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title: LLMView Multi-Model
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sdk: gradio
sdk_version: "4.43.0"
app_file: app.py
pinned: false
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# LLMView Multi-Model - Hugging Face Spaces版

複数のAIモデルに対応した単語ツリー構築ツール（Gradio版）

## 特徴

- ✅ **マルチモデル対応**: Transformersモデル（Llama、Qwen、Mistral、Gemma等）に対応
- ✅ **Hugging Face Spaces対応**: GradioでHFSにデプロイ可能
- ✅ **GPU対応**: ZeroGPUを使用してGPUリソースを要求
- ✅ **完全なトークン確率**: ローカルモデルで完全なトークン確率情報を取得

## Hugging Face Spacesでのデプロイ

### 1. リポジトリの作成

1. Hugging Face Spacesで新しいSpaceを作成
2. SDK: **Gradio** を選択
3. Hardware: **GPU** を選択（推奨）

### 2. 環境変数の設定

Spaceの設定で以下の環境変数を設定：

```bash
# モデルタイプ（transformers推奨）
MODEL_TYPE=transformers

# 使用するモデル（Hugging FaceリポジトリID）
HF_MODEL_REPO=meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct

# HF_TOKEN（gatedモデルの場合のみ必要）
# 以下のモデルはHF_TOKENが必要です：
# - meta-llama/* (Llama 3.2等) - Metaの承認とHF_TOKENが必要
# - elyza/ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct - Llama-2ベースのため必要
# - bigcode/starcoder2-7b - gatedモデルの可能性あり
# その他のモデル（Qwen、Mistral、Gemma、Phi-3等）は不要
HF_TOKEN=your_hf_token
```

**HF_TOKENが必要なモデル**:
- ⚠️ **meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct**: Metaの承認とHF_TOKENが必要（gatedモデル）
- ⚠️ **elyza/ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct**: Llama-2ベースのため必要

**HF_TOKENが不要なモデル**:
- ✅ **Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct**: パブリックモデル
- ✅ **mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2**: パブリックモデル
- ✅ **google/gemma-2b-it**, **google/gemma-7b-it**: パブリックモデル
- ✅ **microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct**: パブリックモデル
- ✅ **TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0**: パブリックモデル
- ✅ **stabilityai/japanese-stablelm-base-gamma-7b**: パブリックモデル
- ✅ **rinna/weblab-10b-instruction-sft**: パブリックモデル

### 3. モデルの切り替え

環境変数`HF_MODEL_REPO`を変更するだけで、他のモデルに切り替え可能：

```bash
# Qwen 2.5
HF_MODEL_REPO=Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct

# Mistral 7B
HF_MODEL_REPO=mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2

# Gemma 2B
HF_MODEL_REPO=google/gemma-2b-it
```

## 使用方法

1. **プロンプトを入力**: 質問や指示を入力
2. **ルートテキスト（オプション）**: 既存のテキストの続きを生成する場合に指定
3. **パラメータ調整**:
   - `top_k`: 取得する候補数（1-20）
   - `max_depth`: 最大探索深さ（1-50）
4. **「単語ツリーを構築」ボタンをクリック**

## ファイル構成

```
LLMView_multi_model/
├── app.py                    # Gradioアプリ（メイン）
├── requirements.txt          # 依存パッケージ
├── README.md                 # このファイル
├── MULTI_MODEL_DESIGN.md     # 設計ドキュメント
└── package/
    ├── __init__.py
    ├── adapter.py            # ModelAdapter（マルチモデル対応）
    ├── config.py             # 設定管理
    ├── word_processor.py     # 単語処理ロジック
    ├── word_counter.py       # 単語数カウント
    └── ai/
        ├── __init__.py       # ファクトリー関数
        ├── base.py           # BaseAIインターフェース
        ├── transformers_ai.py # TransformersAI（ローカルモデル）
        ├── openai_ai.py      # OpenAIAI（オプション）
        ├── anthropic_ai.py   # AnthropicAI（オプション）
        └── google_ai.py      # GoogleAI（オプション）
```

## 依存パッケージ

主要な依存パッケージ：

- `gradio>=4.43.0`: Web UI（最新版でセキュリティ脆弱性を修正）
- `spaces`: Hugging Face Spaces用
- `transformers>=4.30.0`: Transformersモデル
- `torch>=2.0.0`: PyTorch
- `fugashi>=1.3.0`: 形態素解析（日本語）
- `sudachipy>=0.6.7`: Sudachi形態素解析（オプション）

詳細は`requirements.txt`を参照してください。

## 注意事項

1. **GPU推奨**: モデルのロードと推論にはGPUが推奨されます
2. **モデルサイズ**: 大きなモデル（7B以上）はメモリとロード時間がかかります
3. **初回起動**: モデルのダウンロードに時間がかかる場合があります
4. **API非推奨**: Hugging Face Spacesでは、Transformersモデル（ローカルロード）を使用してください

## トラブルシューティング

### モデルがロードされない

- **gatedモデルの場合**: `HF_TOKEN`が正しく設定されているか確認
  - `meta-llama/*`モデルはMetaの承認とHF_TOKENが必要
  - Hugging Faceのモデルページで承認を申請してください
- モデルリポジトリIDが正しいか確認
- Spaceのログを確認
- パブリックモデル（Qwen、Mistral、Gemma等）はHF_TOKEN不要

### GPUが利用できない

- SpaceのHardware設定でGPUが有効になっているか確認
- `spaces`パッケージがインストールされているか確認

### 形態素解析エラー

- `fugashi`がインストールされているか確認
- HFSでは通常、デフォルト設定で動作します

## ライセンス

MIT License