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README.md

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    - メモリ使用量の最適化
    - 実験結果の可視化
 
-
 ## 📚 実装例
 
 本リポジトリには以下の実装例が含まれています：
 
-1. **Unslothを使用した高速ファインチューニング**  
-   - Llama-3.2-1B/3Bモデルの高速ファインチューニング実装  
-     - → 詳細は [`Llama_3_2_1B+3B_Conversational_+_2x_faster_finetuning_JP.md`](sandbox/Llama_3_2_1B+3B_Conversational_+_2x_faster_finetuning_JP.md) をご参照ください。
-     - → [マークダウン形式からノートブック形式への変換はこちらを使用してください](https://huggingface.co/spaces/MakiAi/JupytextWebUI)
-   - [📒ノートブックはこちら](https://colab.research.google.com/drive/1AjtWF2vOEwzIoCMmlQfSTYCVgy4Y78Wi?usp=sharing)
+### Unslothを使用した高速ファインチューニング
+ - Llama-3.2-1B/3Bモデルの高速ファインチューニング実装  
+   - → 詳細は [`Llama_3_2_1B+3B_Conversational_+_2x_faster_finetuning_JP.md`](sandbox/Llama_3_2_1B+3B_Conversational_+_2x_faster_finetuning_JP.md) をご参照ください。
+   - → [マークダウン形式からノートブック形式への変換はこちらを使用してください](https://huggingface.co/spaces/MakiAi/JupytextWebUI)
+ - [📒ノートブックはこちら](https://colab.research.google.com/drive/1AjtWF2vOEwzIoCMmlQfSTYCVgy4Y78Wi?usp=sharing)
 
-2. その他の実装例は随時追加予定
+### OllamaとLiteLLMを使用した効率的なモデル運用
+ - Google Colabでのセットアップと運用ガイド
+ - → 詳細は [`efficient-ollama-colab-setup-with-litellm-guide.md`](sandbox/efficient-ollama-colab-setup-with-litellm-guide.md) をご参照ください。
+ - [📒ノートブックはこちら](https://colab.research.google.com/drive/1buTPds1Go1NbZOLlpG94VG22GyK-F4GW?usp=sharing)
 
 ## 🛠️ 環境構築
 

sandbox/efficient-ollama-colab-setup-with-litellm-guide.md

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+# LiteLLMを活用してOllamaをGoogle Colabで効率的に運用する方法
+
+## はじめに
+
+ローカルLLMの運用において、OllamaとLiteLLMの組み合わせは非常に強力なソリューションとなっています。本記事では、Google Colab環境でこれらのツールを効率的に統合する方法を解説します。
+
+## Ollamaとは
+
+Ollamaは、ローカル環境でLLM（大規模言語モデル）を簡単に実行できるオープンソースのツールです。主な特徴として：
+
+- 簡単なコマンドラインインターフェース
+- 効率的なモデル管理
+- 軽量な実行環境
+- APIサーバーとしての機能
+
+## LiteLLMを使う利点
+
+LiteLLMを導入することで得られる主なメリット：
+
+1. **統一されたインターフェース**
+   - OpenAI
+   - Anthropic
+   - Ollama
+   - その他の主要なLLMプロバイダーに同じコードで接続可能
+
+2. **容易なプロバイダー切り替え**
+   - モデルの指定を変更するだけで異なるプロバイダーに切り替え可能
+   - 開発環境とプロダクション環境での柔軟な切り替え
+
+3. **標準化されたエラーハンドリング**
+   - 各プロバイダー固有のエラーを統一的に処理
+
+## 実装手順
+
+### 環境のセットアップ
+
+```python
+# Ollamaのインストール
+!curl https://ollama.ai/install.sh | sh
+
+# CUDAドライバーのインストール
+!echo 'debconf debconf/frontend select Noninteractive' | sudo debconf-set-selections
+!sudo apt-get update && sudo apt-get install -y cuda-drivers
+```
+
+### サーバーの起動とモデルのダウンロード
+
+```python
+# Ollamaサーバーの起動
+!nohup ollama serve &
+
+# モデルのダウンロード
+!ollama pull llama3:8b-instruct-fp16
+```
+
+### LiteLLMを使用したモデル実行
+
+```python
+from litellm import completion
+
+response = completion(
+    model="ollama/llama3:8b-instruct-fp16", 
+    messages=[{ "content": "respond in 20 words. who are you?","role": "user"}], 
+    api_base="http://localhost:11434"
+)
+print(response)
+```
+
+## プロバイダーの切り替え例
+
+LiteLLMを使用することで、以下のように簡単に異なるプロバイダーに切り替えることができます：
+
+```python
+# OpenAIの場合
+response = completion(
+    model="gpt-3.5-turbo", 
+    messages=[{"content": "Hello!", "role": "user"}]
+)
+
+# Anthropicの場合
+response = completion(
+    model="claude-3-opus-20240229", 
+    messages=[{"content": "Hello!", "role": "user"}]
+)
+
+# Ollamaの場合（ローカル実行）
+response = completion(
+    model="ollama/llama3:8b-instruct-fp16", 
+    messages=[{"content": "Hello!", "role": "user"}],
+    api_base="http://localhost:11434"
+)
+```
+
+## 注意点とベストプラクティス
+
+1. **リソース管理**
+   - Google Colabの無料枠でも実行可能
+   - GPUメモリの使用状況に注意
+
+2. **セッション管理**
+   - Colabのセッション切断時は再セットアップが必要
+   - 長時間の実行にはPro版の使用を推奨
+
+## まとめ
+
+OllamaとLiteLLMの組み合わせは、ローカルLLMの運用を大幅に簡素化します。特に：
+
+- 統一されたインターフェースによる開発効率の向上
+- 異なるプロバイダー間での容易な切り替え
+- Google Colab環境での簡単な実行
+
+これらの利点により、プロトタイピングから本番環境まで、柔軟なLLMの活用が可能となります。
+
+## ノートブック
+
+https://colab.research.google.com/drive/1buTPds1Go1NbZOLlpG94VG22GyK-F4GW?usp=sharing
+
+## リポジトリ
+
+https://github.com/Sunwood-ai-labs/Llama-finetune-sandbox
+
+## 参考サイト
+
+https://note.com/masayuki_abe/n/n9640e08492ac
+