所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Llama-3-405Bクラスの超巨大モデルを単一ノードで動作させるための、llama.cppベースの推論環境を構築します。 現在のGPUメモリ不足を解消し、将来的にHTX301のような384GB VRAM環境へ即座に移行できる設定ファイルを完成させます。 Pythonから巨大モデルを制御し、メモリ使用量を動的に監視するスクリプトを作成します。 📦 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 Qwen 3.6 27B（MTP対応モデル）を、llama.cppの特定のパッチを適用して爆速で動かす環境 100kコンテキストという広大なメモリ領域を使いつつ、秒間50トークン以上の推論速度を実現するセットアップ Pythonや複雑なライブラリに依存せず、軽量なC++バイナリでモデルを運用する基盤 📦 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 Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2を利用し、AIの倫理ガードレールに縛られない高度なテキスト生成・コード生成を行うローカル推論環境を構築します。 具体的には、llama-cpp-pythonを使用して、MTP（Multi-Token Prediction）の特性を活かしつつ、VRAM 16GB〜24GBの環境で快適に動作するAPIサーバー兼チャットUIの実装を目指します。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの DeepSeek-R1などの推論型LLMが出力する「思考プロセス（Chain of Thought）」と「最終回答」をリアルタイムで分離し、それぞれ別々に処理・表示するPythonスクリプトを作成します。 API経由、あるいはローカルのOllama環境で、モデルが何を考えて結論に至ったのかを構造的に取得する基盤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 Qwen 3.6 27B（MTP対応版）をローカル環境で起動し、推論速度を2.5倍に引き上げるPythonサーバー。 48GB VRAM（RTX 3090/4090 2枚など）を活用し、262kという巨大なコンテキストウィンドウを実現したコーディングエージェントのバックエンド。 OpenAI API互換エンドポイントを立ち上げ、CursorやVS Codeの拡張機能（Aider, Continue等）から即座に呼び出せる環境。 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約35分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Gemma 4 31B (GGUF版) をローカル環境で動かし、対話精度を最大化させるPythonスクリプト 前提知識：Pythonの基本的な文法、ターミナルでのコマンド操作 必要なもの：16GB以上のVRAMを持つGPU（RTX 3090/4090推奨）、または大容量RAMを積んだMac/PC 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約25分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 指定したHugging FaceのモデルIDから、そのアーキテクチャ（レイヤー構造やパラメータ詳細）を自動で可視化URLに変換し、ブラウザで即座に確認できるPythonスクリプト モデルのconfig.jsonを解析し、VRAM消費量の目安やテンソルサイズを把握するワークフローの構築 前提知識：Pythonの基本的な構文がわかること、Hugging Faceのアカウント（トークン）を持っていること 必要なもの：Python環境、Hugging Face Hubライブラリ 📦 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 Gitの差分（Diff）を読み取り、Qwen3.6-27BまたはCoder-Nextを使ってコードの脆弱性やリファクタリング案を自動生成するPythonスクリプト ローカルLLMをAPIサーバー化し、外部依存なしでコード解析を完結させる環境 前提知識: Pythonの基本的な読み書きができること、Gitの基本操作 必要なもの: VRAM 16GB以上のGPU（RTX 3080 12GB以上推奨）、Python 3.10以降 📦 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 Qwen3.6-27Bを中核とし、外部検索結果を統合して回答する「Agentic Search（自律型検索）」スクリプト。 RTX 3090/4090（24GB VRAM）1枚で、SimpleQA精度95.7%という商用モデル級の性能をローカルで実現します。 前提知識：Pythonの基礎、コマンドライン操作、Dockerまたは環境構築の基礎。 必要なもの：NVIDIA製GPU（VRAM 24GB推奨）、Ollama、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 DeepSeek-R1（Distill版）をローカル環境で起動し、その「思考プロセス」をPythonで抽出・解析する検証スクリプト 実行中のAIモデルが外部と通信していないかを監視するための、ネットワークパケットのログ出力環境 前提知識：Pythonの基本的な文法、ターミナル（PowerShellやTerminal）の基本操作 必要なもの：NVIDIA製GPU（VRAM 8GB以上推奨）を搭載したPC、または高性能なApple Silicon搭載Mac 📦 この記事に関連する商品 ...