所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ローカルで動作するMinimax-M2.7（2026年4月現在の「小規模・高精度」筆頭モデル）を使用し、Gitの差分を読み取って自動でリファクタリング案を提示するPythonスクリプトを作成します。 前提知識: Pythonの基本的な読み書き、ターミナル（コマンドプロンプト）の操作ができること。 必要なもの: VRAM 8GB以上のGPU（RTX 3060以降推奨）、Python 3.10以降、Ollama。 📦 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 Gemma 4 31Bをメイン（Target）とし、軽量なE2Bをドラフト（Draft）に用いた投機的デコード実装スクリプト ローカルLLMの推論速度を、特にコード生成において最大50%高速化させる環境 前提知識：Pythonの基本操作、Hugging Face Transformersライブラリの使用経験 必要なもの：VRAM 24GB以上のGPU（RTX 3090/4090推奨）、Hugging Faceのアクセストークン 📦 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 手元のPDFドキュメントの内容を、完全にオフラインで解析・回答する「ローカルRAG（検索拡張生成）システム」 前提知識：Pythonの基本的な文法（変数、関数）がわかり、ターミナルでコマンド操作ができること 必要なもの：メモリ32GB以上のPC（GPUはRTX 3060 12GB以上推奨。MacならM2/M3搭載機）、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 指定したRSSフィードやニュースサイトから情報を取得し、自分の関心事に沿ってフィルタリング・要約してDiscordやSlackに通知するPythonスクリプト。 月額3,000円程度のAIニュースレターサービスや、情報収集効率化ツールの代わりを自前で構築します。 前提知識：Pythonの基本的な文法（変数、関数、pipでのライブラリ導入）がわかること。 必要なもの：Anthropic APIキー（Claude 3.5 Sonnet推奨）、Python 3.10以上の環境。 📦 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 3.6（および現行のQwen 2.5シリーズ）をバックエンドに採用し、OpenAI互換の高速APIサーバーを自社サーバー上に構築します。 Pythonから呼び出し、長文の要約やコード生成を自動化する実用的なスクリプトを完成させます。 前提知識：Linuxの基本コマンド操作、Pythonの基礎、GPUドライバー（CUDA）の概念を理解していること。 必要なもの：NVIDIA製GPU（VRAM 24GB以上推奨）、Linux環境（Ubuntu 22.04以降）、Python 3.10以上。 📦 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 ローカル環境でLlama 3.1を動かし、特定のテキストファイルの内容を読み取って回答するPythonスクリプト 前提知識：Pythonの基本的な文法（変数、関数の定義）がわかること 必要なもの：8GB以上のメモリを搭載したPC（Mac/Windows/Linux）、Python 3.10以降 📦 この記事に関連する商品 ...
本記事の手順に従えば、最新の修正（PR #21534）を反映した状態で、ズレのない対話が可能なローカルAI環境が完成します。 VRAM 24GBクラスのGPU（RTX 3090/4090）があれば、量子化モデルを用いて実用的な速度で動作させることが可能です。 ...
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（またはColab）のVRAM 8GBという制限下で、最新のGemma 4を自分の指示通りに動くよう再学習させるPythonスクリプト 独自の業務知識や特定の口調をモデルに学習させ、推論させるまでの全工程 学習済みモデルをGGUF形式で書き出し、普段使いのチャットツールで利用可能にする手順 📦 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 ローカル環境（Windows/Linux/Mac）で、Unslothが最適化した最新のGemma 4モデルをllama.cpp経由で動かし、Pythonから制御する推論システムを構築します。 独自のkv-cache回転やiSWA（Sliding Window Attention）といった、Gemma 4特有の新しいアーキテクチャに完全対応した環境を整備します。 必要なものは、Python 3.10以上の環境と、16GB以上のRAM（26Bモデルを動かすならVRAM 24GB以上のGPUが望ましい）です。 📦 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 Gemma 2のモデル構造に含まれるMTP（Multi-Token Prediction）ヘッドを特定し、それを利用した推論高速化の仕組みを理解するPythonスクリプト 前提知識: Pythonの基礎、PyTorchの基本的な操作、Hugging Face Transformersライブラリの使用経験 必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 16GB以上推奨、RTX 3090/4090など）、Hugging Faceのアクセストークン（Gemma 2の利用申請済みであること） 📦 この記事に関連する商品 ...