Hugging Face上の生成AIモデルとLaravelをAPI連携【APIエンドポイント作成】

AI系ツール

2024.11.01 2024.10.31

Hugging Face上の生成AIモデルと、Laravelで開発したWebアプリを、APIエンドポイントを作成して連携する方法を解説します。なおエンドポイントの利用は有料となります。

なお詳しい手順はYoutube動画で解説しているので、併せてご覧ください。本記事では、動画内で使用したコードをご紹介します。

↓↓↓

Hugging Faceの使い方⑤Hugging FaceでAPIエンドポイントを作成。LaravelプロジェクトとAPI連携する方法

Hugging Face上の生成AIモデルとLaravelをAPI連携②【エンドポイント作成】
公式ページとエンドポイントの料金について
さいごに

Hugging Face上の生成AIモデルとLaravelをAPI連携②【エンドポイント作成】

まずはエンドポイントを作成します。エンドポイントの作成は動画をご覧ください。その後の手順について、コードと共にご紹介します。

コントローラの作成

Laravelで新規プロジェクトを作成します。次にライブラリをインストールしておきます。

composer require guzzlehttp/guzzle

1	composer require guzzlehttp/guzzle

その後、コントローラを作成します。

php artisan make:controller HuggingFaceController

1	php artisan make:controller HuggingFaceController

作成したコントローラには下記のコードをいれます。

【HuggingFaceController】

<?php
namespace App\Http\Controllers;
use Illuminate\Http\Request;
use GuzzleHttp\Client;

class HuggingFaceController extends Controller
{
    public function getPrediction()
    {
        $client = new Client([
            'base_uri' => 'API エンドポイントをいれてください',
            'headers' => [
                "Authorization" => "Bearer トークンをいれてください",
                "Content-Type" => "application/json"
            ]
        ]);

        $userMessage = request('message', "白菜を使ったレシピはどんなものがありますか。");
        $prompt = "あなたは親切で有能なアシスタントです。\n\nUser: {$userMessage}\nAssistant:";

        $response = $client->post('', [
            'json' => [
                'inputs' => $prompt,
                'parameters' => [
                    'max_new_tokens' => 128,
                    'temperature' => 0.3,
                ],
            ],
        ]);

        $result = json_decode($response->getBody(), true);
        return view('prediction', ['response' => $result[0]['generated_text']]);
    }
}

<?php

namespace App\Http\Controllers;

use Illuminate\Http\Request;

use GuzzleHttp\Client;

class HuggingFaceController extends Controller

{

public function getPrediction()

{

$client = new Client([

'base_uri' => 'API エンドポイントをいれてください',

'headers' => [

"Authorization" => "Bearer トークンをいれてください",

"Content-Type" => "application/json"

]

]);

$userMessage = request('message', "白菜を使ったレシピはどんなものがありますか。");

$prompt = "あなたは親切で有能なアシスタントです。\n\nUser: {$userMessage}\nAssistant:";

$response = $client->post('', [

'json' => [

'inputs' => $prompt,

'parameters' => [

'max_new_tokens' => 128,

'temperature' => 0.3,

]);

$result = json_decode($response->getBody(), true);

return view('prediction', ['response' => $result[0]['generated_text']]);

}

HuggingFaceトークンの取得方法が分からない、などあれば動画を見てくださいね。

ビューファイルの作成

次にビューファイルを作ります。resources/viewsの中にprediction.blade.phpファイルを作り、下記コードをいれます。

【prediction.blade.php】

<!DOCTYPE html>
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>生成AIレスポンス</title>
</head>

<body>
    <h1>生成AIレスポンス</h1>

    <h2>Generated Text:</h2>
    <p>{{ $response }}</p>
</body>

</html>

<!DOCTYPE html>

<head>

<title>生成AIレスポンス</title>

</head>

<body>

<h1>生成AIレスポンス</h1>

<h2>Generated Text:</h2>

<p>{{ $response }}</p>

</body>

</html>

ルート設定の追加

最後に、routes/web.phpに、下記のルート設定を追加します。

Route::get('/huggingface/prediction', [App\Http\Controllers\HuggingFaceController::class, 'getPrediction']);

1	Route::get('/huggingface/prediction', [App\Http\Controllers\HuggingFaceController::class, 'getPrediction']);

テスト

ブラウザにLaravelプロジェクトを開き、/huggingface/predictionパスをいれてみてください。

うまくいったら、質問部分を変えたりしてみてくださいね。

公式ページとエンドポイントの料金について

公式ページはこちらです。

Inference Endpoints

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

なおエンドポイントの利用にはお金がかかります。Hugging Face のエンドポイントAPIの料金については下記の公式ページをご覧ください。

Pricing

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

料金については、下記のページでより詳しく説明されています。スペックが高くなるにつれて、計算が複雑になります。

Pricing

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

料金について具体的な質問がある場合には、サポートに問い合わせることをおすすめします。

さいごに

Hugging Faceでは今回ご紹介した方法以外にも、無料でAPIを利用する方法があります。下記をご覧ください。

Hugging Face上の生成AIモデルとLaravelを無料でAPI連携（Serverless Inference API・Mistral AI利用）

Hugging Face上の生成AIモデルと、Laravelで開発したWebアプリをServerless Inference APIを使って連携する方法を解説します。こちら無料で利用できます。なお詳しい手順はYoutube動画で解説...

Hugging Faceについてや、Hugging Face上の生成AIモデルの利用方法の比較表は、下記記事をご覧ください。

Hugging FaceとはAI版GitHub：AIモデルを共有できるプラットフォームHugging Faceをわかりやすく解説

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