OllamaをPythonで使いたい！ローカルLLMを快適に動かす！

CUDA、Python、ollamaをインストールするDockerfileを作成します。

Ubuntuのコマンドラインで、Dockerfileを作成します。

mkdir ollama_python
cd ollama_python
nano Dockerfile

Dockerfileに以下の記述を貼り付けます。

# ベースイメージ(CUDA)の指定
FROM nvidia/cuda:12.1.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04

# 必要なパッケージをインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip python3-venv git nano curl

# Ollamaをインストール
RUN curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 作業ディレクトリを設定
WORKDIR /app

# アプリケーションコードをコピー
COPY . /app

# Python仮想環境の作成
RUN python3 -m venv /app/.venv

# 仮想環境をアクティベートするコマンドを.bashrcに追加
RUN echo "source /app/.venv/bin/activate" >> /root/.bashrc

# JupyterLabのインストール
RUN /app/.venv/bin/pip install Jupyter jupyterlab

# LangChain関連のインストール
RUN /app/.venv/bin/pip install ollama

# コンテナの起動時にbashを実行
CMD ["/bin/bash"]

[Ctrl + S]キーで変更内容を保存し、[Ctrl + X]キーで編集モードから抜けます。

Dockerの設定をするためのdocker-compose.ymlを作成します。

nano docker-compose.yml

開いたdocker-compose.ymlファイルに以下の記述をコピーして貼りつけます。

services:
  ollama_python:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    image: ollama_python
    runtime: nvidia
    container_name: ollama_python
    ports:
      - "8888:8888"
    volumes:
      - .:/app/ollama_python
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]
    command: >
      bash -c '/usr/local/bin/ollama serve & /app/.venv/bin/jupyter lab --ip="*" --port=8888 --NotebookApp.token="" --NotebookApp.password="" --no-browser --allow-root'

[Ctrl + S]キーで変更内容を保存し、[Ctrl + X]キーで編集モードから抜けます。

docker-compose.ymlの記述をもとに、Dockerコンテナを構築して起動します。    

docker compose up

コンテナが起動したら、ローカルPCの「ブラウザの検索窓」に以下のURLを入力し、Enterを押すとOllamaの画面が表示されます。

http://localhost:8888/

この記事では、ローカルポート8888を使用してJupyterLabを起動しています。

Llama3.1の日本語LLM「 Llama-3.1-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf」をダウンロードします。

!curl -L -o Llama-3.1-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf "https://huggingface.co/mmnga/Llama-3.1-70B-Instruct-gguf/resolve/main/Llama-3.1-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf?download=true"

「 Llama-3.1-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf」は45GB程度のGPUメモリを使用します。

LLMの実行にはOllamaのpythonライブラリを使用します。

LLMのモデルがOllama使えるようにプロンプトテンプレートを指定して、モデルを作成します。

import ollama

modelfile='''
FROM ./Llama-3.1-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf
TEMPLATE """{{ if .System }}<|start_header_id|>system<|end_header_id|>

{{ .System }}<|eot_id|>{{ end }}{{ if .Prompt }}<|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{{ .Prompt }}<|eot_id|>{{ end }}<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{{ .Response }}<|eot_id|>"""
PARAMETER stop "<|start_header_id|>"
PARAMETER stop "<|end_header_id|>"
PARAMETER stop "<|eot_id|>"
PARAMETER stop "<|reserved_special_token"
'''

ollama.create(model='cyberllama31:70b', modelfile=modelfile)

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