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）の性能を最大限に引き出し、Llama 3などの最新AIをローカル環境で高速動作させるPython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自分専用のAIアシスタントを動かせるようになります。 具体的には、Hugging Faceからモデルをダウンロードし、ストリーミング形式（文字が順次表示される形式）で回答を生成するプログラムを構築します。 ...
所要時間: 約25分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの プライバシーを完全に守りつつ、手元のPCでChatGPTと同等の操作感を実現するAI環境を構築します。 Pythonを使って、構築したローカルLLMを自作プログラムや業務自動化ツールに組み込む基盤を整えます。 必要なものは、一定スペックのPC（Windows / Mac / Linux）と、モデルをダウンロードするためのインターネット環境のみです。 📦 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、Llama 3.1などの最新LLMを高速に動かすストリーミング・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、10行程度のコードで独自のローカルAI環境が手に入ります。 外部APIを一切使わず、完全にオフラインで動作するプライベートなAI環境を構築するのがゴールです。 ...
所要時間: 約40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 3.1やGemma 2といった最新のLLMをローカル環境で高速に動かす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（逐次出力）で回答を生成するチャットインターフェース 外部APIを一切使わず、完全にオフラインかつ無料で動作するプライベートなAI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40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの FastAPIとSQLiteを使用した、実用的な「タスク管理API（Todoアプリ）」を構築します。 Cursorで全体の設計とコード編集を行い、Claude Codeにテストコードの生成、実行、デバッグ、リファクタリングを丸投げする「AIエージェント型開発」を体験できます。 この記事を読み終える頃には、ターミナルから一歩も動かずにコードを完成させる感覚が身についているはずです。 ...
所要時間: 約35分 | 難易度: ★★★☆☆ llama.cppとGGUF量子化を用いて、手元のPCにOpenAI互換の高速な推論エンドポイントを構築します。 この記事で作るもの Llama 3.1やQwen 2.5などの最新LLMをPC上で爆速動作させる推論環境 OpenAI APIと完全に差し替え可能な、ローカルLLMサーバー（APIエンドポイント） 前提知識：ターミナルの基本操作（cd, curl等）ができること。Pythonの基本的な文法を知っていること。 必要なもの：Mac（Apple Silicon推奨）またはGPU（NVIDIA製推奨）を搭載したWindows/Linux PC。 📦 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25分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの WebブラウザからChatGPTと同じ操作感で、完全にオフラインで動作するAIチャット環境を構築します 自分のPC内にあるPDFやテキストファイルを読み込ませて回答させる「RAG（検索拡張生成）」の基盤を完成させます 前提知識として、基本的なコマンド操作（コピペでOK）と、Dockerという単語を聞いたことがある程度の知識が必要です 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
この記事を読み終える頃には、社外秘のドキュメントを読み込ませても情報漏洩のリスクを抑えつつ、正確に回答する自分専用のAI検索エンジンが手元で動いているはずです。 所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 指定したフォルダ内のPDFファイルを解析し、内容に基づいた回答を生成するPythonスクリプト データの外部流出を最小限に抑えつつ、ベクトルデータベースで高速検索するパイプライン 前提知識：Pythonの基本的な文法（変数、関数、pip操作）がわかること 必要なもの：OpenAI APIキー（またはOllamaが動作するローカル環境）、Python 3.10以上 📦 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 GLM-5.3-Flash（旧称：ox-alpha）をローカル環境およびAPIで呼び出し、1秒間に100トークン以上の超高速レスポンスで大量のドキュメントを要約するPythonスクリプトを作成します。 10個以上のテキストファイルを一括で読み込み、並列処理で要約を生成する仕組み Pythonの基礎（pip操作、変数、関数の定義）がわかるレベル NVIDIA製GPU（VRAM 12GB以上推奨）またはBigModel APIキー 先に確認するスペック・料金 GLM-5.3-Flashを動かす方法は「API利用」と「ローカル推論」の2択です。実務で使うなら、最初はAPIでコストを抑えつつ、機密情報を扱うならローカルへ移行するのが正解です。 ...
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）の性能を最大限に引き出し、Hugging Face上の最新LLM（Llama 3やGemma 2など）を自分のMac上で爆速で動かすPythonスクリプトを作成します。 ...