大規模言語モデル（LLM）に画像生成、ボイスクローニング、そしてこれらを組み合わせたマルチモーダルと、いろいろな生成系AIを家庭用PCのGPUでも試せる時代が到来した。ただし、簡単に使えるといっても、実行環境を用意しなければならず、この点が入門者にとっての高いハードルとなっている。
reservations: capabilities: ［gpu］ - JUPYTER_TOKEN=123123123簡単に説明しておくと、以下の図のようになる。「ports」の部分は、実行するコードに合わせて変更しなければならないケースもある。最後に作成したファイルを「docker-compose」コマンドで起動する。これは、初回に一度だけ、ターミナルからコマンドを使って実行する必要がある。作成したフォルダーに移動した状態で、ターミナルが起動するので、以下のコマンドを実行する。
自動的にGoogle Colabのローカルランタイム用のイメージがダウンロードされ、ランタイム環境が起動する。トータル25GB前後あるので、初回はかなり待ち時間が必要で、空き容量にも注意する必要があるのが注意点となる。表示された接続画面で、以下のように指定すれば、PC上のDockerコンテナとして起動しているローカルランタイムに接続できる。もちろん、「token=」以降の「123123123」の部分は、docker-compose.ymlファイルに指定した内容に合わせて変更する必要がある。
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