mirror of
https://github.com/tcsenpai/agenticSeek.git
synced 2025-06-05 02:25:27 +00:00
Merge pull request #123 from Fosowl/dev
update ja readme according to change (auto-translate)
This commit is contained in:
Martin
GitHub
commit
c6fe2865b6
190
README_JP.md
190
README_JP.md
@ -10,7 +10,7 @@
|
||||
|
||||
**Manus AIの完全なローカル代替品**、音声対応のAIアシスタントで、コードを書き、ファイルシステムを探索し、ウェブを閲覧し、ミスを修正し、データをクラウドに送信することなくすべてを行います。DeepSeek R1のような推論モデルを使用して構築されており、この自律エージェントは完全にハードウェア上で動作し、データのプライバシーを保護します。
|
||||
|
||||
[](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html)  [](https://discord.gg/4Ub2D6Fj) [](https://x.com/Martin993886460)
|
||||
[](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html)  [](https://discord.gg/XSTKZ8nP) [](https://x.com/Martin993886460)
|
||||
|
||||
> 🛠️ **進行中の作業** – 貢献者を探しています！
|
||||
|
||||
@ -87,60 +87,116 @@ pip3 install -r requirements.txt
|
||||
python3 setup.py install
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ローカルで実行
|
||||
## ローカルマシンでLLMを実行するためのセットアップ
|
||||
|
||||
**少なくともDeepseek 14Bを使用することをお勧めします。小さなモデルはツールの使用に苦労し、コンテキストをすぐに忘れてしまいます。**
|
||||
**少なくともDeepseek 14Bを使用することをお勧めします。小さいモデルでは、特にウェブブラウジングのタスクで苦労する可能性があります。**
|
||||
|
||||
### 1️⃣ **モデルをダウンロード**
|
||||
**ローカルプロバイダーをセットアップする**
|
||||
|
||||
[Ollama](https://ollama.com/)がインストールされていることを確認してください。
|
||||
たとえば、ollamaを使用してローカルプロバイダーを開始します:
|
||||
|
||||
[DeepSeek](https://deepseek.com/models)から`deepseek-r1:14b`モデルをダウンロードします。
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
ollama pull deepseek-r1:14b
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2️ **アシスタントを実行（Ollama）**
|
||||
|
||||
ollamaサーバーを起動します
|
||||
```sh
|
||||
ollama serve
|
||||
```
|
||||
|
||||
config.iniファイルを変更して、provider_nameを`ollama`、provider_modelを`deepseek-r1:14b`に設定します。
|
||||
以下に、サポートされているローカルプロバイダーのリストを示します。
|
||||
|
||||
注意: `deepseek-r1:14b`は例です。ハードウェアが許す場合は、より大きなモデルを使用してください。
|
||||
**config.iniを更新する**
|
||||
|
||||
config.iniファイルを変更して、`provider_name`をサポートされているプロバイダーに設定し、`provider_model`を`deepseek-r1:14b`に設定します。
|
||||
|
||||
注意: `deepseek-r1:14b`は例です。ハードウェアが許可する場合は、より大きなモデルを使用してください。
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
[MAIN]
|
||||
is_local = True
|
||||
provider_name = ollama
|
||||
provider_name = ollama # または lm-studio、openai など
|
||||
provider_model = deepseek-r1:14b
|
||||
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
|
||||
```
|
||||
|
||||
すべてのサービスを開始します:
|
||||
**ローカルプロバイダーのリスト**
|
||||
|
||||
| プロバイダー | ローカル? | 説明 |
|
||||
|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
|
||||
| ollama | はい | ollamaをLLMプロバイダーとして使用して、ローカルでLLMを簡単に実行 |
|
||||
| lm-studio | はい | LM studioを使用してローカルでLLMを実行（`provider_name`を`lm-studio`に設定）|
|
||||
| openai | はい | OpenAI互換APIを使用 |
|
||||
|
||||
次のステップ: [サービスを開始してAgenticSeekを実行する](#Start-services-and-Run)
|
||||
|
||||
*問題が発生している場合は、**既知の問題**セクションを参照してください。*
|
||||
|
||||
*ハードウェアがDeepseekをローカルで実行できない場合は、**APIを使用した実行**セクションを参照してください。*
|
||||
|
||||
*詳細な設定ファイルの説明については、**設定**セクションを参照してください。*
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## APIを使用したセットアップ
|
||||
|
||||
`config.ini`で希望するプロバイダーを設定してください。
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
[MAIN]
|
||||
is_local = False
|
||||
provider_name = openai
|
||||
provider_model = gpt-4o
|
||||
provider_server_address = 127.0.0.1:5000
|
||||
```
|
||||
|
||||
警告: `config.ini`に末尾のスペースがないことを確認してください。
|
||||
|
||||
ローカルのOpenAIベースのAPIを使用する場合は、`is_local`をTrueに設定してください。
|
||||
|
||||
OpenAIベースのAPIが独自のサーバーで実行されている場合は、IPアドレスを変更してください。
|
||||
|
||||
次のステップ: [サービスを開始してAgenticSeekを実行する](#Start-services-and-Run)
|
||||
|
||||
*問題が発生している場合は、**既知の問題**セクションを参照してください。*
|
||||
|
||||
*詳細な設定ファイルの説明については、**設定**セクションを参照してください。*
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## サービスの開始と実行
|
||||
|
||||
必要に応じてPython環境をアクティブにしてください。
|
||||
```sh
|
||||
source agentic_seek_env/bin/activate
|
||||
```
|
||||
|
||||
必要なサービスを開始します。これにより、docker-compose.ymlから以下のサービスがすべて開始されます:
|
||||
- searxng
|
||||
- redis (searxngに必要)
|
||||
- フロントエンド
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
sudo ./start_services.sh # MacOS
|
||||
start ./start_services.cmd # Windows
|
||||
```
|
||||
|
||||
アシスタントを実行します:
|
||||
**オプション1:** CLIインターフェースで実行。
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
python3 main.py
|
||||
python3 cli.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
*使い方がわからない場合は、**Usage**セクションを参照してください*
|
||||
**オプション2:** Webインターフェースで実行。
|
||||
|
||||
*問題が発生した場合は、**Known issues**セクションを参照してください*
|
||||
注意: 現在、CLIの使用を推奨しています。Webインターフェースは開発中です。
|
||||
|
||||
*ハードウェアがローカルでdeepseekを実行できない場合は、**Run with an API**セクションを参照してください*
|
||||
バックエンドを開始します。
|
||||
|
||||
*詳細な設定ファイルの説明については、**Config**セクションを参照してください。*
|
||||
```sh
|
||||
python3 api.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
`http://localhost:3000/`にアクセスすると、Webインターフェースが表示されます。
|
||||
|
||||
現在、Webインターフェースではメッセージのストリーミングがサポートされていないことに注意してください。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
@ -210,31 +266,27 @@ configで`listen = True`を設定することで、音声認識を使用する
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## **独自のサーバーでLLMを実行**
|
||||
## **ボーナス: 自分のサーバーでLLMを実行するためのセットアップ**
|
||||
|
||||
強力なコンピュータやサーバーを持っているが、ラップトップから使用したい場合は、リモートサーバーでLLMを実行するオプションがあります。
|
||||
強力なコンピュータやサーバーを持っていて、それをラップトップから使用したい場合、リモートサーバーでLLMを実行するオプションがあります。
|
||||
|
||||
### 1️⃣ **サーバースクリプトをセットアップして起動**
|
||||
|
||||
AIモデルを実行する「サーバー」で、IPアドレスを取得します
|
||||
AIモデルを実行する「サーバー」で、IPアドレスを取得します。
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
ip a | grep "inet " | grep -v 127.0.0.1 | awk '{print $2}' | cut -d/ -f1
|
||||
ip a | grep "inet " | grep -v 127.0.0.1 | awk '{print $2}' | cut -d/ -f1 # ローカルIP
|
||||
curl https://ipinfo.io/ip # 公開IP
|
||||
```
|
||||
|
||||
注意: WindowsまたはmacOSの場合、IPアドレスを見つけるためにそれぞれipconfigまたはifconfigを使用します。
|
||||
|
||||
**openaiベースのプロバイダーを使用する場合は、*Run with an API*セクションに従ってください。**
|
||||
|
||||
リポジトリをクローンし、`server/`フォルダーに入ります。
|
||||
注意: WindowsまたはmacOSの場合、IPアドレスを見つけるには、それぞれ`ipconfig`または`ifconfig`を使用してください。
|
||||
|
||||
リポジトリをクローンし、`server/`フォルダーに移動します。
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
git clone --depth 1 https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
|
||||
cd agenticSeek/server/
|
||||
```
|
||||
|
||||
サーバー固有の要件をインストールします:
|
||||
サーバー固有の依存関係をインストールします:
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
pip3 install -r requirements.txt
|
||||
@ -246,54 +298,23 @@ pip3 install -r requirements.txt
|
||||
python3 app.py --provider ollama --port 3333
|
||||
```
|
||||
|
||||
LLMサービスとして`ollama`と`llamacpp`のどちらかを使用することができます。
|
||||
`ollama`と`llamacpp`のどちらかをLLMサービスとして選択できます。
|
||||
|
||||
### 2️⃣ **実行**
|
||||
次に、個人用コンピュータで以下を行います:
|
||||
|
||||
今度は個人のコンピュータで:
|
||||
|
||||
`config.ini`ファイルを変更して、`provider_name`を`server`、`provider_model`を`deepseek-r1:14b`に設定します。
|
||||
`config.ini`ファイルを変更し、`provider_name`を`server`に、`provider_model`を`deepseek-r1:xxb`に設定します。
|
||||
`provider_server_address`をモデルを実行するマシンのIPアドレスに設定します。
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
[MAIN]
|
||||
is_local = False
|
||||
provider_name = server
|
||||
provider_model = deepseek-r1:14b
|
||||
provider_model = deepseek-r1:70b
|
||||
provider_server_address = x.x.x.x:3333
|
||||
```
|
||||
|
||||
アシスタントを実行します:
|
||||
次のステップ: [サービスを開始してAgenticSeekを実行する](#Start-services-and-Run)
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
sudo ./start_services.sh # Windowsの場合はstart_services.cmd
|
||||
python3 main.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
## **APIを使用して実行**
|
||||
|
||||
`config.ini`で希望するプロバイダーを設定します
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
[MAIN]
|
||||
is_local = False
|
||||
provider_name = openai
|
||||
provider_model = gpt-4o
|
||||
provider_server_address = 127.0.0.1:5000
|
||||
```
|
||||
|
||||
警告: 設定に末尾のスペースがないことを確認してください。
|
||||
|
||||
ローカルのopenaiベースのAPIを使用する場合は、`is_local`をTrueに設定します。
|
||||
|
||||
openaiベースのAPIが独自のサーバーで実行されている場合は、IPアドレスを変更します。
|
||||
|
||||
アシスタントを実行します:
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
sudo ./start_services.sh # Windowsの場合はstart_services.cmd
|
||||
python3 main.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
@ -338,6 +359,7 @@ speak = False
|
||||
listen = False
|
||||
work_dir = /Users/mlg/Documents/ai_folder
|
||||
jarvis_personality = False
|
||||
languages = en ja
|
||||
[BROWSER]
|
||||
headless_browser = False
|
||||
stealth_mode = False
|
||||
@ -358,6 +380,7 @@ stealth_mode = False
|
||||
- jarvis_personality -> JARVISのようなパーソナリティを使用する（True）か、しない（False）。これは単にプロンプトファイルを変更するだけです。
|
||||
- headless_browser -> ウィンドウを表示せずにブラウザを実行する（True）か、しない（False）。
|
||||
- stealth_mode -> ボット検出を難しくします。唯一の欠点は、anticaptcha拡張機能を手動でインストールする必要があることです。
|
||||
- languages -> List of supported languages. Required for agent routing system. The longer the languages list the more model will be downloaded.
|
||||
|
||||
## プロバイダー
|
||||
|
||||
@ -365,12 +388,14 @@ stealth_mode = False
|
||||
|
||||
| プロバイダー | ローカル? | 説明 |
|
||||
|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
|
||||
| ollama | はい | ollamaを使用してLLMをローカルで簡単に実行 |
|
||||
| server | はい | モデルを別のマシンにホストし、ローカルマシンで実行 |
|
||||
| lm-studio | はい | LM studioを使用してLLMをローカルで実行（`provider_name`を`lm-studio`に設定）|
|
||||
| openai | いいえ | ChatGPT APIを使用（非プライベート） |
|
||||
| deepseek-api | いいえ | Deepseek API（非プライベート） |
|
||||
| huggingface| いいえ | Hugging-Face API（非プライベート） |
|
||||
| ollama | はい | ollamaをLLMプロバイダーとして使用して、ローカルでLLMを簡単に実行 |
|
||||
| server | はい | モデルを別のマシンでホストし、ローカルマシンで実行 |
|
||||
| lm-studio | はい | LM studio（`lm-studio`）を使用してローカルでLLMを実行 |
|
||||
| openai | 場合による | ChatGPT API（非プライベート）またはopenai互換APIを使用 |
|
||||
| deepseek-api | いいえ | Deepseek API（非プライベート） |
|
||||
| huggingface| いいえ | Hugging-Face API（非プライベート） |
|
||||
| togetherAI | いいえ | together AI API（非プライベート）を使用
|
||||
|
||||
|
||||
プロバイダーを選択するには、config.iniを変更します:
|
||||
|
||||
@ -417,9 +442,12 @@ https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
|
||||
|
||||
**Q: どのようなハードウェアが必要ですか？**
|
||||
|
||||
7Bモデル: 8GBのVRAMを持つGPU。
|
||||
14Bモデル: 12GBのGPU（例: RTX 3060）。
|
||||
32Bモデル: 24GB以上のVRAM。
|
||||
| モデルサイズ | GPU | コメント |
|
||||
|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
|
||||
| 7B | 8GB VRAM | ⚠️ 推奨されません。パフォーマンスが低く、頻繁に幻覚を起こし、プランナーエージェントが失敗する可能性が高いです。 |
|
||||
| 14B | 12GB VRAM (例: RTX 3060) | ✅ 簡単なタスクには使用可能です。ウェブブラウジングや計画タスクには苦労する可能性があります。 |
|
||||
| 32B | 24GB以上のVRAM (例: RTX 4090) | 🚀 ほとんどのタスクで成功しますが、タスク計画にはまだ苦労する可能性があります。 |
|
||||
| 70B+ | 48GB以上のVRAM (例: Mac Studio) | 💪 優れた性能。高度なユースケースに推奨されます。 |
|
||||
|
||||
**Q: なぜ他のモデルではなくDeepseek R1を選ぶのですか？**
|
||||
|
||||
|
||||
Loading…
x
Reference in New Issue
Block a user