Installation and Setup Guide

インストールとセットアップガイド

このドキュメントでは、開発環境をセットアップしてアプリケーションを実行する手順を説明します。

スクリーンショット

前提条件

開始する前に、必要なツールがすべてシステムにインストールされていることを確認してください。

インストール手順

1. Ollama のインストールと実行（Together.ai API を使用する場合はスキップしてください）

Ollama は、モデルの推論機能を提供するために必要です。

1. https://ollama.com/ から Ollama をダウンロードしてインストールします
2. 次のコマンドで Ollama サービスを起動します：

   ollama serve
   

   ollama pull llama3.2:3b
   

2. LLama-Stack のセットアップ

LLama-Stack を使用して推論環境を管理します。

1. uv パッケージマネージャーをインストールします
2. 仮想環境（venv）をセットアップします
3. 仮想環境内で次のコマンドを実行します：

   INFERENCE_MODEL=llama3.2:3b llama stack build --template ollama --image-type venv --run
   

   または

   INFERENCE_MODEL=meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct llama stack build --template together --image-type venv --run
   

3. プロジェクトのセットアップ

このリポジトリをクローンし、必要な依存関係をインストールします：

1. リポジトリをクローンします：

   git clone [https://github.com/ricardoborges/chatlab.git]
   cd [chatlab]
   

2. 仮想環境を作成し、依存関係をインストールします：

   uv venv
   uv pip install -r myproject.toml
   

4. アプリケーションの実行

Ollama のローカルサービスを起動しない場合は、TogetherAI アカウントを作成してください。API キーをまだお持ちでない場合は、まず Together から取得します。

API キーの取得方法： https://docs.google.com/document/d/1Vg998IjRW_uujAPnHdQ9jQWvtmkZFt74FldW2MblxPY/edit?tab=t.0

次の環境変数を .env ファイルに設定する必要があります：

TAVILY_SEARCH_API_KEY= TOGETHER_API_KEY=

または、この設定は無視して main.py で DEFAULT_STACK="Ollama" を設定してください（ローカルの Ollama サービスを実行する場合）。

次のコマンドで Gradio アプリケーションを起動します：

gradio main.py

このコマンドを実行すると、アプリケーションのインターフェースがブラウザーで利用できるようになります。

トラブルシューティング

インストール中に問題が発生した場合は、次の点を確認してください：

• Ollama サービスが実行中であること
• 仮想環境が正しく有効化されていること
• すべての依存関係が正常にインストールされていること

追加リソース

LLama-Stack の詳細については、公式ドキュメントを参照してください。