𝗠𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗢𝗻-𝗗𝗲𝘃𝗶𝗰𝗲 𝗔𝗜 𝗪𝗶𝘁𝗵 𝗢𝗹𝗹𝗮𝗺𝗮

クラウドAIモデルには、主に3つの問題があります：

  • ネットワーク遅延がアプリの動作を遅らせる。
  • トークンコストが常に変動する。
  • データプライバシーのリスクが増大する。

ローカル推論はもはや実験的なものではありません。エンタープライズツールにとって、それは必須要件です。

Ollama を使用すると、Llama 3.2 や Gemma といったモデルを独自のハードウェア上で実行できます。多くの人はターミナルを使用しますが、開発者は API を使用すべきです。

Ollama は localhost:11434 で HTTP エンジンを実行します。Web マイクロサービスをこのエンジンに接続できます。この構成により、外部ネットワークへの依存がなくなります。

重要なツールの一つが、POST /api/generate エンドポイントです。

これはステートレスなタスクに使用します。以下のような用途に適しています：

  • JSON データの生成。
  • バックグラウンドでのテキスト分類。
  • メタデータの作成。

会話履歴を必要としない場合に、このエンドポイントを使用してください。

コマンド例:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "llama3.2", "prompt": "Explain Quantum Computing in one short sentence.", "stream": false }'

適切な推論パターンを選択することで、アプリがデータストリームを処理しやすくなります。

Source: https://dev.to/nube_colectiva_nc/mastering-on-device-ai-orchestration-a-deep-dive-into-ollamas-local-api-3abk

学習コミュニティ（任意）: https://t.me/GyaanSetuAi