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） ...
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） ...
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） ...
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） ...
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） ...
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） ...
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。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Qwen-2.5シリーズ（噂の27Bを含む）をローカルPCで動かし、フォルダ内の全ドキュメントを自動解析・構造化するPythonスクリプトを作ります。 前提知識：Pythonの基本的な文法（pipインストールや関数の実行）がわかること。 必要なもの：NVIDIA製GPU（VRAM 12GB以上推奨）またはApple Silicon搭載Mac（メモリ24GB以上推奨）、Ollama。 📦 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 Intelの次世代GPU「Crescent Island」のリーク情報で話題となった「VRAM 160GB」という異次元のスペックを想定し、現行環境で巨大なLLM（Llama-3-70B等）を効率的に動かすためのPython実行基盤を作ります。 具体的には、llama.cppのPythonバインディングを使い、メインメモリとVRAMを動的に管理しながら、推論速度を最大化するスクリプトを完成させます。 Pythonの基本構文が分かり、ターミナルでコマンド操作ができることを前提としています。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Qwen3.7 Maxの圧倒的な推論性能と、ローカルLLM（Ollama）の機密性を使い分ける「コスト最適化型AIエージェント」を構築します。 具体的には、入力されたタスクの難易度をローカル側で判定し、高度な思考が必要な場合のみQwen3.7 Maxにリクエストを飛ばすPythonスクリプトを完成させます。 ...