【Python】LLM第1回：あなたのPCがChatGPTに！OpenAIの無料モデル（gpt-oss:20b）をOllamaで動かす最短ガイド

ollama run llama3

ollama pull gpt-oss:20b

ollama list

ollama rm llama3

import ollama

def chat_with_local_ai(prompt: str, model_name: str = 'gpt-oss:20b'):
    """
    指定したローカルモデルと対話する。
    
    Args:
        prompt (str): AIへの質問。
        model_name (str): スペック不足なら 'llama3' に変更。
    """
    try:
        # AIに応答をリクエスト
        response = ollama.chat(model=model_name, messages=[
            {'role': 'user', 'content': prompt},
        ])
        return response['message']['content']
    except Exception as e:
        return f"エラー: モデルが未インストールか、スペック不足です。\n{e}"

if __name__ == "__main__":
    print(f"--- OpenAIの無料公開モデル(20b)で実行中 ---")
    question = "Pythonで、リストの要素をシャッフルするコードを教えて"
    print(f"質問: {question}")
    
    answer = chat_with_local_ai(question)
    print(f"AIの回答:\n{answer}")

--- OpenAIの無料公開モデル(20b)で実行中 ---
質問: Pythonで、リストの要素をシャッフルするコードを教えて
AIの回答:
## Python でリストをシャッフルする基本的なやり方

Python 標準ライブラリに **`random`** モジュールがあるので、これを使うのが一番手軽です。

```python
import random

# 例として整数のリスト
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# リストを乱数でシャッフル（元のリストが変更される）
random.shuffle(my_list)

print(my_list)
# → [5, 1, 9, 3, 7, 2, 8, 4, 6] など（実行ごとに異なる）
```

### 重要ポイント

|  | `random.shuffle()` | `random.sample()` |
|---|-------------------|-------------------|
| **戻り値** | `None`（元のリストをその場で変更） | シャッフル済みの新しいリスト |
| **副作用** | 元リストが破壊される | 元リストはそのまま |
| **使い方** | 既存リストをそのままシャッフルしたいとき | 元リストを残したままシャッフルしたいとき |

> **例：元リストを残して新しいシャッフルリストを作る**
> ```python
> original = [1, 2, 3, 4, 5]
> shuffled = random.sample(original, len(original))
> print(original)   # [1, 2, 3, 4, 5]
> print(shuffled)   # 例: [4, 1, 3, 5, 2]
> ```

### 再現性（同じ乱数列を得る）
`random.seed()` でシードを固定すると、同じシード値であれば毎回同じシャッフル結果になります。

```python
import random

random.seed(42)          # 42 をシードに
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(my_list)
print(my_list)           # 例: [4, 2, 5, 1, 3]
```

### もうひとつの選択肢：NumPy を使う

数値データを多く扱う場合は NumPy の `numpy.random.shuffle` が便利です。

```python
import numpy as np

arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
np.random.shuffle(arr)   # こちらも in-place で変更
print(arr)               # 例: [40 20 10 50 30]
```

> **備考**
> - NumPy 版は `array` に対してしか動きません。
> - ほとんどのケースで `random.shuffle` で十分です。