From 5ea0b4a8953505d2a951c6423714e3994ef339f5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: martin legrand Date: Fri, 18 Apr 2025 19:17:23 +0200 Subject: [PATCH] update ja readme according to change (auto-translate) --- README_JP.md | 190 +++++++++++++++++++++++++++++---------------------- 1 file changed, 109 insertions(+), 81 deletions(-) diff --git a/README_JP.md b/README_JP.md index 5f156b7..9985f69 100644 --- a/README_JP.md +++ b/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。 -[![Visit AgenticSeek](https://img.shields.io/static/v1?label=Website&message=AgenticSeek&color=blue&style=flat-square)](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html) ![License](https://img.shields.io/badge/license-GPL--3.0-green) [![Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Join%20Us-7289DA?logo=discord&logoColor=white)](https://discord.gg/4Ub2D6Fj) [![Twitter](https://img.shields.io/twitter/url/https/twitter.com/fosowl.svg?style=social&label=Update%20%40Fosowl)](https://x.com/Martin993886460) +[![Visit AgenticSeek](https://img.shields.io/static/v1?label=Website&message=AgenticSeek&color=blue&style=flat-square)](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html) ![License](https://img.shields.io/badge/license-GPL--3.0-green) [![Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Join%20Us-7289DA?logo=discord&logoColor=white)](https://discord.gg/XSTKZ8nP) [![Twitter](https://img.shields.io/twitter/url/https/twitter.com/fosowl.svg?style=social&label=Update%20%40Fosowl)](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？**