所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの PythonとPygameライブラリを使用し、LLMにコードを全生成させて動く「パックマン風ゲーム」 Qwen 3.6 27B と Gemma 4 31B のコーディング能力を比較したベンチマーク結果 前提知識: Pythonの基本的な実行環境（VS Code等）が整っていること 必要なもの: VRAM 24GB以上のGPU（RTX 3090/4090推奨）、または十分なシステムメモリ（32GB以上） 📦 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 DeepSeekが発表した最新フレームワーク「Thinking-with-Visual-Primitives（TwVP）」を使い、画像内の物体位置を正確に把握し、その配置関係から複雑な推論を行うPythonスクリプトを作成します。 一般的なVLM（Vision-Language Model）が苦手とする「正確な座標特定」と「空間認識」を、モデルに「視覚的な下書き（Primitive）」を書かせることで解決する手法を実装します。 この記事を読み終える頃には、単なる画像説明ではなく、ミリ単位の空間把握が必要な業務（検品、棚卸、図面解析など）に応用可能なコードが手元に残ります。 ...
所要時間: 約60分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの 2台以上のPC（GPU搭載）をネットワーク経由で束ね、Llama 3 70Bなどの巨大モデルを高速推論する分散環境を構築します。 PythonとRay、そしてvLLMを組み合わせた、実務レベルの分散推論スクリプト。 複数枚のGPUを1つの仮想的な巨大GPUとして扱うためのネットワーク設定とランタイム。 📦 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 DeepSeek-V3（671B MoEモデル）を、vLLMを用いてマルチGPU環境でサービングし、OpenAI互換APIとして外部から利用できる環境を構築します。 前提知識: Dockerの基本操作、Python環境構築、Linuxコマンドの基礎。 必要なもの: NVIDIA GPU（VRAM合計200GB以上推奨）、NVIDIA Container Toolkit、十分なストレージ容量（1TB以上の高速NVMe SSD）。 📦 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 Qwen 2.5モデルの内部で「どの概念が反応しているか」を数値化し、特定の思考を強化・抑制するPythonスクリプト モデルが「数学的思考」や「特定の感情」を司るニューロンをどう使っているかを可視化する環境 前提知識: Pythonの基本操作、PyTorchの基礎、LLMのトランスフォーマー構造への大まかな理解 必要なもの: VRAM 24GB以上のGPU（RTX 3090/4090推奨）、Python 3.10以上、Hugging Faceのアカウント 📦 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 PythonからローカルLLM（Qwen 2.5やGemma 2など）を呼び出し、ストリーミング形式で回答を表示する汎用スクリプト 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が動く環境、または直接インストール可能なPC（Mac/Windows/Linux）、VRAM 8GB以上のGPU推奨（CPUでも動作は可能） 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ Qwen 3.6 27BのQ4_K_M量子化モデルをllama.cppで動作させ、VRAM 24GB以下のシングルGPU環境で高速な推論サーバーを構築します。 BF16（元モデル）とQ4/Q8量子化の性能差を実測データに基づき比較し、業務利用において「精度を落とさずコストを抑える」最適な設定を導き出します。 この記事の手順を終える頃には、あなたのPC上でChatGPT 4o miniクラスの推論能力を持つAPIサーバーが稼働しているはずです。 ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Llama-3やQwenなどのベースモデルから「拒絶反応（Refusal）」を引き起こす特定の重み成分を特定し、数学的に除去するPythonスクリプト 特定のプロンプトに対して「申し訳ありませんが、その質問には答えられません」と回答するモデルを、正直に回答するように改造する手順 前提知識：Pythonの基礎、PyTorchの基本的な操作、HuggingFace Transformersの使用経験 必要なもの：VRAM 16GB以上のGPU（RTX 3060 12GBでも小規模モデルなら可）、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 Metaが買収に失敗したManusのような、OS上の操作を自律的にこなすPythonスクリプト ブラウザを立ち上げ、情報を収集し、ローカルファイルにまとめる一連の自動化フロー 前提知識：Pythonの基本的な構文（pipインストールや環境変数の設定）ができること 必要なもの：OpenAI APIキー、またはローカルLLM（Llama 3等）を動かせるPC環境 📦 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 巨大化したコミュニティ「r/LocalLLaMA」から、仕事で使える技術情報だけをLLMで自動抽出するPythonスクリプトを作ります。 100万人規模のトラフィックを誇るこのフォーラムは、ルール改定によって「質の高い投稿」を求めています。 そのフィルタリングを自分で行い、DiscordやSlackに流すところまでを自動化します。 ...