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AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでも.

2025.06.22

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おはようございます.AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでもなくローカルPCでそこら辺に落ちているLlamaモデルを持ってきてチューニングすれば何とかなるじゃねぇという思いに至った.

実はあなたの手元にあるPCと、そこら中に「落ちている」オープンソースのAIモデル、特にLlama 3があれば、十分記事が生成できるんです。


ローカルAI記事生成は、もはや夢物語じゃない

「AIで記事生成」と聞くと、SFのような世界や、大企業だけが使える特権のように感じるかもしれません。しかし、今は違います。オープンソースの強力な言語モデル、特にMetaが公開したLlama 3の登場は、この常識を大きく覆しました。

Llama 3は、その性能の高さにもかかわらず、誰でも無料で利用できるという点が最大の魅力です。さらに、80億パラメータの8Bモデルであれば、最新のゲーミングPCとまではいかなくとも、ある程度の性能を持つPCであれば十分に動作します。これにより、高額なクラウドサービスを利用せずとも、自分のPCでAI記事生成の環境を構築することが現実的になりました。


なぜLlama 3があなたのPCと相性抜群なのか?

Llama 3がローカルPCでの記事生成に適している理由はいくつかあります。

  • 完全無料のオープンソース: 利用に費用がかからないため、予算を気にせずAIを試したり、本格的に導入したりできます。
  • 選べるモデルサイズ: Llama 3には様々なサイズのモデルがあり、PCのスペックに合わせて選べます。特に8Bモデルは、個人利用に最適なバランスを持っています。
  • 活発な開発者コミュニティ: 世界中の開発者がLlama 3を使った新しいツールや効率的なチューニング方法を日々共有しています。困ったときには助けを借りられる心強い味方です。
  • 「量子化」でさらに軽量に: モデルのサイズを大幅に小さくする「量子化」という技術を使えば、より少ないメモリでLlama 3を動かせるようになります。これにより、より多くのPCで利用の道が開けます。

あなたのPCを「記事生成マシン」に変える秘訣

もちろん、いきなりプロのライター並みの記事をAIに書かせるのは難しいかもしれません。しかし、ちょっとした工夫で「何とかなる」レベルの記事生成は十分に可能です。

  1. 少量のデータでファインチューニング: 大量の記事データは不要です。あなたが書きたい記事のテーマやスタイルに合った、質の良い記事を数十〜数百程度集めてLlama 3を学習(ファインチューニング)させれば、その分野に特化した記事生成能力が格段に向上します。
  2. プロンプト(指示文)の工夫: AIへの「指示の出し方」は非常に重要です。具体的で明確なプロンプトを与えることで、チューニングが完璧でなくても、驚くほど質の高い記事が生成できます。これはまるで、優秀なアシスタントに的確な指示を出すようなものです。
  3. 効率的な学習方法の活用: 「LoRA(Low-Rank Adaptation)」のような効率的なファインチューニング手法を使えば、少ないGPUメモリでも短時間でモデルを特定のタスクに最適化できます。

あなたの創造性が、今、AIで加速する

かつては一部の専門家や企業にしか手の届かなかったAIによる記事生成が、今やあなたのPCで実現できる時代になりました。これはまさにAI技術の「民主化」です。

とまぁそういう訳なので何とかしてみますが、ファインチューニングにどれぐらい時間がかかるのかが未知数だったりする.

ファインチューニングPythonコード

以下のPythonコードは、Llama 3モデルをロードし、提供されたテキスト記事でファインチューニング(LoRA使用)を実行し、結果を保存します。 上記の入力値は、このコードに自動的に反映されます。 このコードをPythonファイル(例: `finetune_llama.py`)として保存し、実行してください。

import os
import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments, Trainer
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training, TaskType

# GPUの利用可能性を確認
print("GPUが利用可能か確認中...")
if not torch.cuda.is_available():
    print("GPUが見つかりません。Fine-tuningにはGPUが強く推奨されます。")
    # GPUがない場合は、ここでスクリプトを終了するか、CPUモードで続行するか選択できます。
    # exit("GPUがないため終了します。")
else:
    print(f"GPUが利用可能です: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

# --- 1. モデルとトークナイザーのロード ---
# Llama 3モデルのパスを指定します。Hugging Faceのモデル名(例: "meta-llama/Llama-3-8B")
# またはローカルにダウンロードしたモデルのパスを指定してください。
MODEL_NAME = "meta-llama/Llama-3-8B" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"モデルとトークナイザーをロード中: {MODEL_NAME}")

# 4bit量子化設定 (GPUメモリの節約に役立ちます)
# bnb_4bit_compute_dtypeは、Ampere以降のNVIDIA GPUに推奨されるbfloat16を使用しています。
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4", # NF4 (NormalFloat4) 量子化タイプ
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 
)

# トークナイザーをロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)
# Llama 3はデフォルトでbos_tokenを付与しないことがあるため、明示的に追加。
# また、padding_side='right'はLlamaモデルに推奨される設定です。
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenizer.padding_side = "right"

# モデルをロードし、量子化設定を適用し、自動的にGPUにマッピングします。
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto", # 利用可能なデバイス(GPU)に自動的にモデルを分散
    trust_remote_code=True # リモートコードの実行を許可
)
print("モデルロード完了。")

# k-bit学習用にモデルを準備 (PEFTライブラリのため)
# gradient_checkpointingを有効にすることで、メモリ使用量をさらに削減できます。
model.gradient_checkpointing_enable()
model = prepare_model_for_kbit_training(model)
print("k-bit学習用にモデルを準備しました。")

# --- 2. データセットの準備 ---
# あなたのテキスト記事ファイルが格納されているディレクトリを指定します。
# 例: 'your_article_data/' の中に 'article1.txt', 'article2.txt', ... と置かれている場合
DATA_DIR = "./your_article_data/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"データセットをロード中: {DATA_DIR}")

# 'text'形式でデータセットをロードします。指定されたディレクトリ内のすべての.txtファイルを読み込みます。
# 各ファイルが1つのエントリとして扱われます。
try:
    dataset = load_dataset('text', data_files={'train': os.path.join(DATA_DIR, '*.txt')})
    print(f"データセットのサンプル数: {len(dataset['train'])}")
except Exception as e:
    print(f"データセットのロード中にエラーが発生しました。ディレクトリとファイル形式を確認してください: {e}")
    exit("データセットロード失敗。")

# データセットをトークン化する関数
# 長い記事をモデルの最大入力長に分割します。
def tokenize_function(examples):
    # Llama 3の最大入力長は通常8192ですが、お使いのGPUのVRAMに合わせて調整してください。
    # ここでは一般的な値として2048を設定しています。
    max_length = 2048 
    # truncate=Trueで最大長を超えるテキストを切り捨てます。
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, max_length=max_length)

# データセットをトークン化します。
# num_procはCPUコア数に応じて並列処理を行い、処理を高速化します。
tokenized_dataset = dataset.map(
    tokenize_function,
    batched=True,
    num_proc=os.cpu_count(),
    remove_columns=["text"] # 元のテキスト列は学習に不要になるため削除します。
)
print("データセットのトークン化が完了しました。")

# --- 3. PEFT (LoRA) の設定 ---
# LoRA (Low-Rank Adaptation) は、元のモデルの重みをフリーズし、
# 小さなアダプター層を追加して学習させることで、効率的にファインチューニングを行います。
# これにより、GPUメモリの使用量を抑えつつ、高い性能を実現できます。
lora_config = LoraConfig(
    r=16, # LoRAのランク。値を大きくすると表現力が増すが、メモリ消費も増える。
    lora_alpha=32, # LoRAのスケーリング係数。rの2倍程度が推奨されることが多いです。
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], # LoRAを適用する層。Llamaモデルで一般的な層。
    bias="none", # バイアスを学習しない設定。
    lora_dropout=0.05, # ドロップアウト率。過学習を防ぐために設定します。
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM, # タスクタイプを因果言語モデルに設定。
)

# モデルにLoRAアダプターを追加します。
model = get_peft_model(model, lora_config)
print("モデルにLoRAアダプターを適用しました。")
model.print_trainable_parameters() # 学習可能なパラメータ数を確認します。

# --- 4. 学習の実行 ---
# 学習済みモデルを保存するディレクトリ
OUTPUT_DIR = "./llama3_finetuned_model/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

# 学習の設定
training_args = TrainingArguments(
    output_dir=OUTPUT_DIR,
    num_train_epochs=3, # エポック数。データセットのサイズと希望する精度に応じて調整してください。
    per_device_train_batch_size=1, # GPUあたりのバッチサイズ。VRAMが少ない場合は1に設定。
    gradient_accumulation_steps=4, # 勾配を蓄積するステップ数。実質的なバッチサイズは per_device_train_batch_size * gradient_accumulation_steps になります。
    optim="paged_adamw_8bit", # 8bit AdamWオプティマイザを使用し、メモリ効率を向上させます。
    save_steps=500, # 500ステップごとにモデルを保存します。
    logging_steps=100, # 100ステップごとにログを出力します。
    learning_rate=2e-4, # 学習率。
    fp16=True, # 混合精度学習を有効化 (GPUが対応している場合)。VRAM削減と高速化に寄与します。
    max_steps=-1, # num_train_epochsに基づいて学習します。
    group_by_length=True, # 同じ長さのシーケンスをグループ化し、パディングを削減します。
    lr_scheduler_type="cosine", # 学習率スケジューラーのタイプ。
    warmup_ratio=0.03, # ウォームアップ比率。
    report_to="none", # レポート先を指定しない (wandbなどを使用しない場合)。
)

# トレーナーの初期化
# data_collatorは、モデルの入力形式に合わせてデータを整形します。
trainer = Trainer(
    model=model,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    args=training_args,
    data_collator=lambda data: {
        'input_ids': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]),
        'attention_mask': torch.stack([f['attention_mask'] for f in data]),
        'labels': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]), # 因果言語モデルでは、入力自体がラベルとなります。
    },
)

# 学習の開始
print("Fine-tuningを開始します...")
trainer.train()
print("Fine-tuningが完了しました。")

# --- 5. 学習済みモデルの保存 ---
# LoRAアダプターのみを保存します。これにより、ファイルサイズが小さく、効率的に管理できます。
trainer.save_model(OUTPUT_DIR)
print(f"学習済みLoRAアダプターが '{OUTPUT_DIR}' に保存されました。")

# 保存したアダプターを使って推論を行う方法の例 (コメントアウトされています):
# このコードは、ファインチューニング後にモデルをロードして推論を行うための参考例です。
# from peft import PeftModel
#
# # 元のモデルをロード (学習時と同じ量子化設定を使用します)
# base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
#     MODEL_NAME,
#     quantization_config=bnb_config,
#     device_map="auto",
#     trust_remote_code=True
# )
#
# # 保存したLoRAアダプターを元のモデルに結合します。
# peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, OUTPUT_DIR)
#
# # 推論モードに設定します。
# peft_model.eval()
#
# # テキスト生成の例
# prompt = "ローカルPCでのLlama 3ファインチューニングの利点とは"
# inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") # 入力をGPUに移動
#
# with torch.no_grad(): # 勾配計算を無効化し、メモリ使用量を削減
#     outputs = peft_model.generate(
#         **inputs,
#         max_new_tokens=200, # 生成する新しいトークンの最大数
#         do_sample=True, # サンプリングによる生成を有効化
#         top_p=0.9, # Nucleusサンプリングの閾値
#         temperature=0.7, # 生成の多様性を制御する温度
#         eos_token_id=tokenizer.eos_token_id # 終了トークンID
#     )
# print("\n--- 生成されたテキスト ---")
# print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

明日へ続く

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです.

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高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます.たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅.
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LLサイズ

2020.12.03

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LLサイズなんて昔はタブダブだったのに今は丁度いい着心地です。えぇお腹がダボついています。冬になりますます、お腹周りの燃焼効率が悪くなっているように感じます。なぜ、こんなにもお腹周り皮下脂肪がついているのかなぁと自分でも疑問に思うこともあります。この頃、スリムになりたいという気持ちはあるもののウォーキングもいかず、家でゴトゴトと作業をしています。

在宅ワークはサボろうと思えばサボれるのだけど、性格上サボらずにゴリゴリとコードを書いています。そして仕事と私生活の境目が合間になるのでアカウントを分けています。混合すると何が何だか分からないので…。あと自分は時間外の労働はしないように極力しています。

これは前からそういう様に意識しているのです、在宅ワークの利点は集中して作業が出来ることですね。在宅ワークだと県外、県内の人材を募集できるのでIT関係なら良い感じかなと思います。これは企業側の良いところだと思うのだけど、マイナス点もあります。意思疎通が難しいなという点です、それが円滑に出来れば良いチームが作れるのではないかなと思います。

著者名  @taoka_toshiaki

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未知なること。

2020.09.20

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未知なることには不安がつきまといます。どうすれば良いのかと不安がつきまといます。がんばるぞ?と態度には出ているけど、表情は大丈夫、おいら本当に大丈夫かなという表情を汲み取った一コマ漫画です。

態度とは裏腹に顔に表情が出るひとは損ですね。じぶんもそんな感じです、自身があるものに関しては全然OKと言えるのですが、あまり自身が無いものに関しては不安がつきまといます。

話が飛びますがアカウントを整理しました?、ブログ名を変更しました。原点回帰という奴です。ネットとリアルの境界線を引いた感じです。若干、過去の蓄積があるので微妙に特定できますが、一応自分の中では境界線を引きました。ここ数年、実名でネット活動してきて、やはりネットで活動するには実名は実名としての活動が良いかな。例えばお得意先のひとが見てもむっと思わない振る舞いが良いかなと思います。やはり混合してしまうとやっぱ疲れます。

ぴっしっと分けたほうが良い。もしくはネットではビジネスとしてしか使わないとか、切り分けるほうが実生活も上手くいきますよ。何書いても反感を買う場合があります、例えば相手がじぶんのことを嫌っていたりすると、何しても気に食わないのですね。なのでピッしっと境界線を昨日から今日にかけて構築しました。

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JavaScriptのPromise例えが分からない人のために。

2020.06.06

Logging

自分は『Promiseってなんやねん、わからんわ。』という人でした。皆さん賢いので複雑怪奇なコードで教えてくれていて…わかんない。
Promiseって非同期処理にするための道具です。Promiseって書いてその中に非同期処理の内容を書いてあげる。値を戻したい場合は命名した名前のカッコの中に値を返してあげれば良いが!!、どうも渡せる値は一つだけなのだ。

ちなみにthen(その後)で、非同期処理が終わった後にする処理が書けるですね(´・ω・`)。thenの中に非同期処理の値も返ってくる‥但しひとまとめで、、そんだけの話。またエラーになった時の処理も対応できるってさ…、そしてチェーン(数珠繋ぎ)の様に書くことも可能です、ここではそれらは割愛しますね?。

ちなみに最初、asyncとawaitと混合していて悩んでおりました。asyncとawaitは対になっていると同じような感覚でPromiseとthenは対になっていると考えてください。あまり複雑怪奇に考えずサンプルコードを動かして出来るできないを判断した後に賢い人が書いたリファレンスなどを読むことをオススメします。

最後に単純なソースコードとコンソールの結果を載せときますね。

"use strict";
var a = 0;
const q1 = new Promise((zaru)=>{//zaru...名前付けは何でも良い(予約されているものでなければ
	a++;
	zaru(a + "1..");//データをまとめて返す
});
const q2 = new Promise((zaru)=>{
	a++;
	zaru(a + "2..");
});
const q3 = new Promise((zaru)=>{
	zaru("3~~~~n");
});
const qdaaaaaaaa = new Promise((zaru)=>{
	zaru([1,2,3,"Dahahaha!!"]);
});
Promise.all([q1,q2,q3,qdaaaaaaaa]).then((val)=>{
	console.log(val);
 }
);
qdaaaaaaaa.then((val)=>{
	console.log(val);
});
Array(4) [1, 2, 3, "Dahahaha!!"]
move.js:26
length:4
__proto__:Array(0) [, …]
0:1
1:2
2:3
3:"Dahahaha!!"
Array(4) ["11..", "22..", "3~~~~n", Array(4)]
move.js:21
length:4
__proto__:Array(0) [, …]
0:"11.."
1:"22.."
2:"3~~~~n"
3:Array(4) [1, 2, 3, …]
length:4
__proto__:Array(0) [, …]
0:1
1:2
2:3
3:"Dahahaha!!"

著者名  @taoka_toshiaki

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未来は着々と。

2017.03.08

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拡張世界が徐々に現実のものになってきています。
まだまだ、浸透するには時間がかかるとは思っていますが
小型化が進めばこれはスマホ等と同じで大多数のひとが使用する
技術になると思っています。最終的にはスマホと融合するかもしれないと思っています。
20年後は大多数のひとが拡張世界とリアルの混合の世界で
暮らしているかもしれません。
https://www.youtube.com/watch?v=yjahbGqZu6U

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大阪の観光地へ行ってきた!!

2016.10.12

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先日、大阪の観光地を巡ってきました。
どこもコミコミなので人混みに酔うひとは要注意。
三連休の中休みともあって混み具合はまぁまぁ混んでいた方だと
思います。今回、巡った箇所は通天閣、道頓堀、心斎橋、かに道楽とかです。
この中で要注意があるとすれば、通天閣の展望台へいくことです。
女子同士とか男同士とかで行くと「まじでぇ?」って事になるので
必ず、男女混合かカップルで行くことをおすすめします。
まぁ行けばわかります。
ちなみにお気に入りの景色は、道頓堀だったりします。
なんか良かったです。
大阪は今回で3回目ぐらいしか足を運んでいないのですが
一つ気付いた事が・・・
電車が東京の電車に比べて横揺れが少ない・・・なっていう感じがしました。
なんか電車の乗り心地が良いなって思いました。
東京と高知の汽車を比べると断然、東京のほうが乗り心地は良いです。
東京は本数が多い分、時刻に合わすためガンガンいこうぜ!
って具合になっている感じがしますが、大阪は安全重視ぽっい気がしましたね。
最後にiPhoneで撮影した写真を載せときます。

著者名  @taoka_toshiaki

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よさこい前夜祭2015へ行ってきましたよ。

2015.08.10

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よさこい前夜祭2015へ行ってきましたよ。行って良かったです、LIVEの良さをあらためて実感しました、全然迫力とかそういうモノが違います。途中から撮影より見る方を優先しだして、あまり写真や映像は撮らなかったです。あと前夜祭と鏡川のお祭りもあったので結構な人混みでした。開催時間から一時間ぐらい遅く高知の中央公園に着いたのですが、その時はもう良い席は埋まっていました。着いた時は近場で撮影は不可能に近かったです。撮影がやっとうまく出来たのが20時半ぐらいです。ちなみに現地集合で男友達と合流しましたけど、次回は混合で行きたいものだなと感じました。もうひとつ思ったことはiPhoneでは、やはり撮影が難しい。動画を撮影するなら撮影道具が必要かなとは思いましたけど、まぁ・・今のところiPhoneで我慢します。人を撮るのは苦手です。基本的にドアップで撮らないよう意識して撮影したつもりです。
明日からよさこい祭り本番です、12日には全国大会もあります。今年は例年以上に暑くなりそうですね。踊り子さんは暑さ対策は必須になりそうです。熱中症で倒れることないように祈っています。
じぶん、今日は仕事だ・・・。
https://youtu.be/N3_5MiAaPeg
 

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