ChatStream α1(プレビュー)提供のお知らせ

ChatStream α1(プレビュー)提供のお知らせ

株式会社 Qualiteg は LLMアプリケーション開発ツールキット ChatStream™ のαプレビュー版の提供を開始いたしました。

ChatStream™ とは 高品質な商用 LLM アプリケーションを簡単に構築できる Python ライブラリです。

Web フロントエンド(チャットUI) と 推論実行サーバーソフトウェア で構成されており、追加のソフトウェア開発をせずに ChatStream™ だけで LLM アプリケーションを実現することができます。

また、頭脳となる LLM には HuggingFace 等で提供されているオープンソースLLMを使用することができます。(ChatGPT等のAPIをつなぎこむことも可能です)。

2023年9月 現在は、 Pythonのライブラリ として AGPL および 商用ライセンスで提供しています。

以下サイトよりオンラインデモをご体験ください!

https://chatstream.net

このデモのようなアプリケーションをほぼノーコードで作成することができます。

ChatStreamは本格的な商用用途に向けて設計されており、以下のような特長を持っております

ChatStream の特長

  1. 高いUXを実現したチャットUI

    1. ChatGPTライクなユーザーインタフェースで迷わない
    2. マルチモーダルに対応した柔軟なチャットUI設計
  2. 短TATで高性能・高品質なチャットアプリを構築可能

    1. コマンド1つでインストール
    2. ローコード。数行のコードで本格的なLLM対話チャットを構築可能
  3. 高負荷設計

    1. 非同期文章生成処理により多ユーザー同時アクセスにも安定した応答
    2. 多ノード構成によりスケールアウトが容易
  4. 柔軟な動作環境(特定の環境に依存しない)

    1. Llama、RedpajamaIncite、Rinna など主要なLLM対応の動確済
    2. 各種ユーザー認証機構に柔軟に対応できる設計
    3. オンプレおよび各種クラウドプラットフォームに対応
    4. 推論実行はCPUおよびNVIDIA製 GPU (マルチGPUも可)対応
  5. 高UXなアプリ開発を加速化

    1. カスタマイズ可能なUIプリセットを豊富に準備
    2. LLM出力適正化を行う開発支援機能

動作環境は以下のとおりです。
(標準的な Python + NVIDIA GPU 環境で動作いたします)

動作環境

  • Python

    • Python 3.10 ~
    • Pytorch
  • GPU

    • NVIDIA CUDA 11.7 対応 GPU
  • 負荷分散

    • マルチGPUスケールアウト対応
    • マルチノードスケールアウト対応
    • リクエストキューイングによる負荷コントロール
  • OS

    • Linux
    • Windows Server
  • API

    • LLM の API 化に対応
  • 暗号化(TLS/SSL)

    • 対応
  • ユーザー認証

    • OAuthによる認証
    • メール認証
    • (他、独自認証に対応可能)

サポート

  • 豊富な日本語ドキュメント
  • 手厚いサポート
    • フルスクラッチ開発であるため、すみずみまで知り尽くしたエンジニアによるハンズオンサポートを英語・日本語にて提供
    • 時差なく、日本のワーキングタイムにサポート対応

次回以降、ビジネス面、技術面についてより詳しくご紹介してまいります!


株式会社Qualitegでは、 生成AIを活用した貴社課題解決、ChatStream 基盤とした LLM アプリケーション構築、PoCのコンサルティング、ご支援を行っております。

ご相談・ご用命は当社営業担当または以下コンタクトにてお問合せください。

https://qualiteg.com/contact


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ログを ちょこっと grep するツール "ちょこぐれっぷ" つくりました

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こんにちは! 今日はちょこっとしたツールをつくりました。 ログをちょこっとgrepするツールです。もちろん無料。 chocoGrep - ちょこっとgrep!ログフィルタツールちょこっとgrepするならchocoGrep!「error or warning」と書くだけの簡単or/and検索。AIエージェントに渡す前にログを最適化。正規表現不要、インストール不要。chocoGrepQualiteg Inc. Cursor、Devin、Claude Code、ChatGPT——AIコーディングエージェントにエラーログを渡してデバッグを手伝ってもらう。もう日常ですよね。 でも、 * ログを全部貼り付けたら、AIの応答がやたら遅い * 「トークン制限を超えました」と怒られる * 大量のログの中から、AIが的外れな部分に注目してしまう そこで、つくったちょこっとgrepするためのツールです 名付けて ちょこぐれっぷ!chogoGrep! chocoGrepって何? ブラウザで動く、ゆるいgrepツールです。 ログを貼り付けて、検索ワードを入れるだけ。インストール不要

By Qualiteg プロダクト開発部
GPUを使った分散処理で見落としがちなCPUボトルネックとtasksetによる解決法

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こんにちは! 複数枚のGPUをつかった並列処理システムを設計しているときCPUについてはあまり考えないでシステムを設計してしまうことがあります。 「機械学習システムの主役はGPUなんだから、CPUなんて、あんまり気にしなくてよいのでは」 いいえ、そうでもないんです。 推論中のあるタイミングに急に動作が遅くなったりするときCPUが原因であることがけっこうあります。 概要(5分で分かる要点) 先日GPUを使った並列処理システムで、予期しないCPUボトルネックが発生し、パフォーマンスが大幅に低下する問題に遭遇しました。 複数のプロセスが異なるGPUを使用しているにも関わらず、処理が極端に遅くなる現象の原因は、処理パイプラインの一部に含まれるCPU集約的な計算処理でした。 問題の症状 * 単一プロセス実行時:正常な速度 * 複数プロセス並列実行時:処理時間が数倍に増加 * GPUリソースに競合なし(nvidia-smiで確認済み) 根本原因 処理パイプラインにGPUに適さないCPU集約的な計算(データ前処理、統計変換など)が含まれており、複数プロセスが同じCP

By Qualiteg プロダクト開発部
Model Context Protocol完全実装ガイド 2025- 仕様変遷から最新Streamable HTTPまでの全て

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こんにちは! 現在、LLM業界で破竹の勢いでひろまっているMCPについて、本日はとくに実装面について解説していきたいとおもいます。 MCP、MCPとひとくちにいっていますが、実は短期間でけっこう「標準」とよばれる仕様が変化しておりますので、仕様のバリエーションを順を追って解説しつつ、実際に実装をしていきたいとおもいます。 さて、MCPですが、2024年後半、Anthropicが発表したModel Context Protocol(MCP)は、AI分野における重要な転換点となりました。 従来、各AIベンダーが独自に実装していたツール呼び出し機能(tool useと呼びます)を標準化し、AIモデルと外部システムの連携を統一的に扱える仕組みを提供しました 本記事で、MCPの誕生から現在に至るまでの技術的変遷を詳細に追いながら、2025年時点での最適な実装方法を完全なソースコードと共に解説します。特に、仕様の変化に振り回されがちな実装者の視点から、なぜ現在の形に収束したのか、そして今後どのような実装アプローチを取るべきかを明確にしていきます。 第1章 MCPが解決しようとした問題

By Qualiteg プロダクト開発部
【出展報告】ASCII STARTUP TechDay 2025

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こんにちは! 本日、「ASCII STARTUP TechDay 2025」に出展してまいりましたのでレポートさせていただきます! ASCII STARTUP TechDay 2025 ASCII STARTUP TechDay 2025は、2025年11月17日(月)に東京・浅草橋ヒューリックホール&カンファレンスで開催された、ディープテック・スタートアップのエコシステム構築をテーマにした展示交流・カンファレンスイベントです。 秋の展示会は本当にいいですね 本日はとてもよいお天気で、涼しくて、展示会にはピッタリの気候で朝からルンルンでした。しかも午後からの展示会ということで、気持ちに余裕をもって朝の業務をこなしていたところ、けっこうすぐに昼前になり、あわてて現場へ。 浅草橋は当社からもわりと近いという立地の良さを甘く見ておりましたが💦、なんとか予定時刻前に到着しました。やっぱり、都心開催は本当にありがたいですね。 会場へ急いでいると、おなかが「ぐ~」と鳴り 「そういえば、朝食まだだったわ」 とおもったところに、なんと私の大好きなエッセンさん🍞のトラックがあるで

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