ローカルLLMの推論速度を体感するシミュレーター自作ガイド
所要時間: 約20分 | 難易度: ★☆☆☆☆ この記事で作るもの 指定した「tokens/second」の速度でテキストを流し、LLMのレスポンス速度を擬似的に再現するPythonスクリプト Pythonの基礎（標準ライブラリの使用）があれば動作可能 自分のPC環境や検討中のGPUで、どれくらいの「待ち心地」になるかを数値ではなく視覚的に確認できる環境 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
AI Guide
BeeLlama.cppでQwenを高速化して200kコンテキストを動かす方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの RTX 3090/4090クラスのコンシューマーGPU1枚で、Qwen 3.6 27B（および最新のQwen 2.5等）を135 tpsという爆速で推論し、かつ200kトークンの超ロングコンテキストを実用レベルで動かす環境を構築します。 PythonからBeeLlama.cppの高速なAPIを叩き、長大なドキュメントを読み込ませてもレスポンスが破綻しないRAG（検索拡張生成）の代替となる基盤を作ります。 ...
Qwen 35B A3Bを12GB VRAMで高速化！llama.cpp MTP 使い方
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの 12GB VRAMのミドルクラスGPUで、Qwen3.6 35B A3B（MoEモデル）を毎秒80トークン以上の爆速で動作させる環境 128Kの長大なコンテキストを維持しつつ、推論速度を犠牲にしないllama.cppのMTP設定 Pythonからこの高速推論環境を呼び出し、実際の業務で活用するための推論スクリプト 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Qwen2.5をローカル環境で動かし、API料金を気にせずコード生成を自動化するPythonスクリプトを作る方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Qwen2.5-Coderをローカルで動かし、Pythonのデバッグを自動で行うスクリプト 前提知識：Pythonの基本的な文法（関数の定義、ライブラリのインポート）がわかること 必要なもの：8GB以上のVRAMを搭載したGPU（NVIDIA製推奨）またはApple Silicon搭載Mac 📦 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 使い方：MTPを維持した最強の検閲なしローカルLLM環境構築
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの 35Bという「家庭用ハイエンドGPU1枚」で動く最大級のモデルを使い、論理性能と創造性を両立した検閲なし対話環境を構築します。 量子化されたGGUF版をLlama.cppまたはLM Studioで動作させ、MTP（Multi-Token Prediction）の恩恵を最大限に受ける設定を完了させます。 前提知識として、基本的なコマンドライン操作とPython環境の理解があることを想定しています。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
llama.cppでMulti-Token Predictionを導入してGemma 2の推論速度を40%向上させる方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの llama.cppの最新機能「Multi-Token Prediction（MTP）」を有効化し、ローカル環境のGemma 2（9B/27B）のトークン生成速度を劇的に向上させた推論環境を構築します。 単純にモデルを動かすだけでなく、MTP対応のGGUFファイルを適切に指定し、理論値に近い40%前後の高速化を実機で確認するまでの手順を解説します。 ...
Skymizer HTX301活用ガイド 384GB VRAMで巨大LLMを動かす環境構築
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Llama-3-405Bクラスの超巨大モデルを単一ノードで動作させるための、llama.cppベースの推論環境を構築します。 現在のGPUメモリ不足を解消し、将来的にHTX301のような384GB VRAM環境へ即座に移行できる設定ファイルを完成させます。 Pythonから巨大モデルを制御し、メモリ使用量を動的に監視するスクリプトを作成します。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Qwen 3.6 27Bをllama.cppで高速化して50 t/sを叩き出す方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Qwen 3.6 27B（MTP対応モデル）を、llama.cppの特定のパッチを適用して爆速で動かす環境 100kコンテキストという広大なメモリ領域を使いつつ、秒間50トークン以上の推論速度を実現するセットアップ Pythonや複雑なライブラリに依存せず、軽量なC++バイナリでモデルを運用する基盤 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Qwen3.6 27B Uncensoredをローカルで動かし制限なしの高度な推論環境を作る方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2を利用し、AIの倫理ガードレールに縛られない高度なテキスト生成・コード生成を行うローカル推論環境を構築します。 具体的には、llama-cpp-pythonを使用して、MTP（Multi-Token Prediction）の特性を活かしつつ、VRAM 16GB〜24GBの環境で快適に動作するAPIサーバー兼チャットUIの実装を目指します。 ...
DeepSeek-R1の思考プロセスを抽出して制御するPython実装ガイド
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの DeepSeek-R1などの推論型LLMが出力する「思考プロセス（Chain of Thought）」と「最終回答」をリアルタイムで分離し、それぞれ別々に処理・表示するPythonスクリプトを作成します。 API経由、あるいはローカルのOllama環境で、モデルが何を考えて結論に至ったのかを構造的に取得する基盤を構築するのがゴールです。 ...