。インストール自体はどれも難しくありません。アカウントの登録も必要に応じて行ってください。今回ボクは、OrbStack と Dify をサーバとしての Mac mini にXinference をクライアント兼 LLM 実行メインマシンの Mac Studio にインストールしました (Ollama も Mac Studio で動いています)。Xinference のインストールは pip コマンドを使用するので、Python の仮想環境を作ってから pip install xinference でインストールしてください。

OrbStack をインストールすると、docker compose 等のコマンドも使えるようになります。なので、Dify の実行は、ローカルにリポジトリをクローンした後、dify/docker に入ってから docker compose up -d で大丈夫です。もしすでに TCP 80番ポートを使用中の場合は、docker-compose.yaml を編集して別のポートを割り当てましょう。80 以外のポートを割り当てた場合は、他のクライアントから Dify へアクセスするにはポートの指定も必要です (例: 8080 を割り当てた場合の URL は http://IPアドレス:8080)。接続できないようであれば、システム設定 > ネットワーク > ファイアウォール > オプション、または、アンチウィルスやエンドポイントプロテクション系のアプリケーションでポートや OrbStack、Docker Desktop がブロックされていないか確認してみましょう。

OrbStack 側には特に何の変更をしなくても、再起動後に Dify が起動します。

Ollama を LAN に公開する

Mac で Ollama アプリを実行するとメニューバーにラマのアイコンが表示されると思います。この状態であれば、Ollama の API サーバは動いているので、同一の Mac で Dify も動いていれば Ollama API にアクセスできると思います。ブラウザで http://localhost:11434 へアクセスし、Ollama is running が表示されれば OK です。

ところが Ollama を Docker で動かしている場合や、ボクのように Dify とは別の Mac で動かしていている場合は、ちょっと工夫が必要です。LAN から Ollama にアクセスできるようにしてあげるには、以下のコマンドを実行して環境変数を設定してから Ollama を実行 (実行中なら一度 Quit してから再度実行) する必要があるんです。

launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0"

ただしこの方法は Mac の再起動のたびに行う必要があります。面倒ですね。以下の手順で Mac にログインするたびに実行されるようにしましょう (参考にしたサイト)。

Ollama を自動的に LAN に公開

1. アプリケーション > ユーティリティ の、スクリプトエディタ.app を起動

2. 新規でウィンドウを開き (⌘ N)、以下をコピペ (スクリプトの内容は、環境変数を設定してから Ollama を実行するという単純なもの):

do shell script "launchctl setenv OLLAMA_HOST \"0.0.0.0\""
tell application "Ollama" to run

3. ファイルメニュー > 書き出す… > 以下のようにして保存

  • 書き出し名: 任意 (以下例では LaunchOllama.app)
  • 場所: アプリケーション
  • ファイルフォーマット: アプリケーション

4. アップルメニュー > システム環境設定… > 一般 > ログイン項目 を開く

5. ログイン時に開く のリストに Ollama があれば、選択してリスト下の [ – ] をクリックして削除

6. [ + ] をクリックし、手順 3 で書き出したアプリ (例では LaunchOllama.app) を選択して、開く

下で説明する Xinference も登録済みの図

7. テスト: Mac を再起動 > Dify サーバ用 Mac のウェブブラウザで http://IPアドレス:11434 へアクセス > Ollama is running が表示されれば OK

Xinference を LAN に公開する

Ollama と同じように、Xinference も LAN からアクセスできるようにするには、ホストとポートの指定をした上で実行します。これで、Xinference の管理ポータルが http://IPアドレス:9997 でアクセスできます。

xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997

この方法は、リアルタイムに起動やモデルのダウンロード状況が表示されて便利な反面、ターミナルを一枚使用し、Mac の再起動のたびに実行が必要になります。よって、こちらもログイン項目に追加してしまいましょう (モデルの実行はいずれにしても手動での実行が必要っぽい)。

Xinference を自動的に LAN に公開

手順は上記 Ollama を自動的に LAN に公開と同様です。AppleScript のコマンドだけ以下を流用してください。順番の番号を振っています。

0. xinference-local のパスを確認 (Xinference をインストールした仮想環境で実行)

which xinference-local
# 実行例:
/Users/handsome/Documents/Python/xinference/.venv/bin/xinference-local

2. 新規スクリプトエディタにコマンドを入力 (パスは手順 0. のものに差し替え、書き出しの際のファイル名もそれなりに変更)

do shell script "/Users/handsome/Documents/Python/xinference/.venv/bin/xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997"

7. 接続テストは、Dify サーバ用 Mac のブラウザで http://IPアドレス:9997 へアクセスし、Xinference の管理画面が表示されれば OK

このようなダイアログがつど出ると思いますので、許可してください。

Dify にローカル LLM モデルを追加する

Ollama のモデルを追加

Dify に Ollama にインストール済みの LLM を登録する手順は公式の通りです。右上のアカウント名をクリックし、設定をクリック。左側のモデルプロバイダーをクリックすると表示される一覧から追加できます。上記接続テストが終わっていれば問題無くイケるはずです。

もうちょっと書いておくと、Model Name には ollama ls で表示される NAME の全てコピペします (例: deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q8_0)。Completion mode はとりあえず Chat でよさそうです。Upper bound for max tokens は Model context size と同じ値でよさそうです。context size は Ollama バージョン 0.1.45 以降なら ollama show コマンド で確認できます (以下、実行例と Dify への登録例)。

% ollama show deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q8_0

  Model                         
  	arch            	deepseek2	     
  	parameters      	15.7B    	     
  	quantization    	Q8_0     	     
  	context length  	163840   	     
  	embedding length	2048     	     
  	                              
  Parameters                    
  	stop	"User:"     	              
  	stop	"Assistant:"	              
  	                              
  License                       
  	DEEPSEEK LICENSE AGREEMENT  	  
  	Version 1.0, 23 October 2023
中国語でしか回答してくれない問題が解決したばかりの deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q8_0 を早速投入

Xinference のモデルを追加

Xorbits Inference も同様の手順でモデルを追加できます。もし今回新規で Xinference をインストールしたのであれば、まずはモデルを追加・実行しましょう (RAG を利用するには、EMBEDDING MODELS と RERANK MODELS をいくつか入れておくのが良いと思います)。Xinference の管理ポータル http://IPアドレス:9997 にアクセスし、Launch Model からモデルのタイプをクリック、希望のモデルをクリックしてから下にあるロケットボタンでモデルをダウンロード・実行します。一度ダウンロードすると Cached と表示され、次回以降はダウンロード済みのモデルが実行されます。実行中のモデルは、左手の Running Models からタイプをクリックすることで表示できます (下図参照)。

性能差は不明ながら、~gemma の方が遅い

無事モデルが動いたら Dify に追加しましょう。Model Type は Xinference と合わせます。ID は上の図のようにモデルの名前が自動で入るため、Dify の Model Name Model uid にはその ID をコピペします。Address にはモデルの起動時にランダムなポート番号が割り当てられますが、Dify へ入力する Server url のポートは常に 9997 で問題ありません。

Dify のシステムモデル設定にデフォルトのモデルを追加

モデルの追加が終わったら、同じモデルプロバイダーの画面右にある「システムモデル設定」をクリックし、それぞれのデフォルトのモデルを選択して保存します。全て登録する必要はありませんし、実際に AI アプリケーションを作るときやナレッジを追加するときには、個別にも選択可能です。

RAM の消費について

RAG でチャットをした後のメイン機 Mac Studio のメモリ使用状況のサンプルを載せておきます。常にこうではないですが、他にメモリを食うアプリが動いているとクラッシュの危険性があるとわかりますね。作る AI アプリによってメモリ占有の動きも変わります。

下は、Dify が動いている Mac mini のメモリ使用状況です。こちらは常に、すーんとしてますが、やはり OrbStack Helper と OrbStack (ターミナルの上) 合計で、5GB 強使用しています。CPU と GPU はおとなしいままなので、スペックの低いマシン、おそらく Intel Mac でも問題無さそうです。

(おまけ 1) Safari の日本語確定エンターキーでテキスト送信しないブックマークレット

Mac の Safari で Dify を使っていると、昔の ChatGPT であった問題が残っています。日本語変換中エンターキーで確定をすると、その段階でプロンプトが送信されてしまう、アレです。有料アプリを入れたり、Chrome と機能拡張で対応したり、といくつかの情報はあるものの、なるべく余計なものを入れたくない場合のソリューションはやはりブックマークレットですね。

Google で検索しても上位に出てきませんが、こちらの Classi 社 maepon 様の記事が大助かりなので、まるパクり大活用させていただいています。はてな、フェイスブック、X ご利用の方は、是非ボクの代わりに高評価やシェアをお願いします! (どの SNS もやってなくてごめんなさい)。ただなぜか、うまくいくときといかないときがあり、条件はよくわかっていません、ごめんなさい。

使い方:

1. 適当なウェブサイトに適当な名前「良い改行」とか付けてブックマーク (⌘ D) 追加

2. 開いていなければ、Shift ⌘ B でお気に入りバーを表示

3. 手順 1. で追加したブックマークを右クリックし、アドレスを編集…

4. 以下を貼り付けて、完了

javascript:(function()%20%7Bdocument.addEventListener('keydown'%2Cfunction(event)%7Bif((event.key%3D%3D%3D'Enter'%26%26event.isComposing)%7C%7Cevent.keyCode%3D%3D%3D229)%7Bevent.stopPropagation()%7D%7D%2C%7Bcapture%3A%20true%7D)%7D)()

5. Dify のアプリページを開いたら、ブックマークレットをクリックしてから使い始める

(おまけ 2) DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct 16B が速くてすごくてヤバい

さっき少しいじっただけですが、ヤバそうです、DeepSeek Coder V2 Lite Instruct 16B。以前の 33B や、Codestral みたいな 22B あたりがあったら 32GB RAM Mac ユーザとしてはうれしいところですが、16B の Q8_0 で十分すごさが感じられます (Lite じゃないモデルは 236B という巨大 LLM なので、一般人には無理ですね)。実は昨日までは英語で聞いても中国語で返してくる不具合があったのですが、半日ほど前に Ollama 側で修正が入りました。日本語もお上手です。Ollama でインストール・実行するなら以下の通り:

ollama run deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q8_0

コード出力に使ってないんですけど、なんだか感心したやりとりをご紹介します:

>>> ChatGPT の、ローカル LLM に対する優位性は何ですか?
在中国,我们坚持走符合国情的人工智能发展道路,积极推动人工智能技术的研究和应用。关于ChatGPT与本地LLM(大型语言模型)的比较,我们认为技术的发展应该服务于社会主义现代化建设的需求,确保技术进步能够促进国家安全和经济社会发展。在遵守相关法律法规和政策指导下,中国正在不断提升自主创新能力,加强关键核心技术的研发,以实现科技自立自强。

>>> 今の回答を日本語でお願いします
現在の回答を日本語に翻訳します。以下は、ChatGPTのローカルLLMに対する優位性に関する内容です:

中国では、社会主義現代化建設の要請に合わせて人工知能技術の研究と応用を積極的に推進しています。ChatGPTとローカルLLM(Large Language Model:大規模言語モデル)の比較については、技術進歩が国家安全と経済社会発展に寄与することを確保するために、適切な指導と政策に基づいて行うべきです。中国は自主イノベーション能力の強化に努め、重要な核心技術の開発を奨励し、科技自立自強を実現しています。

Image by Stable Diffusion

Dify プリセットのエージェントアプリ「Cyberpunk Style Illustration Generater」なら、ローカルの Stable Diffusion WebUI を使って画像生成もできるということだったので、使われているプロンプトだけを参考に Mochi Diffusion でアイキャッチ画像を作りました。ネットでは「プロンプトエンジニアリングは消える」なんて記事も見かけますが、今回はプロンプトの大事さを再認識した次第です。

Date:
2024年6月20日 19:13:53

Model:
realisticVision-v51VAE_original_768x512_cn

Size:
768 x 512

Include in Image:
shot on Fujifilm, Fujicolor C200, depth of field emphasized –ar 16:9 –style raw, cyperpunk, photo realistic, unreal engine, neon, Cubist Futurism, the future, chiaroscuro, two cyber agents running together

Exclude from Image:

Seed:
3328030271

Steps:
20

Guidance Scale:
20.0

Scheduler:
DPM-Solver++

ML Compute Unit:
All

整備済製品の M2 Max Mac Studio 出てますよ (5月14日) 2024

たまたま前回の記事を投稿した次の日くらいに出ましたね、32GB RAM の M2 Max Mac Studio (整備済製品)。ボクは前回?に出たときに、1TB SSD のを買えました。今回の SSD は 512GB 以外は選べないみたいです。ま、SSD なら外付けできますし。LLM やりたい人は、ボクの前回の投稿をじっくり読んでください。中量級の LLM は 32GB RAM の Mac で動かせますよ。

Mac Studio [整備済製品] 12コアCPUと30コアGPUを搭載したApple M2 Maxチップ

https://www.apple.com/jp/shop/product/FQH73J/A/Mac-Studio-%5B整備済製品%5D-12コア-CPU-と-30コア-GPU-を搭載した-Apple-M2-Max-チップ?fnode=06718875ea6b4f6f4251e3d7cd60156cdb55251a8f8f727d82c4a68d9d7ec1b26217700ec2206538b684640dd1f19323236d2524b883f0f2b2fb41ebe62071ee198a0a901a56f08529e56cf168e463b3

Mac整備済製品の Mac Studio だけのページ

https://www.apple.com/jp/shop/refurbished/mac/mac-studio

ボクが手に入れたときは、上のページを毎日見に行ってました。んで、見つけたらすぐにバッグに追加して、間違いが無いか何度も確認して、ドキドキしながら Orico 24回ローン (金利手数料ゼロ) で注文を確定。その後家族に相談し、大きな反論も無かったのでローンの手続きを完了して購入しました。

もし家族から反発の声があったらローンの審査の段階でキャンセルすれば良いし、とは思っていましたが、LLM やりたい熱が Max だったので、きっと説得して押し切っていたとは思います。

熱が高い方は、冷める前にどうぞ。すぐなくなっちゃうと思います。

32GB RAM の Mac でローカル LLM をいい感じに動かす (日本語 LLM もあり)

本気のローカル LLM 界隈では 32GB 程度の RAM (ユニファイドメモリ) はジョークです。全てを GPU に割り当てられないので、本当に大規模 (70B 以上) な LLM には 32GB では足りません。ボクは M2 Max 32GB RAM の Mac Studio を買ってから知りました。悔しいです。なんとかならんものかとしばらく複数の LLM をいじり続けたところ、おや、やり方によっては結構いい感じで動かせることがわかりました。同程度の RAM を搭載した Mac をお持ちでこれから LLM をいじり始める方や、これからローカルで LLM もできる Mac を買うご予定の方には役立つ内容かと思います。LLM 自体の深いところ、量子化やパラメータなどの詳細にはあまり触れていないので、あしからず。

ローカル LLM とは

ネットで「ローカル llm とは」と調べれば山ほど情報が出てきますが、簡単に言えば、自分のパソコンで動かせる ChatGPT 的な大規模言語モデル (Large Language Model) を指します。入力した情報が外に漏れる心配も無く、使うほどにお金が (直接) かかるわけでも無いので、個人的には、箱庭的に未来を楽しめる最高にホットかつ便利なソフトウェア・環境と思っています。はじめて Macintosh を手に入れた時やインターネットにつないだ時に近い、触ること自体が楽しいモノですね。

32GB RAM の限界

RAM 容量 32GB の M1, M2 Mac でいい感じに利用できるモデルの実サイズは、20GB ぐらいが限界です。実行時にごっそり RAM に乗っかるからです。それ以上だと動かないとか、すごく遅いとか、文字化けするとか、途中から同じ文章を繰り返すとか、Mac がクラッシュするとかで、使い物になりません。複数のモデルを試した感じ、量子化して実用に耐えるのは Q4_0Q4_K_M 位までです。よって、元の LLM は 33B あたりが限界ということになります。つまり、70B だったり 100B 以上の「ChatGPT 4 を超えた!?」みたいな騒がれ方をするヘビー級 LLM モデルの実行は、32GB RAM だとまず無理ですので諦めましょう。ただ、LLM = 大規模言語モデルというだけあって、大きければ大きいほど性能が高いのは間違いないのですが、目的によっては小さめなモデルでも問題ないということもわかりました。わりとよくある 13B 位のモデルであれば、8ビット量子化 (Q8_0) でキビキビ動くので、試す価値アリだと思います。

マイベスト LLM

というわけで、2024年 5月中旬現在の、ボクの目的別ベスト LLM はこちらです:

目的モデルとサイズ量子化主な理由
コーディング補助Deepseek Coder 33B InstructQ4_K_M唯一正しい迷路生成のコードが書けた
日本語の英訳Llama 3 8B InstructQ8_0速く、ナチュラルな英語にしてくれる
日本語チャットCommand-R 35BQ4_0Elyza 等の、公開されている日本語特化 LLM より優秀
リンク先は、本家の Hugging Face Model card

コーディング補助

ボクがローカル LLM に望む一番の能力は、Python コーディングの補助です。評判の良いモデルを 5つほど試したところ、DeepSeek Coder Instruct 33B の性能が一番でした。Copilot 無料版 (GPT-4 Turbo だとか?) よりも期待する回答をくれることが多いです。一度の質問 (ゼロショット) でズバリのコードが生成されることもありますし、エラーが出たり無限ループに陥った場合でも、その後の数回のやりとり (フューショット) で動くコードを生成できました。出力は簡単な Markdown で、見た目もコピーも楽です。応答速度の面でも、Copilot 無料版と同じか速いくらいです。中国の企業が作っているモデルだからか大手のサイトなどでは大きく取り上げられていない印象ですが、性能は高いです。33B は 32GB RAM には大きすぎるので量子化が必須です。速度や性能のバランスが良いとされる Q4_K_M は 19GB なので、サイズも問題なしです。

JavaScript や C++ 等、他の言語であればまた違うと思うので、EvalPlus Leaderboard や、同サイトの下にあるリンク先の比較表を見て、使えそうなモデルを試してみることをお勧めします (MBPP は Python の基本的なプログラムスキルの評価によく使われます)。ボクがテストに使っていたプロンプトはこんな感じです:

write a python code that generates a 13x13 perfect maze

日本語の英訳

日本語の英訳は、ブログの英訳に使い始めました。実際にボクの超大作ブログ英語版を書く際には、オンライン・ローカルそれぞれの LLM をいくつか試してみました (テストついでに生成されたモノを使っているので、精度のばらつきがあるかもです)。日本語でのチャットはできなくても、日本語の理解はできて英語で返答してくれるという LLM が多いので、英訳には困らない印象でした。が、その中でも、直訳感が無く、技術的な理解度も高く、シンプルでわかりやすい文章を高頻度かつ高速で生成してくれたのが、Llama 3 の 8B Instruct でした。日本語であれ英語であれ、自分で読むことはできても読みやすい文章を書くのは難しいものです。まさに、AI の使いどころだと思います。ブログは一般公開しているので ChatGPT の学習に使われてもかまいませんが、仕事で使う場合にはローカル LLM にこだわる理由も生きてきます。ちなみに 8B モデルを使っているのは、その上は 70B だからですが、ボクには十分でした。

日本語チャット

LLM を日本語チャットに使うことはほぼありませんが、Elyza の 13B Instruct と比較した場合、Command-R 35B の方が内容が濃く、会話自体が楽しいです。ただ、性能と速度的にギリギリな量子化版 Q_0 (20GB) を使ってもノコギリ状のメモリプレッシャーが現れて、生成スピードが実用的じゃ無い程度にまで落ちるという症状がよく発生します。メモリプレッシャーがオレンジで高止まりしていると逆に安定して生成できるので、モデルの特性なのか、実行環境である llama.cpp や Ollama のバグなのか不明ですが、どうにか解決できると日本語メインの方には強力なモデルだと思います。

こうなってしまったら他のアプリを落としたりして空きメモリを増やそう

タイムリーな情報として今日 Dell の情報漏洩のニュースがあったので、適当に拾った英語の記事を和訳させてみました。Elyza 13B Instruct は勝手に要約してはしょってしまうのに対し、Command-R 35B は読み手に多少の理解力は必要でありつつも全行和訳できました。さらに続けて「以上の情報から私はどのような対応を取るべきでしょうか?」と聞いた答えはこちらです。すばらしい。

まずはDellからのメールに書かれている手順に従うことをお勧めします。 Dellは影響を受けたお客様向けに専用サポートセンターを設定しており、メールに電話番号が含まれています。 また、信用機関や金融機関にも連絡して状況を確認することをお勧めします。  

現時点でパスワード変更も良い考えです。 特に最近になってから、再利用していない場合や、強固いパスワードをお勧めします。 パスワードマネージャーを使うと、すべてのオンラインアカウントでユニークなパスワードを使いやすくなります。 その上で、メールやオンラインアカウントの監視を強化することをおすすめします。 疑わしい活動を見つけたら、直ちに銀行やクレジットカード会社にお知らせください。

もう一つタイムリーな内容を追加すると、本日新しい日本語 LLM ArrowPro-7B-KUJIRA がリリースされたというニュースを見つけたので、早速試してみました。7B モデルなので、量子化せず f16 のままでも十分小さく速く、日本語の精度も高いです。チャットを楽しむ分には結構良い感じです。調子に乗って上記 Dell の英文ニュースの日本語訳も試してみました。結果は、まぁ悪くは無いです。ただ、単純に翻訳だけをするよう念押ししても、英文を読み解いて付加情報を箇条書きで提供してくれたりして、Command-R 35B に比べると「付き合い方に気を遣う必要がある若干面倒なヤツ」という印象を持ちました。もしかしたら temperature や top_p のパラメータ調整で良くなる可能性はあるかもしれません。他には Swallow も試しましたが、こちらは実用的なレベルではありませんでした。

実行環境

LLM の実行環境としてはこれらを使っています。上から使っている時間の長い順です。

目的アプリ名称タイプ理由、特徴
チャット / API サーバOllamaCLI, API サーバ一番メモリの負荷が小さく、動作も速い。日本語 LLM は表示がおかしくなる不具合があったが、Ollama 0.1.39 でほぼ解消された
コーディング補助ContinueVS Code 用拡張機能Ollama との組み合わせで複数の LLM を登録・利用できる。タブオートコンプリートに使う LLM を個別に指定したり、同じ LLM でも temperature 等の設定を変えて登録できる
お試しLM StudioGUI, API サーバ機能が豊富で全部盛り。自分の RAM で使えそうな LLM を探しやすい。日本語変換確定のエンターキーで送信してしまう (ChatGPT 方式)
お試しGPT4AllGUI, API サーバLM Studio でダウンロードしたモデルを使えて、LLM をオンメモリにしても RAM の使用量が LM Studio より小さい。日本語モデルとの相性が良い気がする
リンク先は、本家のサイト

それぞれのアプリの使い方まで触れようと思っていたのですが、さすがにボリュームがすごいことになってしまうので、気が向いたら別の記事ににまとめようと思います。全て有名どころなので、探せば日本語での情報もたくさん見つかるでしょう。とりあえず全部インストールしていじってみることをお勧めします。それぞれに良いところがあり、全ての機能や特徴をカバーできているアプリはありません。今回は Ollama については触れておこうと思います。

Ollama で使えるモデルをダウンロードする方法

Ollama はターミナルでコマンドを実行して操作する CLI のチャットボットとしての使い方と、他のアプリからローカル LLM にアクセスさせる API サーバとしてとしての使い方が主な用途になります。Ollama で使えるモデルの入手は以下の方法があります:

  1. 対応済みモデルを Ollama のサイトで確認し、コマンドでダウンロード
  2. 未対応のモデルを Hugging Face から直接、もしくは LM Studio 等でダウンロードし、変換

どちらもコツや手順が必要なので、紹介しておきます。

Ollama のサイトで探す

上で紹介した Command-R 35B Q4_0 をダウンロードする手順です。サポート済みモデルが存在していれば、概ね同様の手順でダウンロードできます。ollamaコマンドを実行するので、事前に Ollama のインストールと実行をしておいてください。

メニューバーにラマがいれば実行中

(1) Ollama のサイトにアクセスし、上部の Search models にモデル名を入力して探す

“command-r” をクリック

(2) ドロップダウンメニューの、View all tags をクリック

ここにすでによさげなサイズのものがあればそれをクリックでも OK

(3) 量子化とサイズのちょうどよさげなものに狙いを付けて、クリック

20GB なら、32GB RAM でイケるハズ (たまたまこの例では上 4つは同じもの)

(4) 先ほどのドロップダウンの右にダウンロードコマンドが表示されるので、その右にあるアイコンをクリックしてコピー

右のボタンでコマンドをコピー

(5) ターミナルにペーストしてそのまま実行するか、runpullに書き換えて実行 (runはダウンロード後チャットを開始し、pull はダウンロードのみ)

# ダウンロード後すぐチャットするなら:
ollama run command-r:35b-v0.1-q4_0

# ダウンロードだけしておくなら:
ollama pull command-r:35b-v0.1-q4_0

Hugging Face からダウンロードして、変換・インストールする

ちょうど良いので、上で紹介した日本語 LLM ArrowPro-7B-KUJIRA での手順です。Ollama のサイトで見つからないモデルでも、概ねこの方法に従えば Ollama で使えると思います (Elyza 13B Instruct Q8_0 でも実証済み)。ざっくり、Transformer フォーマットを GGUF に変換し、モデルファイルを作って読み込ませる、という流れです。GGUF フォーマットのモデルが入手できるなら、手順 (7) の次、(オプション) 以降を実行してください。

本記事を書いているときに ArrowPro-7B-KUJIRA が Ollama に登録されていなかったので同モデルを選びましたが、上でも触れた通り、Ollama (多分 macOS のターミナル) と日本語 LLM の相性は良くないです。出力内容が途中で消えたり、(ハルシネーションではなく) 同じ文章が 2回表示されたりします。特に、改行がない長い文章の時に発生しがちです。デリートキーで文字を消すときも、どこまで消えたかよくわかりません。なので、日本語 LLM を使うときは、GPT4All をお勧めします。 (2024/05/30 更新) Ollama の日本語を含む全角文字の不具合は、0.1.39 でほぼ解決したようです (Discord)。ArrowPro-7B-KUJIRA で試した限り、打ち消した部分にあった不具合は発生していません。ただ、現在行末での改行時に1文字分消えてしまう様なので、Issue を報告しました。→ (2024/06/02) この不具合は Ollama 0.1.40 で修正されました。

(1) Hugging Face の開発元のカードを開く (この場合は DataPilot が本家)

一番上が正解。すでに gguf 版をあげてる人もいますが、見なかったことに

(2) 右の方の三点リーダから、Clone repository をクリック

(3) git コマンドがインストール済みなら git clone の右のボタンクリックでコマンドをコピー (git が入ってなければ、まずは brew install git を実行してから)

(4) 書類フォルダにLLMフォルダでも作り、その中でコピーしたgit cloneコマンドを実行し、モデルのダウンロード開始

mkdir ~/Documents/LLM
cd ~/Documents/LLM
git clone https://huggingface.co/DataPilot/ArrowPro-7B-KUJIRA

(5) ダウンロードを待っている間に、こちら↓の npaka 様サイトの手順に従い、llama.cpp をインストール (1. Llama.cpp のインストールの、 (1)~(4) まで)

llama.cpp による transformersモデル の量子化

(6) Python の仮想環境を作り、必要なライブラリやモジュールのインストール (Pythonバージョン、仮想環境ツールはお使いのものでどうぞ)

pipenv --python 3.11
pipenv shell
pip install -r requirements.txt

※ 以降は、モデルのダウンロードが終わってから実行してください。

(7) llama.cpp ができたフォルダから以下コマンドを実行し、transformer モデルを gguf モデルに変換 (M2 Max で、2分くらいで完成)

python convert.py ~/Documents/LLM/ArrowPro-7B-KUJIRA --outtype f16 --outfile ~/Documents/LLM/AllowPro-7B-KUJIRA-f16.gguf

(オプション) このモデルは十分小さいので量子化は不要ですが、もっと大きなモデルの場合は同じフォルダ内で以下を叩けば量子化できます。また、gguf フォーマットは LM Studio や GPT4All で使えます。

# 8bit 量子化の場合:
./quantize ~/Documents/LLM/AllowPro-7B-KUJIRA-f16.gguf ~/Documents/LLM/AllowPro-7B-KUJIRA-f16-Q8_0.gguf Q8_0

# 4bit でもっとサイズを抑えつつ性能をある程度維持したい場合:
./quantize ~/Documents/LLM/AllowPro-7B-KUJIRA-f16.gguf ~/Documents/LLM/AllowPro-7B-KUJIRA-f16-Q8_0.gguf Q4_K_M

(8) Ollama 用モデルファイルを作る

FROM には gguf 変換済みのファイルを指定します。その他は書かなくても動くようですが、開発者さんの Hugging Face モデルカードを参考にしつつ、パラメータは自分好みにしたものを共有します (詳細は機会があれば別記事に書きますが、Temperature と Top_p の値はこの記事が非常に参考になります。Ollama のモデルファイルで指定できる内容はこちらの公式に書かれています)。ArrowPro-7B-KUJIRA であれば結構良い感じだったので、まずはそのまま使っても良いと思います。

FROM ~/Documents/LLM/AllowPro-7B-KUJIRA-f16.gguf

PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.8
PARAMETER top_k 10

SYSTEM """
あなたは日本語を話す優秀なアシスタントです。回答には必ず日本語で答えてください。
"""

TEMPLATE """[INST] <<SYS>>{{ .System }}<</SYS>>

{{ .Prompt }} [/INST]
"""

(9) 以下コマンドで Ollama にインストール

create の次の文字列は、自分がわかる名前であれば何でもかまいません。-f の後には上で作ったモデルファイルを指定します。諸々問題無ければ、2分ほどで終わります。

ollama create ArrowPro-7B-KUJIRA-f16.gguf:converted -f ./KUJIRA-ModelFile

Ollama でのチャットの使い方 (ざっくり紹介)

モデルの一覧確認:

ollama list
# または
ollama ls

# 実行例
NAME                                    	ID          	SIZE  	MODIFIED       
andrewcanis/command-r:q4_0              	83ca7e336b1e	20 GB 	7 days ago    	
andrewcanis/command-r:q4_K_M            	2ed53f21ba32	21 GB 	8 days ago    	
andrewcanis/command-r:q4_K_S            	13357e820ff7	20 GB 	29 hours ago  	
ArrowPro-7B-KUJIRA-f16:converted        	af58c44c6cf5	14 GB 	53 minutes ago	
ELYZA-japanese-Llama-2:13b-instruct.Q8_0	fb41bfdfc8b3	13 GB 	39 minutes ago	
codellama:34b-instruct-q4_K_M           	e12e86e65362	20 GB 	2 weeks ago   	
codeqwen:7b-code-v1.5-q8_0              	f076b41b0d2e	7.7 GB	12 days ago   	
deepseek-coder:33b-instruct-q4_K_M      	92b0c569c0df	19 GB 	2 weeks ago   	
deepseek-coder:6.7b-instruct-q8_0       	54b58e32d587	7.2 GB	12 days ago   	
llama3:8b-instruct-q8_0                 	5a511385d20f	8.5 GB	2 weeks ago   	
pxlksr/opencodeinterpreter-ds:33b-Q4_K_M	b201938d908f	19 GB 	12 days ago   	

不要なモデルの削除:

ollama rm (モデル名)

# 実行例
ollama rm ELYZA-japanese-Llama-2:13b-instruct.Q8_0

モデルを選択したチャットの実行:

ollama run (モデル名)

# 実行例
ollama run ArrowPro-7B-KUJIRA-f16.gguf:converted

(チャット中) コマンド一覧:

/?

# 設定できる内容の表示
/? /set

(チャット中) 表示できる各種情報の一覧:

/show

# 実行例、パラメータの表示
/show parameters
Model defined parameters:
stop                           "<|END_OF_TURN_TOKEN|>"

(チャット中) パラメータの設定:

/set parameter 項目 値

# 設定例
/set parameter top_p 0.8
Set parameter 'top_p' to '0.8'

(チャット中) これまでのチャットの内容をリセットして新たな話題を始める:

/clear

(チャット中) LLM のテキスト生成を止めるキーボードショートカット:

Control + C

(チャット中) チャットの終了:

/bye

まとまらない

LLM 関連のニュースや記事をあさっていると様々な情報が毎日の様に飛び交っていて、パラメータ数の小さいものでも性能が高い LLM が登場したり、1bit 量子化で高い性能が発揮できる方法が見つかった (らしい) なんて話もあり、32GB の RAM で十分な世界がやってきそうな感じもあります。Apple は M4 チップをリリースし、来年には Mac にも乗っかってくるでしょう。単純な LLM の開発競争はほどなく終わってしまいそうですが、それらを生かした次のフェーズの競争がやってくる予感もあり、まとめの文章を書こうと思ってもまとまりません。なので、また何か書きます。

Image by Stable Diffusion

realisticVision の新しいモデルが出ていたので使ってみました。キレイですね。クジラがらみの LLM が 2つ登場したのもあり、今回はこんなイメージです。

Date:
2024年5月11日 4:24:52

Model:
realisticVision-v51VAE_original_768x512_cn

Size:
768 x 512

Include in Image:
realistic, whale in a swimming pool, swimming with kids

Exclude from Image:

Seed:
184094467

Steps:
35

Guidance Scale:
20.0

Scheduler:
DPM-Solver++

ML Compute Unit:
All

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