所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Llama.cppをサーバーモードで起動し、どんな新モデルでも5分以内にOpenAI互換APIとして公開する検証基盤を作ります。 前提知識: Linuxの基本コマンド操作、Pythonの基礎（venvの利用など）ができること。 必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 8GB以上推奨）、Ubuntu等のLinux環境（WSL2可）。 📦 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 推測的実行（Speculative Checkpointing）を有効にしたllama.cppの構築 コーディングタスクで推論速度を最大1.5倍に引き上げるPython連携スクリプト VRAMを節約しながらレスポンスを高速化する最適なパラメータ設定の適用 📦 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 eBayの商品URLを入力すると、画像と価格の整合性をAIが分析し、詐欺の可能性を「0〜100%」で判定するPythonスクリプト Google Gemini APIのマルチモーダル機能を活用し、画像内の型番ミスや基板の形状、市場価格との乖離を特定するロジック 前提知識：Pythonの基礎（requestsの使い方など）、環境変数の設定ができること 必要なもの：Google AI StudioのAPIキー（無料枠でOK）、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 RTX 5070 TiとRyzen 9800X3Dを組み合わせ、Qwen3.6-35B-A3Bを秒間79トークン（79 t/s）という実用速度で推論させるローカル環境 llama.cppのMoE専用フラグ（–n-cpu-moe）を活用した、VRAM容量の限界を超えるメモリ最適化設定 128Kコンテキストを維持しつつ、実務で耐えうるレスポンス速度を出す実行スクリプト 📦 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 2.5（7B/72B）をvLLMで動作させ、標準的な推論速度を2倍以上に引き上げるPythonスクリプト VRAM 24GB（RTX 3090/4090）1枚で72Bモデルを高速推論させるための量子化・メモリ管理設定 外部アプリケーションから呼び出し可能な、OpenAI互換の高速APIサーバー 📦 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（72Bモデル想定）をローカル環境で起動し、Pythonから構造化データ（JSON）を抽出する実用スクリプト 前提知識: Pythonの基本的な読み書きができる、コマンドライン操作に抵抗がない 必要なもの: DockerまたはOllamaが動作するPC（推奨: VRAM 24GB以上のGPU）、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 外部APIを一切使わず、自分のPC内で完結するAI自動推論Pythonスクリプト Llama 3やQwenといった最新のオープンソースモデルをコードから制御する基盤 前提知識: Pythonの基本的な文法（pipインストールや関数の呼び出し）がわかること 必要なもの: Windows/Mac/Linux PC（GPU推奨だがCPUでも動作可能）、メモリ8GB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 極限まで軽量化された1.58ビットLLM「Ternary Bonsai」を、手元のPC（GPU/CPU問わず）で推論させるPythonスクリプト 従来の4ビット量子化（GGUF等）を遥かに凌駕するメモリ節約術の習得 前提知識：Pythonの基本的な操作、pipでのライブラリインストールができること 必要なもの：Python 3.10以上の環境、VRAM 4GB以上のGPU（CPUのみでも動作可能） 📦 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 Googleのオープンモデル「Gemma 2」に対し、特定のシステムプロンプトを適用することで、過剰な安全フィルターによる回答拒否を回避し、モデルの推論能力を100%引き出すPython実行環境を構築します。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの この記事では、最新のSparse MoE（混合エキスパート）モデル「Qwen3.6-35B-A3B」をローカルPCに導入し、ソースコードの修正案を自動生成する「AIコーディングレビュー・スクリプト」を作成します。 PythonからLlama-cpp-pythonを経由してモデルを制御し、35Bクラスの知能を3Bクラスの速度で引き出す実装を目指します。 ...