注釈

こんにちは、SunFounder Raspberry Pi & Arduino & ESP32 愛好者コミュニティへようこそ！ Raspberry Pi、Arduino、ESP32 について、他の愛好者と一緒に深く掘り下げて学びましょう。

参加する理由は？

  • 専門的なサポート: 購入後の問題や技術的な課題を、コミュニティやチームの助けを借りて解決できます。

  • 学びと共有: スキルを高めるためのヒントやチュートリアルを交換しましょう。

  • 限定プレビュー: 新しい製品発表や先行プレビューに早期アクセスできます。

  • 特別割引: 最新製品に対する独占的な割引を楽しめます。

  • 祝典プロモーションとプレゼント: プレゼントキャンペーンや季節ごとのプロモーションに参加できます。

👉 私たちと一緒に探求し、創造する準備はできましたか？ [ここ] をクリックして、今すぐ参加しましょう！

17. オンライン LLM への接続

このレッスンでは、PiCrawler (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、選択可能な異なるモデルを提供しています。

以下をカバーします：

  • API キーを安全に作成・保存する方法。

  • ニーズに合ったモデルの選び方。

  • サンプルコードを実行してモデルと対話する方法。

各プロバイダーについて順を追って説明します。

事前準備

以下が完了していることを確認してください：

OpenAI

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

設定方法は次のとおりです：

API キーの取得と保存

  1. OpenAIプラットフォーム 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. 詳細 (Owner, Name, Project, 権限) を入力し、Create secret key をクリックします。

    ../_images/llm_openai_create_confirm.png

  3. キーが作成されたらすぐにコピーしてください — 再度表示することはできません。紛失した場合は新しいキーを生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: /picrawler/examples) に secret.py というファイルを作成します：

    cd ~/picrawler/examples
sudo nano secret.py

  5. 以下のようにキーをファイルに貼り付けます：

    # secret.py
# ここにシークレットを保存します。このファイルを Git にコミットしないでください。
OPENAI_API_KEY = "sk-xxx"

課金の有効化とモデルの確認

  1. キーを使用する前に、OpenAI アカウントの Billing ページに移動し、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 ページに移動し、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 をコピーします。

    ../_images/llm_openai_models.png

サンプルコードでテスト

  1. サンプルコードを開きます：

    cd ~/picrawler/examples
sudo nano 18.online_llm_test.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 (例: gpt-4o) に更新します：

    from picrawler.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 18.online_llm_test.py

Gemini

Gemini は Google の AI モデルファミリーです。高速で汎用的なタスクに最適です。

API キーの取得と保存

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

    ../_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しいプロジェクト用の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 ~/picrawler/examples
sudo nano secret.py

  6. キーを貼り付けます：

     # secret.py
 # ここにシークレットを保存します。このファイルを Git にコミットしないでください。
GEMINI_API_KEY = "AIxxx"

利用可能なモデルの確認

公式の Gemini モデル ページにアクセスしてください。ここでモデルのリスト、正確な API ID、各モデルが最適化されているユースケースを確認できます。

../_images/llm_gemini_model.png

サンプルコードでテスト

  1. テストファイルを開きます：

    cd ~/picrawler/examples
sudo nano 18.online_llm_test.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 (例: gemini-2.5-flash) に更新します：

    from picrawler.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 18.online_llm_test.py

Qwen

Qwen は、Alibaba Cloud が提供する大規模言語モデルと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 (画像分析など) をサポートしています。

API キーの取得

Qwen モデルを呼び出すには、API キー が必要です。 ほとんどの海外ユーザーは 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 Bailian (百炼) コンソールを代わりに 使用できます。

  • 海外ユーザー向け

    1. Alibaba Cloud の公式 API キーを取得 ページにアクセスします。

    2. サインインするか、Alibaba Cloud アカウントを作成します。

    3. Model Studio に移動します (シンガポールまたは北京リージョンを選択)。

      • ページ上部に「Activate Now」プロンプトが表示された場合、クリックして Model Studio を有効化し、無料クォータを受け取ります (シンガポールのみ)。

      • 有効化は無料です — 無料クォータを使い切った後にのみ課金されます。

      • 有効化プロンプトが表示されない場合、サービスは既に有効です。

    4. Key Management ページに移動します。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 コンソール (百炼コンソール) 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。モデルサービスが有効化されていないというプロンプトが表示された場合、Activate をクリックし、規約に同意して無料クォータを受け取ります。有効化後、Create API Key ボタンが有効になります。

      ../_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 Confirm をクリックします。

      ../_images/llm_qwen_aliyun_confirm.png

    4. 作成されたら、API キーをコピーします。

      ../_images/llm_qwen_aliyun_copy.png

API キーの保存

  1. プロジェクトフォルダで：

    cd ~/picrawler/examples
sudo nano secret.py

  2. 以下のようにキーを貼り付けます：

    # secret.py
# ここにシークレットを保存します。このファイルを Git にコミットしないでください。

QWEN_API_KEY = "sk-xxx"

サンプルコードでテスト

  1. テストファイルを開きます：

    cd ~/picrawler/examples
sudo nano 18.online_llm_test.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 (例: qwen-plus) に更新します：

    from picrawler.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. 以下で実行します：

    sudo python3 18.online_llm_test.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ました。 xAI API を通じて接続できます。

API キーの取得と保存

  1. xAI Cloud コンソール でアカウントを作成します。最初にアカウントにクレジットを追加してください — そうしないと API は動作しません。

  2. API Keys ページに移動し、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ます。

    ../_images/llm_grok_copy.png

  5. プロジェクトフォルダで：

    cd ~/picrawler/examples
sudo nano secret.py

  6. 以下のようにキーを貼り付けます：

    # secret.py
# ここにシークレットを保存します。このファイルを Git にコミットしないでください。

GROK_API_KEY = "xai-xxx"

利用可能なモデルの確認

xAI コンソールの Models ページに移動します。ここでチームが利用できるすべての モデルとその正確な API ID を確認できます — コード内でこれらの ID を使用します。

../_images/llm_grok_model.png

サンプルコードでテスト

  1. テストファイルを開きます：

    cd ~/picrawler/examples
sudo nano 18.online_llm_test.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 (例: grok-4-latest) に更新します：

    from picrawler.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. 以下で実行します：

    sudo python3 18.online_llm_test.py

DeepSeek

DeepSeek は、手頃な価格で高性能なモデルを提供する中国の LLM プロバイダーです。

API キーの取得と保存

  1. Deepseek プラットフォーム にログインします。

  2. 右上のメニューから 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 ~/picrawler/examples
sudo nano secret.py

  5. キーを追加します：

    # secret.py
DEEPSEEK_API_KEY = "sk-xxx"

課金の有効化

最初にアカウントにチャージする必要があります。少額 (例: ¥10 RMB) 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、DeepSeek は以下を提供しています：

  • deepseek-chat

  • deepseek-reasoner

サンプルコードでテスト

  1. テストファイルを開きます：

    cd ~/picrawler/examples
sudo nano 18.online_llm_test.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 (例: deepseek-chat) に更新します：

    from picrawler.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 18.online_llm_test.py

Doubao

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

API キーの取得と保存

  1. Volcengine にログインします。

  2. 左メニューで API Key Management → Create API Key に移動します。

    ../_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コピーします。

    ../_images/llm_doubao_copy.png

  5. プロジェクトフォルダで：

    cd ~/picrawler/examples
sudo nano secret.py

  6. キーを追加します：

    # secret.py
DOUBAO_API_KEY = "xxx"

モデルの選択

  1. モデルマーケットプレイスに移動し、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

  1. テストファイルを開きます：

    cd ~/picrawler/examples
sudo nano 18.online_llm_test.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 (例: doubao-seed-1-6-250615) に更新します：

    from picrawler.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. 以下で実行します：

    sudo python3 18.online_llm_test.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 プラットフォームへの 接続をサポートしています。以下のプロバイダーにビルトイン対応しています：

  • 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他のあらゆる LLM サービス**に接続できます。 これらのプラットフォームでは、**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 キーの取得と保存

  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に新しいファイルを作成します：

    cd ~/picrawler/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 キーは非公開にしてください。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

  1. テストファイルを開きます：

    cd ~/picrawler/examples
sudo nano 18.online_llm_test.py

  2. Python ファイルの内容を以下の例に置き換え、プラットフォームの正しい base_url と model を入力してください：

    注釈

    base_url について: OpenAI API 形式**およびそれと**互換性のある API をサポートしています。 各プロバイダーには独自の base_url があります。ドキュメントを確認してください。

    from picrawler.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="https://api.example.com/v1",  # プロバイダーの base_url を入力
    api_key=API_KEY,
    model="your-model-name-here",           # プロバイダーからモデルを選択
)

  3. プログラムを実行します：

    python3 18.online_llm_test.py