所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの MLXフレームワークを用いて、毎秒50トークンを超える速度で動作するローカルLLMチャットスクリプト Hugging Faceから最適化済みモデルを自動取得し、メモリ消費を抑えた4-bit量子化で実行する環境 前提知識：ターミナルでのコマンド操作、Pythonの基本的な文法（importや変数など）がわかること 必要なもの：Apple Silicon（M1/M2/M3/M4チップ）搭載のMac、インターネット環境 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの この記事を読むと、Apple Silicon（M1/M2/M3チップ）を搭載したMac上で、最新のLLM（Llama 3.1やMistralなど）をMLXフレームワークを使って高速に動作させる環境が完成します。 単にチャットを動かすだけでなく、Pythonスクリプトからモデルを呼び出し、業務で使えるレベルの応答を得るための実装コードまで作成します。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4チップ）に最適化されたフレームワーク「MLX」を使い、自分のMac上で爆速で動作するAIチャットスクリプトを作成します。 Pythonの基礎知識があれば、外部APIに1円も払わず、プライバシーを完全に守った状態で最新のLLM（Qwen2.5やLlama 3.1など）を動かせるようになります。 「ただ動かす」だけでなく、実務で使えるレベルのレスポンス速度と日本語精度を両立させる設定までを網羅します。 ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Qwen2.5-32B（または次世代27Bクラス）をVRAM 17GB以下でロードし、高速に推論・学習させるPython環境 ローカルLLM特有の「メモリ不足（OOM）」を回避しながら、商用モデル級の回答精度を引き出すスクリプト Google Colabや手元のRTX 3060/4060 Ti（16GB）でも動作を狙える最適化設定 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）に最適化されたフレームワーク「MLX」を使い、Llama 3やQwenといった最新のLLMをローカル環境で高速動作させるPythonスクリプト。 Hugging Faceからモデルを自動取得し、ストリーミング形式（文字が逐次表示される形式）でチャットができるプログラムを構築します。 前提知識として、ターミナルでのコマンド操作と、Pythonの基本的な文法（importや関数の呼び出し）を理解している必要があります。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
この記事の手順通りに進めれば、高性能なLlama 3.1やGemma 2といった最新モデルを自分のPC上で自由に、かつ無料で動かせるようになります。 API料金を気にせず、機密情報を含むコードの修正やドキュメント要約をローカルで完結させる実務環境を手に入れましょう。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの インターネット不要で機密情報を放り込んでも安心な、自分専用のChatGPTクローン環境を構築します。 前提知識：ターミナルでコマンドをコピペできる、Dockerの概念をなんとなく知っている。 必要なもの：Windows/Mac/Linux PC、インターネット接続（モデルのダウンロード用）。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの NVIDIA製GPUのパワーをフルに活用し、1時間の音声を5分以内に高精度でテキスト化するPythonスクリプトを作成します。 OpenAIが公開しているWhisperを、さらに高速化させた「Faster-Whisper」というライブラリを使用し、実務で耐えうる速度と精度を両立させます。 前提知識として、WindowsのコマンドプロンプトやPowerShellの基本操作、およびPythonのインストールが済んでいることを想定しています。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの GitHubのトレンドリポジトリを自動取得し、要約してSlackまたはDiscordへ通知するPythonツール Cursorで全体の設計とUIを構築し、Claude Codeでデバッグと環境構築を自動化するハイブリッドワークフロー AIエージェントに「自律的にエラーを修正させる」具体的なプロンプト術 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 手元のPDFファイルを読み込み、その内容に基づいて正確に回答するRAG（検索拡張生成）チャットスクリプトを作成します。 検索エンジン部分を自分のPC内で動かす「ローカル埋め込み」を採用し、APIコストを抑えつつ日本語の検索精度を担保する構成です。 Pythonの基礎（変数、関数の実行、ライブラリのインストール）さえ理解していれば、完走できるように設計しました。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...