[ChatStream] コンソールチャットの作成

[ChatStream] コンソールチャットの作成

こんにちは! (株)Qualiteg プロダクト開発部 です!

本稿では、 ChatStream を使って、コンソールチャットを作成する方法について説明いたします!

handle_console_input メソッドを使用することで CLI ベースのチャットを簡単に作成しモデルを試すことができます

chat.py

import asyncio

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from chatstream import ChatStream, ChatPromptTogetherRedPajamaINCITEChat as ChatPrompt, LoadTime

model_path = "togethercomputer/RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1"

device = "cuda"  # "cuda" / "cpu"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

if device == "cuda":
    model.to(device)

chat_stream = ChatStream(
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    device=device,
    chat_prompt_clazz=ChatPrompt,
)

async def console_chat_main():
    while True:
        user_input = input("YOU: ")
        if user_input.lower() == "exit":
            break

        async for response_text, updated_text, pos in chat_stream.handle_console_input(user_input):

            if pos == "begin":
                print("AI : ", end="", flush=True)
                print(updated_text, end="", flush=True)

            elif pos == "mid":
                print(updated_text, end="", flush=True)

            elif pos == "end":
                print()


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(console_chat_main())

0:00
/1:55

ちょっとお試ししたい用途なら、コンソールチャットも一つの選択肢となりますね!

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【解説】Tekken トークナイザーとは何か? 〜 Mistral が採用する新世代トークナイザーの特徴

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[AI新規事業創出]Qualitegオリジナル、アイディア評価、事業アイディア選定方法

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Qualiteg blogを訪問してくださった皆様、こんにちは。Micheleです。AIを活用した新規事業やマーケティングを手がけている私には、クライアントからよく寄せられる質問があります。AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、このブログを通じて私なりの解答をご提供したいと思います。 はじめに AI技術の急速な発展は、スタートアップから大企業まで、あらゆるビジネスに新たな可能性をもたらしています。クライアントとの会話の中でも、AIを活用した革新的な事業アイディアに関する相談が増えています。 しかし、多くの企業が「素晴らしいアイディアを思いついた!」と興奮しながらも、そのアイディアを具体化し、成功に導くための方法論に悩んでいるのも事実です。特にAIを用いた事業展開においては、従来のビジネスモデルとは異なる視点が必要となるため、その難しさはさらに増します。 本記事では、Qualitegオリジナルのアイディア評価、事業アイディア選定方法について解説します。特に、AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、

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日本語対応!Mistral Small v3 解説

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こんにちは! Mistral AIは2025年1月30日、新しい言語モデル「Mistral Small v3」を発表しました。このモデルは、24Bという比較的小規模なパラメータ数ながら、70B以上の大規模モデルに匹敵する性能を実現しています。また日本語対応も謳われており期待の高い小型モデルです! https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501 動画 こちら本ブログの解説動画もご覧いただけます😊 きわだってるのは、レイテンシー最適化 Mistral Small 3のめだった特徴は、その処理性能とレイテンシーの絶妙なバランスではないでしょうか。 公開されている以下の性能評価のグラフによると、トークンあたり約11ミリ秒という業界最速レベルのレイテンシーを達成しています。これは、Qwen-2.5 32Bの約15ミリ秒やGemma-2 27Bの約14ミリ秒と比較して、明確な優位性を示しています。さらに注目すべきは、GPT-4o Miniと比較しても、より低いレイテンシーで同等以上の性能を実現し

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[vLLM] To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method の対処法

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WSLで vLLM を使用するとき、 tensor parallel を使って複数枚のGPUで1つのLLMをサーブしようとしたとき以下のようなエラーが発生しがちです RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method 遭遇するシーンとしてはvLLMの起動オプションに以下のようにテンソル並列化オプションを指定したときです。 --tensor-parallel-size 2 つまり、マルチプロセッシングでCUDA使うときは、 "fork"じゃなくて"spawn" 使ってね、というエラーです。 これを vLLM に教えるために、以下の2行目のように環境変数を設定してあげるとvLLMが "spawn" を使ってくれるようになります。 export

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