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5. オンライン LLM への接続

このレッスンでは、Fusion HAT+（または Raspberry Pi ）を、さまざまな オンライン大規模言語モデル（ LLM ） に接続する方法を学びます。各プロバイダーは API キーを必要とし、選択できるモデルも異なります。

以下の内容を扱います：

  • API キーを安全に作成して保存する

  • 目的に合ったモデルを選ぶ

  • サンプルコードを実行してモデルとチャットする

各プロバイダーごとに、手順を順番に進めていきましょう。

OpenAI

OpenAI は、テキストとビジョンの両方のタスクに利用できる GPT-4o や GPT-4.1 などの強力なモデルを提供しています。

設定手順は次のとおりです：

API キーを取得して保存する

  1. OpenAI Platform にアクセスしてログインします。API keys ページで Create new secret key をクリックします。

    ../_images/llm_openai_create.png

  2. （ Owner、Name、Project、必要に応じて権限など）を入力し、Create secret key をクリックします。

    ../_images/llm_openai_create_confirm.png

  3. キーを作成したらすぐにコピーしてください — 後から再表示できません。紛失した場合は、新しいキーを作成する必要があります。

    ../_images/llm_openai_copy.png

  4. プロジェクトフォルダ（例： / ）内に、 secret.py というファイルを作成します：

    cd ~/fusion-hat/examples
sudo nano secret.py

  5. 次のようにキーを貼り付けます：

    # secret.py
# Store secrets here. Never commit this file to Git.
OPENAI_API_KEY = "sk-xxx"

課金を有効にしてモデルを確認する

  1. キーを使用する前に、OpenAI アカウントの Billing ページへ移動し、支払い情報を追加して、少額のクレジットをチャージしてください。

    ../_images/llm_openai_billing.png

  2. 次に Limits ページで、アカウントで利用可能なモデルを確認し、コードで使用する正確なモデル ID をコピーしてください。

    ../_images/llm_openai_models.png

サンプルコードでテストする

  1. サンプルコードを開きます：

    cd ~/fusion-hat/examples
sudo nano llm_openai.py

  2. 内容を以下のコードに置き換え、 model="xxx" を使用したいモデルに更新します（例： gpt-4o ）：

    from fusion_hat.llm import OpenAI
from secret import OPENAI_API_KEY

INSTRUCTIONS = "You are a helpful assistant."
WELCOME = "Hello, I am a helpful assistant. How can I help you?"

llm = OpenAI(
   api_key=OPENAI_API_KEY,
   model="gpt-4o",
)

    保存して終了します（ Ctrl+X → Y → Enter ）。

  3. 最後に、テストを実行します：

    sudo python3 llm_openai.py

Gemini

Gemini は Google の AI モデルファミリーです。高速で、一般用途のタスクに適しています。

API キーを取得して保存する

  1. Google AI Studio にログインし、API Keys ページへ移動します。

    ../_images/llm_gemini_get.png

  2. 右上の Create API key ボタンをクリックします。

    ../_images/llm_gemini_create.png

  3. 既存のプロジェクトまたは新規プロジェクトに対してキーを作成できます。

    ../_images/llm_gemini_choose.png

  4. 生成された API キーをコピーします。

    ../_images/llm_gemini_copy.png

  5. プロジェクトフォルダで：

    cd ~/fusion-hat/examples
sudo nano secret.py

  6. キーを貼り付けます：

     # secret.py
 # Store secrets here. Never commit this file to Git.
GEMINI_API_KEY = "AIxxx"

利用可能なモデルを確認する

公式の Gemini Models ページへ移動します。ここではモデル一覧、正確な API ID、各モデルが最適化されている用途を確認できます。

../_images/llm_gemini_model.png

サンプルコードでテストする

  1. テスト用ファイルを開きます：

    cd ~/fusion-hat/examples
sudo nano llm_gemini.py

  2. 内容を以下のコードに置き換え、 model="xxx" を使用したいモデルに更新します（例： gemini-2.5-flash ）：

    from fusion_hat.llm import Gemini
from secret import GEMINI_API_KEY

INSTRUCTIONS = "You are a helpful assistant."
WELCOME = "Hello, I am a helpful assistant. How can I help you?"

llm = Gemini(
   api_key=GEMINI_API_KEY,
   model="gemini-2.5-flash",
)

  3. 保存して実行します：

    sudo python3 llm_gemini.py

Qwen

Qwen は Alibaba Cloud が提供する大規模言語モデルおよびマルチモーダルモデルのファミリーです。これらのモデルは、テキスト生成、推論、マルチモーダル理解（例：画像解析）に対応しています。

API キーを取得する

Qwen モデルを呼び出すには API キー が必要です。多くの海外ユーザーは DashScope International（ Model Studio ） コンソールを使用してください。中国本土のユーザーは、代わりに Bailian（ 百炼 ） コンソールを利用できます。

  • 海外ユーザー向け

    1. Alibaba Cloud の公式 Get API Key ページへ移動します。

    2. Alibaba Cloud アカウントでサインインするか、新規作成します。

    3. Model Studio に移動します（ Singapore または Beijing リージョンを選択）。

      • ページ上部に「Activate Now」の表示が出る場合は、それをクリックして Model Studio を有効化し、無料枠を受け取ります（ Singapore のみ）。

      • 有効化は無料です — 無料枠を使い切った後にのみ課金されます。

      • 有効化の表示が出ない場合、サービスはすでに有効です。

    4. Key Management ページへ移動します。API Key タブで Create API Key をクリックします。

    5. 作成後、API キーをコピーして安全に保管してください。

    注釈

    香港、マカオ、台湾のユーザーも International（ Model Studio ） オプションを選択してください。

  • 中国本土ユーザー向け

    中国本土にいる場合は、代わりに Alibaba Cloud Bailian（ 百炼 ） コンソールを使用できます：

    1. Bailian console （ Bailian コンソール）にログインし、アカウント認証を完了します。

    2. Create API Key を選択します。モデルサービスが未有効である旨の表示が出た場合は Activate をクリックし、規約に同意して無料枠を取得します。有効化後、 Create API Key ボタンが利用可能になります。

      ../_images/llm_qwen_aliyun_create.png

    3. 再度 Create API Key をクリックし、アカウントを確認してから Confirm をクリックします。

      ../_images/llm_qwen_aliyun_confirm.png

    4. 作成できたら、API キーをコピーします。

      ../_images/llm_qwen_aliyun_copy.png

API キーを保存する

  1. プロジェクトフォルダで：

    cd ~/fusion-hat/examples
sudo nano secret.py

  2. 次のようにキーを貼り付けます：

    # secret.py
# Store secrets here. Never commit this file to Git.

QWEN_API_KEY = "sk-xxx"

サンプルコードでテストする

  1. テスト用ファイルを開きます：

    cd ~/fusion-hat/examples
sudo nano llm_qwen.py

  2. 内容を以下のコードに置き換え、 model="xxx" を使用したいモデルに更新します（例： qwen-plus ）：

    from fusion_hat.llm import Qwen
from secret import QWEN_API_KEY

INSTRUCTIONS = "You are a helpful assistant."
WELCOME = "Hello, I am a helpful assistant. How can I help you?"

llm = Qwen(
   api_key=QWEN_API_KEY,
   model="qwen-plus",
)

  3. 次で実行します：

    sudo python3 llm_qwen.py

Grok（ xAI ）

Grok は xAI の会話型 AI で、Elon Musk のチームによって開発されています。xAI API を通じて接続できます。

API キーを取得して保存する

  1. こちらからアカウント登録します： xAI Cloud Console。事前にアカウントへクレジットを追加してください — 追加しないと API は利用できません。

  2. API Keys ページへ移動し、 Create API key をクリックします。

    ../_images/llm_grok_create.png

  3. キーの名前を入力し、 Create API key をクリックします。

    ../_images/llm_grok_name.png

  4. 生成されたキーをコピーして安全に保管してください。

    ../_images/llm_grok_copy.png

  5. プロジェクトフォルダで：

    cd ~/fusion-hat/examples
sudo nano secret.py

  6. 次のようにキーを貼り付けます：

    # secret.py
# Store secrets here. Never commit this file to Git.

GROK_API_KEY = "xai-xxx"

利用可能なモデルを確認する

xAI コンソールの Models ページへ移動します。ここで、チームで利用可能なすべてのモデルと、その正確な API ID を確認できます — これらの ID をコードで使用してください。

../_images/llm_grok_model.png

サンプルコードでテストする

  1. テスト用ファイルを開きます：

    cd ~/fusion-hat/examples
sudo nano llm_grok.py

  2. 内容を以下のコードに置き換え、 model="xxx" を使用したいモデルに更新します（例： grok-4-latest ）：

    from fusion_hat.llm import Grok
from secret import GROK_API_KEY

INSTRUCTIONS = "You are a helpful assistant."
WELCOME = "Hello, I am a helpful assistant. How can I help you?"

llm = Grok(
   api_key=GROK_API_KEY,
   model="grok-4-latest",
)

  3. 次で実行します：

    sudo python3 llm_grok.py

DeepSeek

DeepSeek は中国の LLM プロバイダーで、手頃で高性能なモデルを提供しています。

API キーを取得して保存する

  1. Deepseek Platform にログインします。

  2. 右上のメニューで、 API Keys → Create API Key を選択します。

    ../_images/llm_deepseek_create.png

  3. 名前を入力し、 Create をクリックしてからキーをコピーします。

    ../_images/llm_deepseek_copy.png

  4. プロジェクトフォルダで：

    cd ~/fusion-hat/examples
sudo nano secret.py

  5. キーを追加します：

    # secret.py
DEEPSEEK_API_KEY = "sk-xxx"

課金を有効にする

まずアカウントにチャージする必要があります。最初は少額（例：人民元 ¥10 ）から始めてください。

../_images/llm_deepseek_chognzhi.png

利用可能なモデル

執筆時点（ 2025-09-12 ）では、DeepSeek は次を提供しています：

  • deepseek-chat

  • deepseek-reasoner

サンプルコードでテストする

  1. テスト用ファイルを開きます：

    cd ~/fusion-hat/examples
sudo nano llm_deepseek.py

  2. 内容を以下のコードに置き換え、 model="xxx" を使用したいモデルに更新します（例： deepseek-chat ）：

    from fusion_hat.llm import Deepseek
from secret import DEEPSEEK_API_KEY

INSTRUCTIONS = "You are a helpful assistant."
WELCOME = "Hello, I am a helpful assistant. How can I help you?"

llm = Deepseek(
   api_key=DEEPSEEK_API_KEY,
   model="deepseek-chat",
   max_messages=20,
)

  3. 実行：

    sudo python3 llm_deepseek.py

Doubao

Doubao は ByteDance の AI モデルプラットフォーム（ Volcengine Ark ）です。

API キーを取得して保存する

  1. Volcengine にログインします。

  2. 左メニューを下へスクロールし、 API Key Management → Create API Key を選択します。

    ../_images/llm_doubao_create.png

  3. 名前を選択し、 Create をクリックします。

    ../_images/llm_doubao_name.png

  4. Show API Key アイコンをクリックして表示し、コピーします。

    ../_images/llm_doubao_copy.png

  5. プロジェクトフォルダで：

    cd ~/fusion-hat/examples
sudo nano secret.py

  6. キーを追加します：

    # secret.py
DOUBAO_API_KEY = "xxx"

モデルを選ぶ

  1. モデルマーケットプレイスへ移動し、モデルを選択します。

    ../_images/llm_doubao_model_select.png

  2. 例： Doubao-seed-1.6 を選択し、 API 接入 をクリックします。

    ../_images/llm_doubao_model.png

  3. API キーを選択し、 Use API をクリックします。

    ../_images/llm_doubao_use_api.png

  4. Enable Model をクリックします。

    ../_images/llm_doubao_kaitong.png

  5. モデル ID にカーソルを合わせてコピーします。

    ../_images/llm_doubao_copy_id.png

サンプルコードでテストする

  1. テスト用ファイルを開きます：

    cd ~/fusion-hat/examples
sudo nano llm_doubao.py

  2. 内容を以下のコードに置き換え、 model="xxx" を使用したいモデルに更新します（例： doubao-seed-1-6-250615 ）：

    from fusion_hat.llm import Doubao
from secret import DOUBAO_API_KEY

INSTRUCTIONS = "You are a helpful assistant."
WELCOME = "Hello, I am a helpful assistant. How can I help you?"

llm = Doubao(
   api_key=DOUBAO_API_KEY,
   model="doubao-seed-1-6-250615",
)

  3. 次で実行します：

    sudo python3 llm_doubao.py

一般

このプロジェクトは、統一されたインターフェースを通じて複数の LLM プラットフォームに接続できます。以下のプラットフォームに標準対応しています：

  • OpenAI （ ChatGPT / GPT-4o、GPT-4、GPT-3.5 ）

  • Gemini （ Google AI Studio / Vertex AI ）

  • Grok （ xAI ）

  • DeepSeek

  • Qwen（ 通义千问 ）

  • Doubao（ 豆包 ）

さらに、 OpenAI API 形式と互換性のある任意の LLM サービス にも接続できます。その場合は、 API キー と正しい base_url を手動で取得する必要があります。

API キーを取得して保存する

  1. 使用したいプラットフォームから API キー を取得します。（詳細は各プラットフォームの公式コンソールを参照してください。）

  2. プロジェクトフォルダで、新しいファイルを作成します：

    cd ~/fusion-hat/examples/
nano secret.py

  3. secret.py にキーを追加します：

    # secret.py
API_KEY = "your_api_key_here"

警告

API キーは機密情報として扱ってください。secret.py を公開リポジトリにアップロードしないでください。

サンプルコードでテストする

  1. テスト用ファイルを開きます：

    cd ~/fusion-hat/examples/
sudo nano llm_others.py

  2. Python ファイルの内容を次の例に置き換え、使用するプラットフォームに合わせて 正しい base_url と model を入力してください：

    注釈

    base_url について：本プロジェクトは OpenAI API 形式 と、それと 互換性のある API をサポートします。プロバイダーごとに base_url は異なるため、各社ドキュメントを確認してください。

    from fusion_hat.llm import LLM
from secret import API_KEY

INSTRUCTIONS = "You are a helpful assistant."
WELCOME = "Hello, I am a helpful assistant. How can I help you?"

llm = LLM(
   base_url = f"",
   api_key=API_KEY,
   model="",
)

  3. プログラムを実行します：

    sudo python3 llm_others.py