llama.cpp 使い方 入門｜低スペックPCでLlama 3を爆速で動かす実践ガイド
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 自分のPCリソースを最大限に活用し、Llama 3 8Bなどの最新モデルを秒間20トークン以上の高速レスポンスで動かすローカル推論環境を構築します。 Pythonからライブラリとして呼び出し、AIチャット機能を自作アプリケーションに組み込むためのベースを完成させます。 ...
AI Guide
MLX 使い方 Apple SiliconでローカルLLMを爆速動作させる方法
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）の性能をフルに引き出し、Llama 3やQwenといった最新のLLMを「メモリ消費を抑えつつ高速に」動かすPythonスクリプトを作成します。 既存のライブラリよりも圧倒的に効率が良いMLXフレームワークを使い、ストリーミング形式で回答を表示する実用的なチャットプログラムを構築します。 ...
NVIDIA DiffusionGemma-26B-NVFP4をRTX 40シリーズで動かし、超高精度な画像生成プロンプト生成環境を構築する方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの この記事を読むと、VRAM容量の壁で諦めていた26B（260億パラメータ）級の巨大モデル「DiffusionGemma」を、NVIDIAの最新量子化技術「NVFP4」を用いてRTX 4090などのコンシューマーGPUで高速動作させ、画像生成AIのための「最強のプロンプト記述補助AI」をローカル環境に構築できます。 ...
Claude APIの性能制限を自動検証して「AIのサボり」を検知する方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Claude APIを使用して、モデルが「競合他社の技術開発」に対して意図的に手を抜いているかを数値化する評価スクリプト 特定のトピック（他社LLMの最適化など）で回答の質が落ちる「性能劣化（Nerfing）」を客観的に検知するツール Pythonの基礎（環境構築、APIの呼び出し）がわかるエンジニア向け 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
RTX 6000 Adaを買わずにVRAM 48GB環境を構築しLlama-3-70Bを動かす方法
所要時間: 約45分（パーツ調達済みの場合） | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの NVIDIA RTX 6000 Ada（約200万円）と同等のVRAM 48GB環境を、コンシューマー向けGPU 2枚で安価に構築し、Llama-3-70Bクラスの巨大モデルを高速に動かすPython推論システム 複数GPUを効率的に認識させるOllamaの設定と、モデルを並列で叩くためのPythonスクリプト 前提知識：Linux（Ubuntu）の基本操作、Pythonの基礎、ハードウェアの基本的な組み付け知識 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Jetson Orin NXでローカルAIエージェント「Hermes」を動かす実践ガイド
所要時間: 約60分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Jetson Orin NXという省電力なエッジデバイス上で、外部APIを一切使わずに自律的に思考・実行する「Hermes Agent」を構築します。この記事の手順を完了すると、デバイス内で完結したプライベートなAIアシスタントがコマンドラインから利用可能になります。 ...
llama-cpp-pythonで自分だけのLLM推論ベンチマークを計測する方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 自分のPC上でローカルLLMの推論速度（Tokens Per Second）と応答遅延（TTFT）を正確に計測するPythonスクリプト 特定のモデル（Llama 3やQwen 2など）が自分の業務で使い物になるかを「数字」で判断する基準 前提知識：Pythonの基本的な構文（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：NVIDIA製GPU（VRAM 8GB以上推奨）またはApple Silicon搭載Mac、Python 3.10以降 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
llama.cppでGemma 4のMTPを動かす方法
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの llama.cppの最新機能を活用し、Gemma 4（およびMTP対応モデル）の推論速度を最大化するローカル実行環境を構築します。単に動かすだけでなく、Multi-Token Prediction（MTP）の恩恵をフルに受けるためのビルド設定と、Pythonから高速に呼び出すためのAPIサーバー化までを完結させます。 ...
llama.cppでKVキャッシュを最適化し推論を高速化する方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの llama.cppの最新最適化（KVキャッシュのコピー回避）を適用した、長文コンテキストに強いローカルLLM推論環境を構築します。 具体的には、GitHubの最新ソースコードからビルドを行い、Pythonから高速化されたKVキャッシュの恩恵をフルに受けるためのベンチマーク兼推論スクリプトを作成します。 この記事を読み終える頃には、あなたのPCでLLMのレスポンスが物理的に「軽く」なっているはずです。 ...
Gemma 4 12Bを12GB VRAMで120 tok/s駆動させる方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの 12GB VRAMの一般向けGPU（RTX 3060等）で、最新モデルGemma 4 12Bを爆速（120 tok/s超）で動作させる推論環境 QAT（量子化を意識した学習）とMTP（複数トークン同時予測）を組み合わせたllama.cppのビルドと実行手順 PythonからAPI経由でこの爆速モデルを叩き、実用的なアプリに組み込むためのベースコード 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...