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# 麻理チャット - Swallow-MX-8x7b-NVE GGUF版
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このアプリケーションは、東京工業大学のSwallow-MX-8x7b-NVEモデルの量子化GGUF版を使用した対話型チャットボットです。「麻理」という名のAIキャラクターとの会話を楽しむことができます。
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## 特徴
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- 東京工業大学の日本語大規模言語モデル「Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1」の量子化版（Q4_K_M）を使用
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- llama-cpp-pythonによる高速・省メモリな推論
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- 複数のシーン（水族館、カフェ、神社など）に対応した背景と会話
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- 好感度システムによる関係性の変化
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- 感情分析による応答の調整
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## セットアップ方法
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### Hugging Face Spacesでの実行
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1. このリポジトリをHugging Face Spacesにインポートします
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2. Spacesの設定で以下を選択します:
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- SDK: Gradio
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- Python: 3.10
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- CPU: 必要に応じて（最低でも4GB RAM推奨）
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- Hardware: CPU（GPUは不要です）
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3. 必要に応じて環境変数を設定します:
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- `GROQ_API_KEY`: Groq APIキー（オプション、シーン遷移時の指示生成に使用）
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#### デプロイに関する注意事項
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- **初回のデプロイ時間**: モデルのダウンロード（約4GB）に時間がかかります。辛抱強く待ってください。
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- **ビルドエラーが発生した場合**: Spacesの「Settings」タブで「Factory Reboot」を実行してみてください。
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- **メモリ不足エラー**: CPUのメモリを増やす（4GB以上推奨）か、「Restart Space」を試してください。
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- **タイムアウトエラー**: ビルドプロセスが長すぎる場合は、再度デプロイを試みてください。
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#### トラブルシューティング
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1. **モデルのロードに失敗する場合**:
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- Spacesの「Settings」タブで「Restart Space」を実行してください。
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- それでも解決しない場合は「Factory Reboot」を試してください。
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2. **アプリが起動しない場合**:
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- ログを確認して、エラーの原因を特定してください。
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- メモリ不足の場合は、CPUのメモリ割り当てを増やしてください。
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3. **応答生成が遅い場合**:
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- これは正常です。量子化モデルをCPUで実行しているため、応答生成には時間がかかります。
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### ローカル環境での実行
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1. リポジトリをクローンします
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2. 依存関係をインストールします:
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pip install -r requirements.txt
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3. `.env`ファイルを作成し、必要な環境変数を設定します:
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GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here
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```
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4. アプリケーションを実行します:
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```
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python app.py
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```
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## 使用方法
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1. テキスト入力欄にメッセージを入力します
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2. 麻理からの応答が表示されます
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3. 会話を続けることで好感度が変化します
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4. 特定の場所について話し、行くことに同意すると、シーンが変化します
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## シーン一覧
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- `default`: デフォルトの部屋
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- `room_night`: 夜の部屋
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- `beach_sunset`: 夕暮れのビーチ
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- `festival_night`: 夜のお祭り
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- `shrine_day`: 昼間の神社
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- `cafe_afternoon`: 午後のカフェ
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- `aquarium_night`: 夜の水族館
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## モデル情報
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このアプリケーションは、東京工業大学が開発した「Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1」モデルの量子化GGUF版を使用しています。
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- 元のモデル: [tokyotech-llm/Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1](https://huggingface.co/tokyotech-llm/Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1)
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- 量子化GGUF版: [mmnga/tokyotech-llm-Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1-gguf](https://huggingface.co/mmnga/tokyotech-llm-Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1-gguf)
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## 注意事項
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- GGUF形式の量子化モデル（Q4_K_M）を使用することで、メモリ使用量を大幅に削減しています
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- llama-cpp-pythonを使用することで、GPUメモリの効率的な使用が可能になっています
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- Hugging Face Spaces上でも快適に動作するように最適化されています
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