Ollamaを使ってMistral Small 3.1をローカルで実行する方法：ステップバイステップガイド

最先端のAIモデルをローカルで実行することで、開発者やテクノロジー愛好者は比類のないコントロール、プライバシー、およびカスタマイズオプションを手に入れることができます。最先端の人工知能の力を自分のマシンで活用したいなら、Ollamaと組み合わせたMistral Small 3.1が優れたソリューションを提供します。Mistral Small 3.1は、Mistral AIによって開発された最新鋭の言語モデルで、240億のパラメータとそのウェイトクラスでのトップパフォーマンスを誇ります。一方、Ollamaは、このような大規模言語モデル（LLM）をローカルで展開するプロセスを簡素化し、控えめな技術的環境を持つ人々にもアクセス可能にします。この包括的なガイドでは、Ollamaを使用してMistral Small 3.1をシステムで実行するための各ステップを詳しく説明します。さらに、API開発とテストに強力なツールであるApidogを統合することで、体験を向上させる方法もご紹介します。

なぜローカルで運用するのか？Mistral Small 3.1を自分のマシンで運用することで、データをプライベートに保ち、クラウドコストを回避し、チャットボットの構築、コード生成、多言語テキストの処理など、自分のニーズに合わせてモデルを調整する柔軟性を得ることができます。

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ローカルモデルとのインタラクションをさらにスムーズにするために、Apidogの使用をお勧めします。この無料のAPIツールを使えば、モデルのエンドポイントを簡単にテストおよびデバッグできます。今日、Apidogを無料でダウンロードして、Mistral Small 3.1の機能を探求しながらワークフローを効率化しましょう！

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なぜMistral Small 3.1とOllamaを選ぶのか？

セットアップに飛び込む前に、なぜMistral Small 3.1とOllamaが強力なペアなのかを探りましょう。Mistral Small 3.1は、オープンソースのApache 2.0ライセンスのもとでリリースされ、そのサイズに対して優れたパフォーマンスを提供します。128kトークンのコンテキストウィンドウを持つため、長い会話やドキュメントをスムーズに処理します。また、複数の言語とマルチモーダル入力をサポートしており、テキスト生成、翻訳、さらには画像キャプション分析などのタスクにおいて非常に versatileです。開発者は、その効率性を愛しており、比較的控えめなハードウェアで動作しながらも大型モデルに匹敵するパフォーマンスを発揮します。

Ollamaは、一方で、LLMをローカルで実行するための軽量ツールです。依存関係管理やGPU設定などの複雑さを抽象化しているので、セットアップの障壁に悩まされることなく、モデルの使用に集中できます。Mistral Small 3.1とOllamaを組み合わせることで、クラウドサービスに依存することなく、高性能のAIモデルをデプロイすることができます。

あなたのマシンにOllamaをインストールする

OllamaはLLMをローカルで実行するのを簡素化しており、そのインストールは簡単です。以下のステップに従って、インストールを進めてください：

Ollamaのインストール： Ollamaの公式サイトからダウンロードし、プロンプトに従ってください。

インストールの検証：Ollamaが正しくインストールされているか、バージョンを確認して確認してください：

ollama --version

バージョン番号（例：0.1.x）が表示されるはずです。表示されない場合は、PATHにOllamaのバイナリが含まれていることを確認してトラブルシューティングを行ってください。

Ollamaをインストール後、Mistral Small 3.1を実行するためのステップが一歩近づきました。次に、モデル自体を取得する必要があります。

Mistral Small 3.1モデルの重みをダウンロードする

ターミナルを開いて、次のコマンドを入力します：

ollama pull cnjack/mistral-samll-3.1

これにより、モデルの重みがローカルストレージにダウンロードされます（Mistral Small 3.1のコミュニティ版）。リンク：https://ollama.com/cnjack/mistral-samll-3.1

インターネット速度に応じて、50GB以上のファイルサイズのため、15-30分かかることがあります。

ダウンロードの確認：再度ollama listを実行します。mistral-small-3.1がリストに表示されるはずであり、使用準備が整ったことを示しています。

モデルを手に入れたので、Ollamaにロードしてその機能を探ってみましょう。

Mistral Small 3.1をOllamaにロードする

モデルをロードすることで、推論のための準備が整います。Ollamaが重作業を処理するため、このステップは迅速です：

モデルをロード：Mistral Small 3.1をメモリにロードするためにこのコマンドを実行します：

ollama run cnjack/mistral-samll-3.1:24b-it-q4_K_S

これを初めて実行すると、Ollamaがモデルを初期化します。ハードウェアによりますが、数分かかることがあります。以後の実行は速くなります。

試してみる：ロードが完了したら、Ollamaはインタラクティブプロンプトに移行します。シンプルなクエリを入力してください：

Hello, Mistral Small 3.1はどのように機能しますか？

モデルがターミナルで直接応答し、そのテキスト生成の能力を示します。

この時点で、Mistral Small 3.1は稼働しています。しかし、特にプログラムによるアクセスのためにその潜在能力を最大限に引き出すために、さらにどのようにインタラクトするかを探ってみましょう。

ローカルでのMistral Small 3.1とのインタラクション

Mistral Small 3.1には、主に2つの方法で関与できます：コマンドラインによる直接推論またはAPIサーバーを通じて。どちらの方法もOllamaの柔軟性を活用し、APIアプローチにはApidogを結びつけます。

方法1：コマンドラインによる直接推論

迅速なテストや一回の生成のために、Ollamaのrunコマンドをプロンプトと共に使用します：

ollama run cnjack/mistral-samll-3.1:24b-it-q4_K_S "AIについての短い詩を書いてください。"

モデルが入力を処理し、応答を出力します。例えば：

人工の心が深い回路の中で、
私たちが眠っている間にパターンを学び、
コードの声が静かに語りかける、
明るい未来、彼らの思考を私たちは守る。

この方法は実験に適していますが、スケーラビリティがありません。より堅牢なアプリケーションのためには、APIサーバーを設定します。

方法2：Mistral Small 3.1をAPIサーバーとして実行

Mistral Small 3.1をプロジェクトに統合するため、または体系的にテストするために、ローカルAPIサーバーとして実行します：

サーバーを起動：Ollamaをサーバーモードで起動します：

ollama serve

これにより、http://localhost:11434（Ollamaのデフォルトポート）でREST APIが開始されます。このターミナルでこの状態を維持します。

APIをテスト：新しいターミナルで、curlを使用してリクエストを送ります：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "mistral-small-3.1", "prompt": "AIを一文で説明してください。"}'

応答は次のようになります：

{
  "response": "AIは、機械による人間の知能のシミュレーションであり、機械が自律的に学習、推論、タスクを実行することを可能にします。"
}

このAPIセットアップにより高度なインタラクションが開かれ、Apidogの力を発揮します。

Apidogを使ってMistral Small 3.1のAPIとインタラクションする

ApidogはAPIのテストと開発を簡素化し、ローカルのMistral Small 3.1サーバーへのクエリに最適です。以下の手順で設定します：

Apidogをインストール：

Apidogのウェブサイトにアクセスして、あなたのOS用の無料デスクトップアプリをダウンロードします。
画面の指示に従ってインストールします。

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新しいプロジェクトを作成：

Apidogを開き、「新しいプロジェクト」をクリックします。
プロジェクト名を「Mistral Small 3.1 Local API」のように名付けます。

APIリクエストを追加：

「新しいリクエスト」をクリックし、メソッドをPOSTに設定します。
エンドポイントを入力：http://localhost:11434/api/generate。

リクエストボディを構成：

「Body」タブに切り替え、「JSON」を選択し、次のように入力します：

{
  "model": "mistral-small-3.1",
  "prompt": "Pythonスクリプトを生成して「Hello, AI!」と表示させる。",
  "stream": false
}

送信し、レビュー：

「送信」をクリックします。Apidogが次のような応答を表示します：

{
  "response": "print('Hello, AI!')"
}

Apidogのツールを使用してパラメータを調整したり、リクエストを保存したり、エラーをデバッグしたりします。

Apidogの直感的なインターフェースを使ってプロンプトを実験したり、応答時間を監視したり、テストを自動化することができます。これは、Mistral Small 3.1を構築する開発者に最適です。

一般的な問題のトラブルシューティング

24Bパラメータモデルをローカルで実行する際に偶発的な問題に直面することがあります。よくある問題の解決策を以下に示します：

メモリエラー：
修正：32GB以上のRAMと十分なVRAM（例：RTX 4090の場合は24GB）を持つGPUを確保してください。必要に応じてバッチサイズまたはコンテキスト長を減らしてください。
モデルが見つからない：
修正：ダウンロードが完了した（ollama list）か確認し、モデル名が正確に一致していることを確認してください。
APIサーバーが起動しない：
修正：ポート11434が使用されているか確認し（netstat -tuln | grep 11434）、空けるかOllamaのポートを設定で変更してください。
パフォーマンスが遅い：
修正：GPUをアップグレードするか、あまり重要でないタスクをCPUにオフロードしてください。

これらのヒントを使えば、ほとんどの問題を解決し、Mistral Small 3.1をスムーズに運用することができます。

セットアップの最適化と拡張

Mistral Small 3.1がローカルで実行されるようになったら、次の改善を検討します：

ファインチューニング：特定の分野に特化したデータセット（例：法的テキスト、コード）を使用して、モデルの出力を調整します。
スケーリング：異なるモデルやタスク用にOllamaの複数のインスタンスを実行します。
統合：APIをWebアプリ、ボット、またはワークフローにフックして、エンドポイントをプロトタイプ化します。

これらのステップでMistral Small 3.1の可能性を最大限に引き出し、あなたのユニークなプロジェクトに適応させることができます。

結論

Ollamaを使用してMistral Small 3.1をローカルで実行することは、開発者やAI愛好者にとって画期的です。このガイドでは、必要な前提条件を収集するところから、Ollamaのインストール、モデルのダウンロード、コマンドラインまたはAPI経由でのインタラクションまでのプロセスを説明しました。Apidogを追加することで、APIテストを効率化し、統合の新しい可能性を開きます。240億のパラメータ、128kトークンのコンテキスト、およびオープンソースの柔軟性を備えたMistral Small 3.1は、あなたの指先に巨大な力を提供します。今日から実験を始め、このデュオがあなたのプロジェクトをどのように変革できるかを見てみましょう。

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