ローカルLLMで法務文書を自動解析する環境構築と実践ガイド
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Llama 3 70Bをローカル環境で動かし、契約書の「隠れたリスク」を自動抽出するPythonスクリプト 大規模な法務文書を分割せずに処理するためのコンテキスト設定と構造化出力の実装 API経由では不可能な「完全オフライン・機密保持」を前提とした法務AIワークフロー 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
AI Guide
NVIDIA vs Mac 2026年版ローカルLLM環境構築ガイド
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの OllamaとPythonを組み合わせて、ローカル環境で動作する「機密情報漏洩を防ぐためのセキュアな自動議事録要約ツール」 前提知識：Pythonの基本的な読み書きができること、ターミナル（コマンドプロンプト）の操作に抵抗がないこと 必要なもの：NVIDIA製GPU（VRAM 12GB以上推奨）を搭載したPC、またはApple Silicon（メモリ24GB以上推奨）を搭載したMac 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Qwen2.5 27Bを爆速化 vLLMでスループットを極限まで高めるやり方
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの vLLM（推論最適化エンジン）を用いて、Qwen2.5 27BをGPUの限界まで回す推論環境 数十から数百のリクエストを並列処理し、スループット（tps）を最大化するPythonスクリプト 自身の環境で「秒間何トークン出ているか」を正確に測定するベンチマークコード 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
GPU多段挿しでも熱暴走させないアンダーボルティング自動制御スクリプト
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの GPUの温度をリアルタイムで監視し、しきい値を超えたら自動的に電力制限（Power Limit）を適用して熱暴走を防ぐPythonスクリプトを作成します。 Redditで議論されている「物理的なGPUの間隔」というハードウェアの限界を、ソフトウェア側の動的な制御で解決するのが狙いです。 NVIDIA製GPUを2枚以上搭載したLinux/Windows環境で動作し、LLMの長時間推論や学習時の安定性を劇的に向上させます。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Qwen3.6-35B-Uncensoredをローカル環境で構築して制限なしの高性能AIを動かす方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Qwen3.6-35B-Uncensoredを搭載し、倫理フィルタに邪魔されず高度な推論と文章生成を行うローカルチャットUIを構築します。 前提知識: 基本的なコマンド操作（ターミナル/コマンドプロンプト）ができること、Pythonの仮想環境が作れること。 必要なもの: VRAM 24GB以上のGPU（RTX 3090/4090）または32GB以上のメモリを搭載したMac。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
G4-MeroMero-26Bの使い方：検閲なしGemmaベースモデルをローカルで動かす方法
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの GoogleのGemma系アーキテクチャをベースにした「G4-MeroMero-26B-A4B-it-uncensored-heretic」をローカル環境で起動し、外部APIを介さずにPythonから自由度の高い対話ができる環境。 既存のLlama-3-8Bでは回答を拒否されるような、クリエイティブかつ複雑なプロンプトを処理できるプライベートAI。 必要なものはPython環境とVRAM 16GB以上のGPU、またはApple Silicon搭載のMacです。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
VRAM 16GBでQwen2.5-27Bを40 tok/s動作させる方法：Pure Quant活用入門
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの RTX 4070 Tiや4080などのVRAM 16GB環境で、Qwen2.5-27B-Instructを秒間40トークン（40 tok/s）で推論させるPython実行環境 量子化モデル（EXL2形式）を効率よく読み込み、長文のコンテキストでもメモリ溢れ（OOM）を起こさない設定 外部ツールから利用可能なOpenAI互換のAPIサーバー構築 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
OllamaとPythonでGPUリソースをフル活用するLLM最適化ガイド
所要時間: 約35分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ローカルマシンのGPUリソース（VRAM使用量やモデル名）を自動取得し、LLMに「自分の限界性能」を認識させた上でタスクを解かせるPythonスクリプト Pythonの基礎（pip操作と関数定義）がわかること、およびNVIDIA製GPUを搭載したPCを所有していること 必要なもの: Python 3.10以降、NVIDIA Driver、Ollama（ローカルLLM実行環境） 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Qwen 2.5をローカルAPI化してPythonで動かす手順
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 自分のPC上で「Qwen 2.5」をAPIサーバーとして起動し、PythonからOpenAI SDK経由で呼び出してコードレビューを自動化するスクリプトを作ります。 前提知識：Pythonの基本的な文法（関数、リスト、辞書）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：NVIDIA製GPU（VRAM 12GB以上推奨）またはApple Silicon搭載Mac、Python 3.10以上の環境。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Hugging Face APIでVRAMに最適なモデルを自動選定する方法
所要時間: 約35分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 自分のPCのVRAM（ビデオメモリ）容量を入力するだけで、Hugging Faceのベンチマークデータから「自分の環境で動く、今最も性能が高いモデル」を自動でリストアップするPythonスクリプトを作ります。 ...