フランスの生成 AI 企業のトップである Mistral 社が、画像認識にも対応したマルチモーダル モデルの Pixtral 12B を Apache 2.0 ライセンスでリリースしています。画像を読み込ませると、何が映っているかを答えてくれるタイプの AI ですね。こちらを、ボク得意の Mac ローカルオンリー環境で実行した方法を共有します。今回使ったのは、LM Studio と Dify です。Pixtral を実行するだけなら LM Studio の 0.3.5 以上で OK ですが、Dify から API 経由で LM Studio を利用してみたので、後半にはその設定方法を紹介してます。
環境について
Mac
ボクの M2 Max Mac Studio には 32GB しか RAM が積まれていないので、Dify だけは別の M1 Mac Mini で動かしています。これから Mac (M4 搭載 Mac Mini とか MacBook Pro とかいいですな〜) を買う方でローカル LLM も試したいと考えている方は、頑張って 64GB 以上の RAM (ユニファイドメモリ) を搭載した機種を買いましょう。それより少ない RAM 容量で LLM を楽しむのはいろんな工夫や妥協が必要で苦労します。本ブログにはそんな切ない記事があふれています。
ボクの場合、一つのマウスを仕事用の Windows と Mac で使っていますが、Windows では全く発生したことが無かったことから、汚れ、ハードウェアの不具合、電池の消耗等は除外していました。ふと昔から Mac はマウスの解像度が高かったということを思いだし、ホイールのスクロールの速度を下げたことが功を奏しました。スクリーンショットの位置に変更した後、タイトルの不具合は一度も発生していません。もちろん Google 先生にも相談しましたが、役立つ情報はありませんでした。
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
[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。
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
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。
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.
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)
% 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。
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
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
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。
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)。
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。
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。
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 と 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。
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。
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
