LLM-OSをローカルで実行するには、以下の手順に従ってください:

1. 依存関係を分離するためのPythonの仮想環境を作成します。
2. FI-DataフレームワークのためのオプションのAWSライブラリを含む、必要なパッケージをインストールします。
3. まだインストールしていない場合は、Docker Desktopをインストールします。
4. fi workspace createコマンドを使ってLLM-OSのコードベースを作成し、「LLM-OS」テンプレートを選択してクローンします。
5. 言語モデルとしてGPT-4を使用するため、OpenAI APIキーをエクスポートします。
6. 研究アシスタント(Exa)のためにAnthropicのAPIキーをエクスポートします。
7. fi workspace upを実行してLLM-OSアプリケーションを起動し、データベースとLLM-OSアプリケーションに必要なDockerコンテナを作成します。
8. Webブラウザを開いてhttp://localhost:8501にアクセスし、LLM-OSインターフェイスを開きます。
9. ユーザー名を入力し、電卓、ファイルシステム、Webサーチ、Yahoo FinanceにアクセスできるLLM-OSと対話を始めます。
10. Pythonアシスタント、データアナリスト、投資アシスタントなど、他のアシスタントチームメンバーを追加することもできます。

LLM-OSをテストするには、ナレッジベースにブログ記事を追加し、「Sam Altmanが知りたかったことは何ですか?」のような質問をしてみてください。LLM-OSはナレッジベースを検索し、リトリーバル拡張生成を使って答えを提供します。

「10の階乗は何ですか?」と尋ねると、LLM-OSが電卓を使って結果を提供します。

ローカルセットアップではすべてがDockerの中に収まっているため、管理と展開が簡単です。

LLM-OSをAWSで実行するには、以下の手順に従ってください:

1. AWS CLIをインストールし、aws configureを実行してAWSの資格情報をエクスポートします。
2. workspace_settings.pyファイルにサブネットIDを追加します。
3. workspace_settings.pyファイルにアプリケーションとデータベースのパスワードを追加します。
4. fir workspace up --prod-infra-awsを実行して、AWS リソースを作成します。これにより、セキュリティグループ、シークレット、データベースインスタンス、ロードバランサー、ECSクラスターなどの必要なインフラストラクチャが設定されます。
5. リソースの作成が完了すると、ロードバランサーのDNSが表示されるので、それを使ってAWS上のLLM-OSにアクセスできます。
6. ロードバランサーのDNSに/apiを追加することで、LLM-OSのAPIにもアクセスできます。
7. ブログ記事を追加し、質問をすることでLLM-OSをテストできます。Yahoo Financeツールを使って株式を比較するなど、より複雑なタスクにも挑戦できます。

より詳細な手順や、LLM-OSのカスタマイズと拡張に関する情報については、Fi Dataのドキュメントを確認してください。

さて、AWSでLLM-OSを実行できるようになったので、その機能をテストしてみましょう。いくつかのタスクを実行して、システムの動作を確認します。

まず、ナレッジベースにブログ記事を追加し、その内容について質問してみます:

1. ナレッジベースに新しいブログ記事を追加します。

   • LLM-OSがブログ記事を処理し、ベクトルデータベースに情報を保存します。

2. 「Sam Altmanが知りたかったことは何ですか?」と質問します。

   • LLM-OSがナレッジベースを検索し、関連情報を取り出して、リトリーバル拡張生成を使って答えを提供します。

次に、電卓の機能をテストしてみましょう:

3. 「10の階乗は何ですか?」と尋ねます。
   • LLM-OSが電卓機能を使って階乗を計算し、結果を返します。

最後に、LLM-OSのより複雑なタスク実行能力を確認しましょう:

4. 「NVIDIA とAMDの比較をYahoo Financeのデータを使って書いて」と依頼します。
   • LLM-OSがYahoo Financeのデータにアクセスし、自然言語生成機能を使って、2社の比較分析を提供します。

これらの機能をテストすることで、LLM-OSが強力なAIアシスタントとして機能し、複数のリソースにアクセスして複雑な問題を解決できることがわかります。大規模言語モデル、ナレッジベース、外部ツールの seamless な統合は、高度なAIアプリケーションを構築する上での潜在的な可能性を示しています。

llm OS (Large Language Model Operating System)は、長期メモリ、コンテキスト知識、関数呼び出しを使ったアクション実行が可能なAIアシスタントを構築できる強力なフレームワークです。Fi-dataフレームワークとllm OSを統合することで、スケーラブルで実用的なAIソリューションを作成できます。

このチュートリアルで紹介したllm OSの実装における主な特徴は以下の通りです:

1. GPT-4を大規模言語モデルとして活用: llm OSはGPT-4を基盤の言語モデルとして使用し、高度な自然言語処理機能を提供します。

2. Software 1.0ツールへのアクセス: llm OSにより、AIアシスタントが電卓、ファイルシステム、Webサーチなどのソフトウェアツールにアクセスできるようになり、問題解決能力が向上します。

3. 永続的なメモリとナレッジストレージ: llm OSはPostgresデータベースとPGVectorを使ってAIアシスタントのメモリとナレッジを保存し、長期的な保持と検索を可能にします。

4. インターネットブラウジング機能: AIアシスタントがインターネットを閲覧し、ナレッジベースを拡張できます。

5. 専門アシスタントへの委任: llm OSにより、AIアシスタントがPythonアシスタントやデータアナリストなどの専門アシスタントにタスクを委任できます。

6. AWSへの展開: このチュートリアルでは、インフラストラクチャとコードを使ってAWSにllm OSを展開する方法を示しています。

Fi-dataのドキュメントの手順に従って、ローカルまたはAWSでllm OSを簡単に設定および実行できます。これにより、このパワフルなフレームワークの機能を探索し、独自のAIアシスタントを構築することができます。