DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B/32Bをベースに日本語追加学習を行ったLLMを使う

モチベーション

しばらく、PINNsやそれに関連したOpenFOAMを勉強していたが、昨日LLM界隈で大きなニュースがあった。LLM界隈だけでなく株価にも影響するインパクトがあったDeep Seek-R1を使ってみることにした。そのままでは自分の環境では使えないので、量子化によりコンパクトされたLLMを使った。

今回、量子化モデルをOllamaとOpen WebUIを使ってブラウザから使うようにしたので、その内容をまとめる。

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ollamaを使ってGraphRAGを構築

はじめに

ローカル環境でナレッジグラフを作成し、GraphRAG環境を構築に着手して、既に1週間が経過。ようやくまともに動く状態になった。この投稿は、ローカル環境に構築したOllama、neo4jを使ったGraphRACについて、まとめたものである。

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ollamaでknowledge graphを作成

はじめに

こちらの投稿では、RAGシステム構築の手始めとして、ナレッジグラフを作成した。数種のLLMを試して、gpt-4oとgpt-4o-miniだけが正常に動作した。最近のこの投稿では、ollamaをインストールし起動したことをまとめた。

今回ollamaを使ってナレッジグラフを作成したので、その内容をここにまとめる。少しハマったところもあるので、参考になればと思う。

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Open WebUIをフロントエンドにしてollamaのLLMと会話する

はじめに

昨日のこの投稿でollamaをdockerコンテナで起動し、JupyterLabからLLMを使うことについてまとめた。この投稿では、Open WebUIをコンテナで立ち上げ、それをフロントエンドとして、手元のブラウザから接続して、ollamaのLLMを使うことについてまとめる。

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ollamaを使ってローカル環境でLLMを動かす

モチベーション

この投稿で、ナレッジグラフを構築できるLLMは、OpenAIとMistral(何もAPI経由)であると述べた。ネットでは、この記事のようにollamaを使ってGraphRAG環境を構築している事例を見かけるようになった。

自分もローカル環境でナレッジグラフを構築することにチャレンジしたい。今回の投稿では、ollamaをインストールするまでをまとめる。

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