@Maki-HamarukiLab(Maki Sunwood AI Labs.)

LiteLLMを活用してOllamaをGoogle Colabで効率的に運用する方法

Posted at 2024-10-28

はじめに

ローカルLLMの運用において、OllamaとLiteLLMの組み合わせは非常に強力なソリューションとなっています。本記事では、Google Colab環境でこれらのツールを効率的に統合する方法を解説します。

Ollamaとは

Ollamaは、ローカル環境でLLM（大規模言語モデル）を簡単に実行できるオープンソースのツールです。主な特徴として：

簡単なコマンドラインインターフェース
効率的なモデル管理
軽量な実行環境
APIサーバーとしての機能

LiteLLMを使う利点

LiteLLMを導入することで得られる主なメリット：

統一されたインターフェース
- OpenAI
- Anthropic
- Ollama
- その他の主要なLLMプロバイダーに同じコードで接続可能
容易なプロバイダー切り替え
- モデルの指定を変更するだけで異なるプロバイダーに切り替え可能
- 開発環境とプロダクション環境での柔軟な切り替え
標準化されたエラーハンドリング
- 各プロバイダー固有のエラーを統一的に処理

実装手順

環境のセットアップ

# Ollamaのインストール
!curl https://ollama.ai/install.sh | sh

# CUDAドライバーのインストール
!echo 'debconf debconf/frontend select Noninteractive' | sudo debconf-set-selections
!sudo apt-get update && sudo apt-get install -y cuda-drivers

サーバーの起動とモデルのダウンロード

# Ollamaサーバーの起動
!nohup ollama serve &

# モデルのダウンロード
!ollama pull llama3:8b-instruct-fp16

LiteLLMを使用したモデル実行

from litellm import completion

response = completion(
    model="ollama/llama3:8b-instruct-fp16", 
    messages=[{ "content": "respond in 20 words. who are you?","role": "user"}], 
    api_base="http://localhost:11434"
)
print(response)

プロバイダーの切り替え例

LiteLLMを使用することで、以下のように簡単に異なるプロバイダーに切り替えることができます：

# OpenAIの場合
response = completion(
    model="gpt-3.5-turbo", 
    messages=[{"content": "Hello!", "role": "user"}]
)

# Anthropicの場合
response = completion(
    model="claude-3-opus-20240229", 
    messages=[{"content": "Hello!", "role": "user"}]
)

# Ollamaの場合（ローカル実行）
response = completion(
    model="ollama/llama3:8b-instruct-fp16", 
    messages=[{"content": "Hello!", "role": "user"}],
    api_base="http://localhost:11434"
)

注意点とベストプラクティス

リソース管理
- Google Colabの無料枠でも実行可能
- GPUメモリの使用状況に注意
セッション管理
- Colabのセッション切断時は再セットアップが必要
- 長時間の実行にはPro版の使用を推奨

まとめ

OllamaとLiteLLMの組み合わせは、ローカルLLMの運用を大幅に簡素化します。特に：

統一されたインターフェースによる開発効率の向上
異なるプロバイダー間での容易な切り替え
Google Colab環境での簡単な実行

これらの利点により、プロトタイピングから本番環境まで、柔軟なLLMの活用が可能となります。