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オープンなMLモデルを使用してWebアプリジェネレータを作成する

コード生成モデルがますます一般公開されるようになると、以前には想像もできなかった方法でテキストからウェブやアプリへの変換が可能になりました。 このチュートリアルでは、コンテンツのストリーミングとレンダリングを一度に行うことで、AIウェブコンテンツ生成への直接的なアプローチを紹介します。 ここでライブデモを試してみてください！ → Webapp Factory NodeアプリでのLLMの使用方法 AIやMLに関連するすべてのことをPythonで行うと思われがちですが、ウェブ開発コミュニティではJavaScriptとNodeに大いに依存しています。 このプラットフォームで大きな言語モデルを使用する方法をいくつか紹介します。 ローカルでモデルを実行する JavaScriptでLLMを実行するためのさまざまなアプローチがあります。ONNXを使用したり、コードをWASMに変換して他の言語で書かれた外部プロセスを呼び出したりする方法などがあります。 これらの技術のいくつかは、次のような使いやすいNPMライブラリとして利用できます： コード生成をサポートするtransformers.jsなどのAI/MLライブラリの使用 ブラウザ用のllama-node（またはweb-llm）など、専用のLLMライブラリの使用 Pythoniaなどのブリッジを介してPythonライブラリを使用 ただし、このような環境で大きな言語モデルを実行すると、リソースをかなり消費することがあります。特にハードウェアアクセラレーションを使用できない場合はさらにリソースが必要です。 APIを使用する 現在、さまざまなクラウドプロバイダが言語モデルの使用を提案しています。以下はHugging Faceの提供するオプションです： コミュニティから小さなモデルからVoAGIサイズのモデルまで使用できる無料の推論API。 より高度で本番向けの推論エンドポイントAPIで、より大きなモデルやカスタム推論コードが必要な方向けのもの。 これらの2つのAPIは、NPM上のHugging Face推論APIライブラリを使用してNodeから利用できます。 💡…