AI屋さんの 追加学習済み LLMの gradioでWebアプリをクラウドデプロイ
streamlitができるのだから
gradioでも お手軽に、
サーバーレスでWebアプリをデプロイしてみましょう。
自分で作れれば、ただ同然です。
追加学習済みのＬＬＭを安価に共有する方法です。
完成ずみのwebapiを使って、
既にある、皆様のポータルサイトで呼び出したり
別途、独立サイトで運用したり 色々できます。
完成イメージ
作成したアプリが無事に動けば OSまるごと
dockerのイメージで固めて デプロイするので
結構何でも気軽に クラウドのサーバーレスで運用できます。
しかも、LLMのプロンプトに 案件毎、資料毎に固定で
２００万トークン目一杯 追加学習の資料を 全文入れて固定するので
絶対当たる、確定一発、追加学習モデルです。
用途別の 専門分野特化LLMを 使う数だけ用意して
webアプリ、webAPIで 客先個人別に提供可能です。
利用者は、
パソコンでも
スマホでも
タブレットでも
好きなデバイス経由で、
取り説、
技術書、
法律、
規格書、
教科書、
英語教材、
お料理レシピ
ありとあらゆる、世界中の教材・資料が
日本語
英語
中国語
ドイツ語
フランス語
言葉の障壁なく、大規模言語モデルと壁打ちできます。
目次
第九回：AI屋さんの gradioでWebアプリをクラウドデプロイ
本書
第八回：AI屋さんの streamlitでWebアプリをクラウドデプロイ 実践編
第七回：AI屋さんの Webアプリをクラウドデプロイ 実践編
第六回：追加学習済み LLMの flaskでWebアプリをクラウドデプロイ
第五回：追加学習済み LLMの streamlitでWebアプリをクラウドデプロイ
第四回：追加学習済み LLMのwebapiをクラウドデプロイ
第三回：追加学習済み LLMのwebapiを作る
第二回：大規模言語モデルの簡単な追加学習、実践編
第一回：大規模言語モデルの簡単な追加学習
次回は、実践編ですかね
ー続くー