01.EnvironmentSetup.md

Phi-3をローカルで始める

このガイドでは、Ollamaを使ってPhi-3モデルをローカル環境で実行するための設定方法を説明します。モデルはGitHub Codespaces、VS Code Dev Containers、またはローカル環境など、いくつかの方法で実行できます。

環境設定

GitHub Codespaces

GitHub Codespacesを使うと、このテンプレートをブラウザ上のVS Codeで仮想的に実行できます。以下のボタンをクリックすると、ブラウザでVS Codeが開きます：

1. テンプレートを開く（数分かかる場合があります）：

   

2. ターミナルウィンドウを開く

VS Code Dev Containers

⚠️ この方法はDocker Desktopに最低16GBのRAMが割り当てられている場合のみ動作します。16GB未満の場合は、GitHub Codespacesの方法かローカル環境でのセットアップを試してください。

関連する方法として、VS Code Dev Containersがあります。これはDev Containers拡張機能を使い、ローカルのVS Codeでプロジェクトを開きます：

1. Docker Desktopを起動（未インストールの場合はインストールしてください）

2. プロジェクトを開く：

   

3. 開いたVS Codeウィンドウで、プロジェクトファイルが表示されるまで（数分かかる場合があります）待ち、ターミナルウィンドウを開く

4. デプロイ手順に進む

ローカル環境

1. 以下のツールがインストールされていることを確認してください：

   • Ollama
   • Python 3.10+
   • OpenAI Python SDK

モデルのテスト

1. Ollamaにphi3:miniモデルをダウンロードして実行するよう依頼します：

   ollama run phi3:mini

   モデルのダウンロードには数分かかります。

2. 出力に「success」と表示されたら、プロンプトからそのモデルにメッセージを送信できます。

   >>> Write a haiku about hungry hippos

3. 数秒後、モデルからの応答ストリームが表示されるはずです。

4. 言語モデルで使われるさまざまな手法について学ぶには、Pythonノートブックollama.ipynbを開き、各セルを実行してください。'phi3:mini'以外のモデルを使った場合は、最初のセルのMODEL_NAMEを変更してください。

5. Pythonからphi3:miniモデルと会話したい場合は、Pythonファイルchat.pyを開いて実行してください。ファイルの先頭にあるMODEL_NAMEは必要に応じて変更でき、システムメッセージの修正やfew-shot例の追加も可能です。

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