Hugging Face上の生成AIモデル（LLM）をローカルで実行：方法と応答速度をすべて公開

Hugging Face上の生成AIモデルをダウンロードし、ローカル上で使えるようにする方法を紹介します。

Hugging FaceのTransformersライブラリを使います。Transformersは、自然言語処理（NLP）と呼ばれる技術を簡単に使えるようにするための無料のプログラムです。

自然言語処理（Natural Language Processing）とは、コンピュータに人間の言葉を理解させる技術のことです。最後に使用したパソコンの性能と、どれほどのメモリを使用したかなどもお伝えします。

ご自身のローカル上で動かせるか悩まれたら、参考にしてくださいね。

Pythonのインストール
1. 仮想環境の作成
2. 仮想環境のアクティベーション
ライブラリのインストール
生成AIモデルのダウンロード
モデルを使ってテキスト生成を実行
パソコンの性能と処理結果
さいごに

Pythonのインストール

下記についてはあらかじめインストールしたという前提でお伝えしていきます。

Python 3 (すでにインストールされていることを確認してください)
テキストエディター（VSCodeなど）

今回は仮想環境を使っていきます。

仮想環境の作成

プロジェクトを作成したい場所に、「test」という名前のフォルダを作ります。この場所で、コマンドプロンプトやWindows Power Shellを起動します。

次のコマンドを実行して仮想環境を作成します。

python -m venv venv

1	python -m venv venv

仮想環境のアクティベーション

以下のコマンドを使用して、仮想環境をアクティベートします。

venv\Scripts\activate

1	venv\Scripts\activate

ライブラリのインストール

仮想空間上で、必要なライブラリをインストールします。

pip install transformers torch accelerate

1	pip install transformers torch accelerate

生成AIモデルのダウンロード

testフォルダ内にtest.pyを作ります。今回は下記の生成AIモデルを使います。

https://huggingface.co/google/gemma-2-2b-jpn-it

1	https://huggingface.co/google/gemma-2-2b-jpn-it

下記のようにコードをいれます。

【test.py】

from huggingface_hub import login
login(token="hf_token")


from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_name = "google/gemma-2-2b-jpn-it"

# トークナイザーのダウンロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# モデルのダウンロード
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.bfloat16
)


# モデルとトークナイザーをローカルに保存
tokenizer.save_pretrained("./local_gemma_model")
model.save_pretrained("./local_gemma_model")

from huggingface_hub import login

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

import torch

model_name = "google/gemma-2-2b-jpn-it"

# トークナイザーのダウンロード

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# モデルのダウンロード

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(

model_name,

device_map="auto",

torch_dtype=torch.bfloat16

)

# モデルとトークナイザーをローカルに保存

tokenizer.save_pretrained("./local_gemma_model")

model.save_pretrained("./local_gemma_model")

次に、HuggingFace上でトークンを取得します。Settings/Access Tokens/Create new tokenボタンをクリックします。トークンのパーミッションは下記のようにします。

作成したトークンをコピーします。test.pyのトークンをいれるべきところに貼り付けます。

下記のコマンドを実行すると、test.pyファイルが実行され、モデルをダウンロードできます。

python test.py

1	python test.py

なおしばらく時間がかかるので放置します。ダウンロード後、testフォルダ内に「local_gemma_model」フォルダができます。フォルダ内にはモデルファイルが入っています。容量は4.9GBとなりました。

モデルを使ってテキスト生成を実行

次にダウンロードしたモデルを実行してみます。testフォルダ内にtest2.pyを作成し、下記のようなコードをいれます。

「マシーンラーニングについての詩を書いてください。」はお好きなようにかえてくださいね。

【test2.py】

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# ローカルに保存したモデルとトークナイザーを読み込む
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./local_gemma_model")

# 下記はCPUを使用する場合。
# GPUの場合は、device_map="auto",　torch_dtype=torch.bfloat16　とします。
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "./local_gemma_model",
    device_map="cpu",
    torch_dtype=torch.float32
)

# テキスト生成の例
messages = [
    {"role": "user", "content": "マシーンラーニングについての詩を書いてください。"}
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True).to(model.device)
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=256)
generated_text = tokenizer.batch_decode(outputs[:, inputs.shape[1]:], skip_special_tokens=True)[0]

print(generated_text.strip())