AIを使ってローカルで画像とテキストを生成するための完全ガイド

人工知能を試してみたいけれど、自分の文書や会話、画像などが遠隔サーバーで処理されることに不安を感じる、という状況に陥ったことがあるかもしれません。また、利用規約が変更されたり、クエリ数が制限されたり、正当化しにくい月額料金が請求されたりするサービスに依存することにも不安を感じるかもしれません。

このような場合、 人工知能モデルをローカルで実行する これは特に興味深い選択肢となる。データはコンピュータ上に保持でき、操作が常に外部プラットフォームに依存する必要がなく、使用するモデル、構成、ツールをより細かく制御できる。

独自のAIインフラストラクチャを持つことは、プライバシーの問題だけではありません。 機密文書を処理するさまざまなモデルを試したり、タスクを自動化したり、クエリごとに料金を支払うことなく画像を生成したりできます。ただし、使用感はプロセッサ、RAM、グラフィックカード、および選択したモデルによって大きく異なります。

LocalAI: 商用 API に代わるローカルな代替手段

独自の人工知能サービスを構築するための強力で柔軟なツールをお探しなら、LocalAI は最も包括的なオプションの 1 つです。 一般的なAPIと互換性のある代替品OpenAIやAnthropicが使用しているものを含め、多くのアプリケーションが独自のサーバーにリクエストを送信するように適応できる。

クラウドホスト型APIを直接使用する代わりに、プログラムをLocalAIのアドレスを指すように設定できます。こうすることで、リクエストはコンピュータまたはサーバーにインストールされているモデルを使用して処理されます。

これは、LocalAIが商用サービスのすべての機能と動作を完全に再現するという意味ではありません。互換性は 使用されるAPI、選択されたバックエンド、およびモデルの機能しかし、既存のアプリケーションを移行する際に、システム全体を最初から再構築する必要がなくなるため、非常に便利です。

LocalAI は無料でオープンソースです。言語モデルの実行、画像の生成、音声の文字起こし、テキスト音声変換、埋め込みの操作など、さまざまな機能を提供します。そのアーキテクチャは、次のようなさまざまなバックエンドを使用します。 llama.cpp、vLLM、MLX、whisper.cpp、およびブロードキャストエンジンタスクの内容と利用可能なハードウェアによって異なります。

また、GGUFや、その様々なエンジンと互換性のある他のフォーマットで配布されるモデルもサポートしています。 GGUFはファイル形式です一方、トランスフォーマーとディフューザーは、さまざまな人工知能アーキテクチャと連携するために使用されるライブラリおよびエコシステムです。

Dockerを使用してLocalAIをインストールするための基本的な手順

LocalAIを試す最も簡単な方法は、通常Dockerを使うことです。始める前に、WindowsまたはmacOSの場合はDocker Desktopを、Linuxの場合はDocker Engineをインストールする必要があります。

一般的な手順は以下のとおりです。

• Dockerをインストールする： これにより、LocalAIは隔離されたコンテナ内で実行され、多数の依存関係の競合を回避できます。
• 適切な画像をダウンロードしてください。 CPU向け、および異なるGPUアクセラレーションシステム向けのバリエーションが存在します。
• サーバーを起動します: コンテナは通常、マシン上のポートを介してAPIとWebインターフェースを公開します。
• モデルをインストールする: LocalAIギャラリーを使用すると、あらかじめ作成された設定をインターフェースから直接追加できます。
• APIを確認してください： curlを使ってリクエストを行うか、ベースアドレスを変更することでOpenAI APIと互換性のあるライブラリを使用できます。

CPUテストを実行するための基本的なコマンドは次のとおりです。

docker run -p 8080:8080 --name local-ai -ti localai/localai:latest

その後、以下の方法でインターフェースを開くことができます。

http://localhost:8080

グラフィックカードをお持ちの場合は、アクセラレーションプラットフォームと互換性のあるイメージを使用する必要があります。LocalAI は、NVIDIA、AMD、Intel、Apple Silicon、Vulkan、その他のハードウェアタイプ向けにさまざまなオプションを提供していますが、 正しいラベル表示と設定はバージョンによって異なる場合があります。そのため、古いコマンドをコピーする前に、そのドキュメントを参照することをお勧めします。

ギャラリーから、利用可能なモデルの中から1つを選択してインストールできます。選択肢は随時変わるため、単に最も人気のあるモデルを探すのではなく、サイズ、量子化、メモリ要件に基づいて選択することをお勧めします。

LocalAIとローカルモデルの限界

応答速度は直接関係しています ハードウェアの性能とモデルのサイズ小規模で量子化されたモデルであれば、最新のCPUでも十分に動作するが、数百億ものパラメータを持つモデルでは、相当量のVRAMを搭載したGPUが必要になる場合がある。

オープンモデルは、より高度な商用サービスと同じレベルの推論、指示のフォローアップ、知識を必ずしも提供するとは限りません。しかし、オープンモデルは、ユーザーが多数の選択肢から選び、バランスを見つけることを可能にします。 プライバシー、速度、品質、メモリ消費量.

完全に無料と呼ぶのも正確ではないでしょう。アプリと多くのテンプレートは無料でダウンロードできますが、電気代、ストレージ容量、ハードウェアコストは依然として発生します。利点は通常 リクエストごとに料金を支払う必要はなく、強制的なサブスクリプションにも依存しません。.

Stable Diffusionを使用してローカルで画像を生成する方法

Stable Diffusionは、コンピュータ上で画像を生成するための最もよく知られたモデルファミリーの一つです。クラウド上でのみ動作するサービスとは異なり、そのファイルはダウンロードして、互換性のあるローカルインターフェースを使用して実行できます。

これらのツールを使用すると、次のことが可能になります テキストから画像を生成し、シーンの一部を変更し、構成を拡張し、カスタムモデルを使用し、LoRAを適用します。利用可能な機能は、インストールされているインターフェースとモデルによって異なります。

スムーズな操作性を実現するには、十分な性能を備えた専用グラフィックカードの使用をお勧めします。 VRAM（ビデオメモリ）要件はモデルによって大きく異なります。Stable Diffusionの旧バージョンは比較的少ないリソースで動作しますが、SDXL以降の世代では通常、より多くのメモリが必要となります。

AUTOMATIC1111、ComfyUI、その他の利用可能なインターフェース

最もよく知られているインターフェースの1つは Stable Diffusion WebUI by AUTOMATIC1111テキスト生成、画像変換、インペインティング、拡張機能、その他多数の高度なオプションを提供します。

Python、PyTorch、グラフィックカードドライバ、その他のコンポーネントに依存するため、従来のアプリケーションよりもインストールが複雑になる場合があります。しかし、通常はすべてのライブラリを手動でインストールする必要はなく、ましてやオペレーティングシステムを再インストールする必要もありません。公式スクリプトが仮想環境を作成し、必要な依存関係のほとんどをダウンロードしてくれるからです。

ビデオメモリが限られているシステムでは、次のようなオプションを使用できます。

• --medvram 速度を多少犠牲にする代わりに、VRAMの消費量を削減する。
• --lowvram さらに限られた設備でも可能ですが、処理速度はかなり遅くなります。
• --xformers カード、システム、およびインストールがこの最適化に対応している場合。

GPU は 2GBのVRAMは大きな制約となる また、現在のモデルが正しく動作しない可能性があります。このような場合は、より軽量なモデル、解像度の低減、または特別に最適化されたインターフェースを使用する必要があります。

もう一つの選択肢は ComfyUIこれは、接続されたノードを介して生成を組織化する方式です。習得にはやや時間がかかりますが、プロセスの各段階を非常に正確に制御でき、複雑なワークフローの再利用も可能です。

よりガイド付きのインストールを好む方には、次のようなアプリケーションがあります。 簡単拡散これらのツールは、環境設定の大部分を自動化します。インストーラーは必ずリポジトリまたは公式ウェブサイトからダウンロードし、継続的にアップデートが提供されていることを確認することが重要です。

ローカルアドレス、ポート、およびインストール手順はツールによって異なります。したがって、すべてのツールですべてのインターフェースが開いているとは限らないことを念頭に置いておく必要があります。 localhost:9000 また、同じBATファイルを使用しているわけでもありません。

人工知能をローカルで実行するためのその他のツール

LocalAIのような大規模なプラットフォームを管理したくないのであれば、もっと簡単な解決策もあります。 Ollamaでは、言語モデルをダウンロードして実行できます。 Windows、macOS、Linux上で、非常に簡単なコマンドを使って実行できます。

LM Studioは、より使いやすいグラフィカルインターフェースを提供します。 互換性のあるモデルを検索し、それらと通信し、互換性のあるAPIを備えたローカルサーバーをセットアップします。また、ドキュメントを照会できるアプリケーションと連携して使用することもできますが、ファイル処理は使用するツールまたはRAGフローによって異なります。

彼らとしては、 ComfyUIは、画像生成のためのビジュアルワークフローを構築する際によく利用されるツールの1つです。そのノードを使用すると、モデル、プロンプト、ControlNet、LoRA、スケーリングシステム、その他のツールを同じプロセス内で組み合わせることができます。

iPhoneでローカルモデルを実行する方法

ローカルAIはモバイルデバイスにも登場しました。一部のiPhoneおよびiPadアプリでは、互換性のあるモデルをダウンロードし、ダウンロード完了後にデバイス上で直接クエリを実行できます。

その一つは プライベートAI：ローカルチャットこの機能を使用すると、特定のGGUFモデルをインポートしたり、PDFファイルや写真を解析したり、ローカルの画像生成モデルを使用したりできます。具体的な機能や対応モデルは、アプリケーションのアップデートによって変更される場合があります。

これらのツールのおかげで、 特定の文書の内容を参照する外部サーバーに継続的に情報を送信することなく、言語モデルと対話したり、画像を分析したりできる。

しかし、いくつかの制限事項を考慮する必要があります。これらのモデルは数ギガバイトの容量を占有し、バッテリー電力を消費し、温度上昇を引き起こす可能性があります。さらに、 スマートフォンの利用可能なメモリ容量によって、どのモデルをロードできるかが決まります。マルチモーダルモデルや画像生成器は、専用GPUを搭載したコンピュータに比べて、はるかに低速で動作する可能性がある。

また、各アプリケーションのプライバシーポリシーと具体的な機能を確認することをお勧めします。アプリがモデルをローカルで実行できるからといって、必ずしも… そのすべての機能、統計情報、ダウンロードは、インターネットとの通信なしで動作します。.

どのローカルAIオプションを選択すべきでしょうか？

最適なツールは、主にあなたが何を行いたいかによって決まります。

• LocalAI: これは、さまざまなAPIやモデルタイプに対応した独自のサーバーを構築する際に役立ちます。
• オラマ： 言語モデルのダウンロードと実行を簡素化します。
• LMスタジオ： モデルのテストやローカルAPIの公開を、ユーザーフレンドリーなグラフィカルインターフェースで実現します。
• AUTOMATIC1111: これは、安定拡散を扱うための非常に包括的なインターフェースを提供します。
• ComfyUI: これにより、画像の生成と編集を行うための高度なビジュアルワークフローを構築できます。
• モバイルアプリケーション: これらは、小型モデルをスマートフォンやタブレットに直接接続して使用することを容易にする。

Dockerを搭載したホームサーバーを選択する場合でも、デスクトップアプリケーションやモバイルアプリケーションを選択する場合でも、目標は同じです。 モデルの制御を取り戻し、外部サービスへの依存度を低減する.

ローカルAIは、すべての制約を解消したり、あらゆるコンピュータを無制限のワークステーションに変えるものではありません。しかし、利用可能なハードウェアに適したモデルを選択することで、言語、視覚、音声、画像生成を組み合わせながら、処理とデータの大部分をユーザーの制御下に置くことが可能になります。