Meta の言語モデルと日本語で対話できる chatBOT プログラム（FlexLLMGen, DeepL, Python を使用）（Windows 上）

【概要】

FlexLLMGen（旧称 FlexGen）は，英語，中国語に対応しているようである．そこで，日本語から英語，英語から日本語への翻訳を DeepL API を用いて行い，日本語での対話ができる chatBOT を作る．Python のプログラムを紹介．

【目次】

第１章：前準備
第２章：chatBOT プログラムの作成と実行

【関連する外部ページ】

FlexLLMGen の GitHub のページ: https://github.com/FMInference/FlexLLMGen
DeepL Pro のページ: https://www.deepl.com/pro#developer

【サイト内の関連情報】

FlexLLMGen のインストールと動作確認（大規模言語モデル，チャットボット）（Python，PyTorch を使用）（Windows 上）: 別ページ »で説明
DeepL API の認証キーの取得と操舵確認: 別ページ »で説明
DeepL API を用いて日本語を英語に翻訳，音声合成（音声合成，人工知能による翻訳）（win32api, DeepL, Python を使用）（Windows 上）別ページ »で説明
対話システム，chatBOT: PDFファイル, パワーポイントファイル

第１章：前準備

Build Tools for Visual Studio 2026（ビルドツール）のインストール

Build Tools for Visual Studio 2026（ビルドツール）のインストールを行い、C/C++ コードのビルド環境を整える。

[Build Tools for Visual Studio 2026（ビルドツール）のインストール手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Build Tools for Visual Studio 2026 のインストール

Build Tools for Visual Studio は，Visual Studio の IDE を含まない C/C++ コンパイラ，ライブラリ，ビルドツール等のコマンドライン向け開発ツールセットである。インストール済みの場合，この手順は不要である。

以下のコマンドは、Build Tools が未インストールの場合は winget で新規インストールし、インストール済みの場合は setup.exe modify でコンポーネントを追加する（バージョンは変更しない）。

【インストールコマンドの実行方法】

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する（手順：Windows キーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー＆ペーストする。

REM VC++ ランタイム
winget install --scope machine --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet /norestart"

REM ============================================================
REM Visual Studio Build Tools + Desktop development with C++
REM （VCTools、MSBuildTools、CMake連携、Clang、Windows 11 SDK）
REM ============================================================
REM 進行中のインストーラーを停止（ロック競合回避）
taskkill /F /IM vs_setup.exe /T >nul 2>&1
taskkill /F /IM vs_installer.exe /T >nul 2>&1
taskkill /F /IM vs_installerservice.exe /T >nul 2>&1

REM 未インストール時: winget で新規インストール
REM インストール済み時: setup.exe modify でコンポーネント追加（バージョンは変更しない）
winget list --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools 2>nul | findstr /i "BuildTools" >nul 2>&1
if %ERRORLEVEL% EQU 0 (
    for /f "usebackq delims=" %P in (`"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products Microsoft.VisualStudio.Product.BuildTools -property installationPath`) do start /wait "" "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" modify --installPath "%P" --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100 --includeRecommended --quiet --norestart --nocache
) else (
    winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "--quiet --wait --norestart --nocache --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"
)

REM 破損時の修復（任意、動作がおかしくなった場合）
REM "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" repair --installPath "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools" --quiet --norestart

REM 導入確認（インストールパスが表示されれば正常）
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products * -requires Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools -property installationPath

上記のコマンドでは、Build Tools 本体と Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストールし、続いて以下のコンポーネントを追加している。

VCTools：C++ デスクトップ開発ワークロード（--includeRecommended により、MSVC コンパイラ、C++ AddressSanitizer、vcpkg、CMake ツール、Windows 11 SDK 等の推奨コンポーネントが含まれる）
MSBuildTools：MSBuild によるビルドツールのワークロード
VC.CMake.Project：Windows 向け C++ CMake ツール
VC.Llvm.Clang：Windows 向け C++ Clang コンパイラ
VC.Llvm.ClangToolset：MSBuild から Clang を使用するための clang-cl ツールセット
Windows11SDK.26100：Windows 11 SDK（ビルド 10.0.26100）

上記以外の追加のコンポーネントが必要になった場合は Visual Studio Installer で個別にインストールできる。

インストール完了の確認

winget list Microsoft.VisualStudio.BuildTools

Visual Studio を必要とするとき

Visual Studio の機能を必要とする場合は，追加インストールできる。

Python 3.12 のインストール

Pythonのインストールを行い、Pythonのプログラムを実行する環境を整える。扱う環境は、Windows搭載パソコンである。金子研究室では、Python 3.12.10を推奨する。

[Windows での Python 3.12 のインストール手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Python 3.12 のインストール

以下のいずれかの方法でPython 3.12をインストールする。Pythonがインストール済みの場合、この手順は不要である。

方法 1：winget によるインストール

【インストールコマンドの実行方法】

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー＆ペーストする。

--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動するとPATHが反映される。

REM Python 3.12 をシステム領域にインストール
winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""

REM Python と Scripts を PATH 先頭に追加
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"

方法 2：インストーラーによるインストール

Python公式サイト（https://www.python.org/downloads/）にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンからWindows用インストーラーをダウンロードする。
ダウンロードしたインストーラーを実行する。
初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」にチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから python コマンドを実行できない。
「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。

インストールの確認

コマンドプロンプトで以下を実行する。

python --version

バージョン番号（例：Python 3.12.x）が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。

Git のインストール

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。

REM Git をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled"

【関連する外部ページ】

Git の公式ページ: https://git-scm.com/

Build Tools for Visual Studio 2026，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 12.8，NVIDIA cuDNN v9.19.0 のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】 NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には， NVIDIA ドライバ， NVIDIA CUDA ツールキット， NVIDIA cuDNN のインストールを行う．

Windows での Build Tools for Visual Studio 2026 のインストール: 別ページ »で説明
Windows での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 12.8，NVIDIA cuDNN v9.19.0 のインストール手順: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】

Build Tools for Visual Studio 2026 （ビルドツール for Visual Studio 2026）の公式ダウンロードページ: https://visualstudio.microsoft.com/ja/visual-cpp-build-tools/
NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
NVIDIA cuDNN のダウンロードの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn

PyTorch のインストール（Windows 上）

以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。
PyTorch のページを確認
PyTorch の公式ページ: https://pytorch.org/index.html
次のようなコマンドを実行（実行するコマンドは，PyTorch のページの表示されるコマンドを使う）．
次のコマンドを実行することにより， PyTorch の現行の安定版（NVIDIA CUDA 12.8 用）がインストールされる．但し，Anaconda3を使いたい場合には別手順になる．
事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと（ここでは，NVIDIA CUDA ツールキット 12.8 が前もってインストール済みであるとする）．
PyTorch で，GPU が動作している場合には，「torch.cuda.is_available()」により，True が表示される．
```
python -m pip install --no-user -U --ignore-installed pip
python -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio torchtext xformers
python -m pip install --no-user -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
```
Anaconda3を使いたい場合には， Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し，次のコマンドを実行する．（PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため，Anaconda3を使わないことも検討して欲しい）．
```
conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.8 cudnn -c pytorch -c nvidia
py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
```
【サイト内の関連ページ】
- Windows での PyTorch のインストール: 別ページ »で説明
【関連する外部ページ】
- PyTorch の公式ページ: https://pytorch.org/index.html

Python の deepl のインストール（Windows 上）

Windows では次のコマンドを実行．

python -m pip install --no-user -U deepl

Ubuntu では次のコマンドを実行．

sudo pip3 install -U deepl

DeepL API の認証キー

DeepL API の認証キーの取得はオンラインで可能である．クレジットカード番号の登録などが必要になる．

DeepL API の認証キーの取得と操舵確認: 別ページ »で説明

第２章：chatBOT プログラムの作成と実行

次のプログラムは，FlexLLMGen に同封のプログラムを，DeepL 翻訳も行うように書き換えたもの．

使用するときは，「auth_key = "DeepL API の認証キー"」には， DeepL API の認証キーを書くこと．

プログラム実行は，次のプログラムを c.pyのようなファイル名で保存し，「python c.py --model facebook/opt-6.7b」のようなコマンドで行う．「opt-6.7b」のところは，使用するOPT言語モデル名を指定．

"""Run a chatBOT with FlexLLMGen and OPT models."""
# usage: python c.py --model facebook/opt-6.7b
import argparse
import deepl
import win32com.client
from flexllmgen.flex_opt import (Policy, OptLM, ExecutionEnv, CompressionConfig, str2bool)
from transformers import AutoTokenizer

auth_key = "DeepL API の認証キー"
translator = deepl.Translator(auth_key)
speech = win32com.client.Dispatch("Sapi.SpVoice")


def main(args):
    # Initialize environment
    env = ExecutionEnv.create(args.offload_dir)

    # Offloading policy
    policy = Policy(1, 1,
                    args.percent[0], args.percent[1],
                    args.percent[2], args.percent[3],
                    args.percent[4], args.percent[5],
                    overlap=True, sep_layer=True, pin_weight=args.pin_weight,
                    cpu_cache_compute=False, attn_sparsity=1.0,
                    compress_weight=args.compress_weight,
                    comp_weight_config=CompressionConfig(
                        num_bits=4, group_size=64,
                        group_dim=0, symmetric=False),
                    compress_cache=args.compress_cache,
                    comp_cache_config=CompressionConfig(
                        num_bits=4, group_size=64,
                        group_dim=2, symmetric=False))

    # Model
    print("Initialize...")
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/opt-30b", padding_side="left")
    tokenizer.add_bos_token = False
    stop = tokenizer("\n").input_ids[0]

    model = OptLM(args.model, env, args.path, policy)

    context = (
        "A chat between a curious human and a knowledgeable artificial intelligence assistant.\n"
        "Human: Hello! What can you do?\n"
        "Assistant: As an AI assistant, I can answer questions and chat with you.\n"
    )

    # Chat
    print(context, end="")
    while True:
        inp = input("Human: ")
        if not inp:
            print("exit...")
            break

        speech.Speak(inp)
        result = translator.translate_text(inp, target_lang="EN-US")
        print(result)

        context += "Human: " + result.text + "\n"
        inputs = tokenizer([context])
        output_ids = model.generate(
            inputs.input_ids,
            do_sample=True,
            temperature=0.7,
            max_new_tokens=96,
            stop=stop)
        outputs = tokenizer.batch_decode(output_ids, skip_special_tokens=True)[0]
        try:
            index = outputs.index("\n", len(context))
        except ValueError:
            outputs += "\n"
            index = outputs.index("\n", len(context))
        
        outputs = outputs[:index + 1]
        print(outputs[len(context):], end="")
        translated = translator.translate_text(outputs[len(context):], target_lang="JA")
        print(translated)
        speech.Speak(translated)
        context = outputs

    # TODO: optimize the performance by reusing context cache and reducing redundant computation.

    # Shutdown
    env.close_copy_threads()


if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--model", type=str, default="facebook/opt-6.7b",
        help="The model name.")
    parser.add_argument("--path", type=str, default="~/opt_weights",
        help="The path to the model weights. If there are no cached weights, "
             "FlexLLMGen will automatically download them from HuggingFace.")
    parser.add_argument("--offload-dir", type=str, default="~/flexllmgen_offload_dir",
        help="The directory to offload tensors. ")
    parser.add_argument("--percent", nargs="+", type=int,
        default=[100, 0, 100, 0, 100, 0],
        help="Six numbers. They are "
         "the percentage of weight on GPU, "
         "the percentage of weight on CPU, "
         "the percentage of attention cache on GPU, "
         "the percentage of attention cache on CPU, "
         "the percentage of activations on GPU, "
         "the percentage of activations on CPU")
    parser.add_argument("--pin-weight", type=str2bool, nargs="?",
        const=True, default=True)
    parser.add_argument("--compress-weight", action="store_true",
        help="Whether to compress weight.")
    parser.add_argument("--compress-cache", action="store_true",
        help="Whether to compress cache.")
    args = parser.parse_args()

    assert len(args.percent) == 6

    main(args)

下の実行結果では，エベレストの高さを回答している．

下の実行結果では，利用者からの質問により，コンピュータ，チャットボットについて説明している