AI Guide

所要時間: 約35分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの MiniMax M2.7のAPIを活用し、数万文字の長大なドキュメントから特定の情報を抽出・構造化する実用的なPythonスクリプトを作成します。 一般的なTransformerモデルが苦手とする「超長文の低コスト処理」を、新世代の線形注意機構（Linear Attention）モデルで実現する手法をマスターできます。 ...

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ローカル環境で「説教」や「制限」を受けずに、自由なロールプレイや創作活動ができるPythonスクリプト Pythonの基礎（pipインストールや変数の概念）がわかること 8GB以上のVRAMを搭載したGPU（RTX 3060以上推奨）、または16GB以上のメモリを積んだMac/PC 📦 この記事に関連する商品 ...

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Rust製ツール「Manga Translator」を用いて、ローカル環境のみで漫画の「文字認識（OCR）」「背景補完（Inpainting）」「LLMによる翻訳」「文字合成」を自動化する環境 前提知識: 基本的なコマンドライン操作ができること。GPUドライバのインストール経験があること 必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 8GB以上推奨）、CUDA Toolkit 12.x、ソースコード（GitHub） 📦 この記事に関連する商品 ...

所要時間: 約20分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの ローカルマシンのCPU、メモリ、GPUなどのハードウェア情報を自動取得し、LLMがそのスペックや利用状況を「辛口で診断」するPythonスクリプト Pythonの基礎（pip操作、変数）と、ローカルLLM実行環境「Ollama」の基本的な使い方がわかるエンジニア向けガイド 必要なもの：Python環境、Ollama（インストール済みであること）、NVIDIA製GPU（なくても動くが、あると煽りのキレが増す） 📦 この記事に関連する商品 ...

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 指定したキーワードについて最新の技術動向をネットから自律的に調査し、比較表を含んだMarkdownレポートを自動生成するPythonスクリプトを作ります。 前提知識：Pythonの基本的な文法（変数、関数、pipインストール）がわかること、Dockerの基本操作ができること。 必要なもの：Anthropic APIキー（Claude 3.5 Sonnet推奨）、もしくは外部へアクセス可能なローカルLLM環境、Python 3.10以上。 📦 この記事に関連する商品 ...

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの M5 Maxの強力なGPUと128GBの統一メモリを最大限に活用し、Llama 3 70Bクラスの巨大モデルを高速に動かすローカル推論サーバーを構築します。 PythonからAPI形式でモデルを呼び出し、自身の業務ツールやチャットUIと連携させるための基盤を作ります。 前提知識：ターミナルでのコマンド操作、Pythonの基本的なライブラリ導入経験があること。 必要なもの：M5 Max搭載のMac（メモリ64GB以上推奨、128GBあれば最高）、Python 3.10以降。 📦 この記事に関連する商品 ...

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Qwen 3.5 0.8BをローカルPCのCPUのみで動作させ、1秒間に100トークン以上の超高速レスポンスを返すPythonスクリプト 外部APIに1円も払わず、オフラインで機密情報を処理できる「自分専用の超軽量推論エンジン」 前提知識：Pythonの基本的な文法（pipインストールや関数の作成）がわかること 必要なもの：Python 3.10以降がインストールされたPC（Mac/Windows/Linux問わず。メモリ4GBでも動きます） 📦 この記事に関連する商品 ...

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Qwenシリーズの最新モデルをローカル環境で動かし、既存コードのバグ検出と修正案を自動生成するPythonスクリプト 前提知識: Pythonの基本的な読み書き、ターミナル操作 必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 12GB以上推奨）またはMac（M2/M3系）、Python 3.10以降 📦 この記事に関連する商品 ...

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの llama-swapを介して、複数のローカルLLM（Llama 3やMistralなど）をAPI経由で瞬時に切り替えて呼び出すPython実行環境 OllamaやLM Studioに依存せず、llama.cppやvLLMなどの高性能バックエンドを自由に選べる柔軟な推論サーバー PythonのOpenAI SDKを利用し、コード側で「model=“llama-3”」と指定するだけでバックエンドが自動でモデルをロード・スワップする仕組み 📦 この記事に関連する商品 ...

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ローカルLLMのQwen2.5を活用し、PDFやマークダウン形式の技術文書から特定の項目（作成日、技術スタック、アーキテクチャの要点など）を正確に抽出してJSON形式で保存するPythonスクリプトを作ります。 外部API（OpenAIなど）へデータを送信せず、すべて自分のPC内で完結させるため、機密性の高い社内ドキュメントも安全に処理できます。 前提知識として、Pythonの基本的な文法（変数、関数、pipでのライブラリインストール）を理解している必要があります。 必要なものは、16GB以上のメモリを搭載したPC（GPU推奨ですがCPUでも動作可能）とPython環境です。 📦 この記事に関連する商品 ...