【ITニュース解説】Setting up local LLMs for R and Python

近年、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）の活用が急速に広がっている。これらの多くは、開発元が提供するクラウド上のサーバーで実行され、私たちはAPIを通じてその機能を利用する。しかし、プライバシー、コスト、カスタマイズ性の観点から、自分自身のコンピュータ、すなわちローカル環境でLLMを動作させたいという需要が高まっている。この記事では、特にデータサイエンスの分野で広く利用されているプログラミング言語RとPythonを使い、ローカル環境でLLMをセットアップし、活用する方法について解説する。

ローカルでLLMを実行する最大の利点の一つは、プライバシーとセキュリティの向上である。企業の内部文書や個人情報といった機密性の高いデータを扱う場合、外部のサーバーにデータを送信することには情報漏洩のリスクが伴う。ローカル環境であれば、すべてのデータ処理が自身の管理下にあるコンピュータ内で完結するため、外部に情報が流出する心配がなく、安全にAIの能力を活用できる。次に、コスト面でのメリットが挙げられる。クラウドベースのLLMサービスは、利用量に応じて料金が発生する従量課金制が一般的だ。頻繁にモデルを呼び出すアプリケーションや、大規模なデータセットで実験を繰り返す研究開発においては、このコストが大きな負担となり得る。ローカル環境であれば、ハードウェアへの初期投資は必要になるものの、一度環境を構築すれば、API利用料を気にすることなく何度でもモデルを実行できる。さらに、モデルのカスタマイズが容易である点も重要だ。オープンソースとして公開されているLLMをベースに、特定の業務ドメインに関する知識を追加で学習させるファインチューニングなど、独自の目的に合わせた調整が可能となる。

このようなローカルLLM環境の構築を、以前よりも格段に容易にするツールとして「Ollama」と「Llamafile」が存在する。Ollamaは、様々なオープンソースLLMを簡単なコマンド操作でダウンロードし、実行・管理するためのプラットフォームである。インストール後、コマンドラインから「ollama run llama3」のように実行したいモデル名を指定するだけで、モデルのダウンロードから実行までが自動的に行われる。さらに、OllamaはバックグラウンドでAPIサーバーとしても機能するため、他のアプリケーションからLLMの機能を容易に呼び出すことができる。一方、Llamafileは、LLMモデルとそれを実行するために必要なプログラムを単一の実行可能ファイルにまとめるというアプローチを取る。これにより、Pythonのバージョンやライブラリの依存関係といった複雑な環境構築作業が不要になり、ダウンロードしたファイルを直接実行するだけでLLMを起動できる。この手軽さは、異なるOS環境で作業するチームでの共有や、迅速なプロトタイピングにおいて大きな利点となる。

そして、システム開発において重要なのが、これらのローカルLLMを既存のプログラムからどのように利用するかという点だ。Ollamaは、ローカルマシン上でHTTPベースのAPIを提供しているため、RやPythonから特別なライブラリを必要とせず、標準的な方法で連携できる。例えば、Rではhttr2パッケージ、Pythonではrequestsライブラリを用いて、Ollamaが待機しているAPIエンドポイントに対してHTTPリクエストを送信する。具体的には、LLMに処理させたいテキストデータをJSON形式で作成し、それをリクエストのボディに含めてPOSTメソッドで送信する。Ollamaはリクエストを受け取ると、指定されたLLMでテキストを処理し、生成された応答をJSON形式で返す。プログラム側では、この応答を解析して必要なテキスト部分を取り出し、後続の処理に利用する。この一連の流れは、一般的なWeb APIを利用する際の手順と何ら変わらないため、Web開発の経験があるエンジニアであれば直感的に理解できるだろう。Pythonには公式のOllamaライブラリも提供されており、これを利用するとHTTPリクエストの詳細を意識することなく、より簡潔なコードでLLMとの対話を実現できる。この連携により、データの前処理からLLMによる分析、結果の可視化までを一つのスクリプト内でシームレスに行うことが可能になる。

結論として、OllamaやLlamafileのようなツールの登場により、ローカル環境でのLLMのセットアップと利用は、もはや専門家だけのものではなくなり、一般の開発者にとっても身近な技術となった。これにより、セキュリティが重視される業務アプリケーションへのAI機能の組み込みや、コストを抑えたAI技術の研究開発、特定のニーズに合わせたカスタムAIの構築など、これまで以上に幅広い領域でLLMの活用が進むことが期待される。システムエンジニアを目指す者にとって、これらの技術を理解し、自身の開発ワークフローに取り入れる能力は、今後ますます重要となるだろう。