[ChatStream] LLMの読み込みが長いときは Generator Mock レスポンス

[ChatStream] LLMの読み込みが長いときは Generator Mock レスポンス

こんにちは! (株)Qualiteg プロダクト開発部 です!

本稿では、LLMの読み込みに時間がかかるときに使えるテクニックについてご紹介いたします。

テスト用途や、ChatStream の API をつかったサンプルアプリを実装したいときに、何度か ChatStream を再起動しては、試してみたいというシーンがあります。そういうときに、本来は LLM として読み込まなくても、ChatStreamのAPIにそった”決まり切った”レスポンスで問題がないという場合があります。

このとき、サイズの小さなLLMを読んで読み込み時間を短縮するというワザもあるのですが、そもそも、固定的なレスポンスを返してくれればそれでOKという場合は、 Mockレスポンス を指定することができます。

再起動のたびに、 LLM を読み込む時間にストレスを感じていた方はぜひこちらをお試しくださいませ!

Generator Mockレスポンスの利用(高速起動)

Generator Mockレスポンスを使用すると読み込みに時間のかかる事前学習済言語モデルのかわりに、ダミーの文章を生成させることができます

使用方法

chat_stream = ChatStream(
    use_mock_response=True,
    mock_params={"type": "echo", "initial_wait_sec": 1, "time_per_token_sec": 1},
    chat_prompt_clazz=ChatPrompt,
)

ChatStream クラスのコンストラクタ引数

  • use_mock_response ... True ジェネレーターモックレスポンスを有効にする。
  • mock_params ... ジェネレーターモックレスポンスの生成ルールを指定する
  • chat_prompt_clazz ... プロンプト履歴管理クラス

mock_params パラメータ

パラメータ名 パラメータ値 説明
type round 100ワード程度のダミー文章をラウンドロビン方式で生成する
long 長文のダミー文章を生成する
echo ユーザーが入力した文字列をそのまま返す
initial_wait_sec 数値(秒) 文章生成開始までの待ち時間を 秒 で指定する
time_per_token_sec 数値(秒) 1トークンあたりの生成時間。

上記設定のようにすると、 ChatStream はLLM を読み込む必要がないため、一瞬!で起動します。

Transformer Mockとの違い

類似の機能に Transformer Mockモード があります。

https://blog.qualiteg.com/transformerying-da-womotukusuru/

Transformer Mock モードは 実際のModel,Tokenizerの挙動を記録して再現するのにたいして Generator Mock は
入力を受け取った後、ダミーの文章で応答します。 Transformer Mock モードは決められた入力しか受け付けられませんが、Generator Mockは
どのような入力でもダミーの文章で応答します。
用途に応じて使い分けることができます。

Read more

AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第2回 従来型DLPを超えて、AI-DLPが解決すべき本質的課題

AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第2回 従来型DLPを超えて、AI-DLPが解決すべき本質的課題

こんにちは! 前回の記事では、AI時代のデータ漏洩防止における技術的な基礎として、HTTPSインターセプトの仕組みと限界について詳しく解説しました。プロキシサーバーによるSSL/TLS通信の復号化、中間CA証明書の運用、そして証明書ピンニングという技術的制約まで、企業がWeb通信を監視する際の技術的な現実を明らかにしました。 しかし、これらのプロキシ技術は、実は既存のDLP製品でも広く採用されている一般的な手法です。メール監視、ファイル転送の制御、Webアクセスの監査など、従来型のデータ漏洩防止においても、HTTPSインターセプトは中核的な役割を果たしてきました。 では、なぜAI時代において新たにDLPを考え直す必要があるのでしょうか。 前回にひきつづき、従来型DLPでは対応できないAI固有の課題と、AI-DLPとして新たに考慮すべき要素に焦点を当て、より本質的な議論を展開していきます。 1. AI時代が要求する新たなDLP要件 従来のDLP製品は、クレジットカード番号や社会保障番号といった定型的なパターンの検出において優れた実績を持っています。これらの技術は今後も重要な

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング
Claude Fable 5はこれからどうなる? 経緯・コスト・今後の見通しをファクトベースで整理する

Claude Fable 5はこれからどうなる? 経緯・コスト・今後の見通しをファクトベースで整理する

こんにちは! 2026年7月2日(日本時間)、日本からもClaude Fable 5が再び利用できるようになりました。 2026年6月に大きな注目を集めて登場し、わずか3日で米政府の指令により停止、そして7月1日(米国時間)に復活したAnthropicの最上位モデル「Claude Fable 5」。 復活と同時に 「サブスクで使えるのは7月7日まで」 という条件が付いたことで、利用者の間ではコストへの懸念の声も見られます。 本記事では、憶測と事実を切り分けながら、 (1)これまでの経緯、 (2)確定している料金体系、 (3)実際のコスト試算、 (4)今後の見通し、 の4点を整理します。確定情報(ファクト)と筆者の推測は明確に区別して書きます。 ※本記事の日付は、特記のない限りAnthropicの発表に基づく米国時間を基準としています。 なお当ブログでは、Fable 5 / Mythos 5についてリリース直後の技術解説、米政府指令による停止が示した可用性リスクの考察、Fable 5の安全分類器がClaude Code上で実際にどう振る舞ったかの体験記を公開してきました。

By Qualiteg コンサルティング
モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

こんにちは、Qualiteg研究部です。 今日は「すでに完成している強いモデルを、壊さずに広げる」という、地味だけど実務でとても大事なテーマを取り上げたいと思います。 機械学習に取り組んでいると、 「一度しっかり仕上げたモデルを、新しい用途やデータに合わせてもう少し広げたい」 そんな場面はよく出てきます。 今回ご紹介するNER(固有表現抽出)のシーンに限らず、いろいろなタスクで共通する悩みではないでしょうか。 ところが、ここで素朴に追加学習をかけると、せっかくの強みがあっさり崩れてしまう。 私たちは、PII(個人特定情報や要配慮情報)を検出・マスキングするエンジン(PII-FI)を構築する際、実際にそれを経験しました。 Precision(適合率)が 0.83 から 0.17 まで転げ落ちる、なんてことも本当に起きるんです。 PII検出では、ドメイン(分野)ごとに検出したいPII型の種類や求められる精度が異なる場合があります。そこで1つのエンジンといっても、対応ドメインを広げていくたびに(そのドメインに適応させるための)追加学習が求められることがあります。 本稿は、そう

By Qualiteg 研究部
Claude Codeで出てくる「court」って何? “XML露出” 現象とツール呼び出し未実行事故の対策

Claude Codeで出てくる「court」って何? “XML露出” 現象とツール呼び出し未実行事故の対策

こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です。 Claude Code を使っていると、ツール呼び出しの XML(<invoke> や <parameter>)が画面にそのまま表示されたり、実際にはコマンドや PR 作成が実行されていないのに「完了しました」と報告されたりして、動作がおかしくなることがあります。 そして、その呼び水となる文字列 court や course や count が出現します 本稿では、 この現象(本稿では「XML露出」と呼びます)を実ログから解説し、検知と対策をまとめました。 ● ● ●  claude-code — bash➜ ~/qualiteg-project claude> プロジェクト配下のストレージ使用量を調査します。court<invoke name="Bash">

By Qualiteg プロダクト開発部