RTX 5090とvLLMでQwen3.6-27Bを爆速動作させる方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの 25万トークンを超える超長文コンテキストを維持しながら、秒間100トークンという驚異的な速度で回答を生成するQwen3.6-27Bの推論サーバーを構築します。 具体的には、vLLM v0.19（以降）とINT4量子化モデルを組み合わせ、単一のハイエンドGPUで大規模なドキュメント解析が可能な環境をローカルに作成します。 ...
AI Guide
Nous Hermes 2とOllamaで自律型エージェントの基礎を構築する方法
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Nous Researchが開発した最強クラスのオープンソースモデル「Nous Hermes 2」をローカル環境で動かし、外部関数を呼び出してタスクを完結させるPythonスクリプトを作ります。 前提知識: Pythonの基本的な文法（関数定義やリスト操作）がわかること。 必要なもの: Python 3.10以上、RAM 16GB以上のPC（GPU推奨）、Ollamaのインストール。 📦 この記事に関連する商品 ...
Qwen 2.5 27B 使い方 入門：24GB VRAMでGPT-4級のコード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 RTX 3090/4090などの24GB VRAM環境をフル活用し、ローカルで爆速動作する「データ分析・コーディング特化型AIアシスタント」を構築します。 Redditで「Qwen 3.6」と誤記されるほどの衝撃を与えたQwen 2.5 27Bモデルを使い、PySparkやPandasの複雑なコード変換を自動化するPythonスクリプトを作成します。 クラウドへの課金を停止し、プライバシーを保ったまま機密性の高い業務データを扱えるローカル推論環境が完成します。 📦 この記事に関連する商品 ...
DeepSeek-V3の爆速通信を支えるDeepEP V2とTileKernelsの使い方
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの DeepSeekが公開した最新の通信ライブラリ「DeepEP V2」をビルドし、GPU間のAll-to-All通信速度を計測するベンチマーク環境を構築します。 前提知識: Pythonの基本操作、Linux（Ubuntu）のコマンド操作、DockerまたはCUDA環境の構築経験があること。 必要なもの: NVIDIA GPU（2枚以上推奨）、CUDA Toolkit 12.1以上、C++コンパイラ。 📦 この記事に関連する商品 ...
Llama.cppで最新ローカルLLMを即座にAPI化して検証する方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Llama.cppをサーバーモードで起動し、どんな新モデルでも5分以内にOpenAI互換APIとして公開する検証基盤を作ります。 前提知識: Linuxの基本コマンド操作、Pythonの基礎（venvの利用など）ができること。 必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 8GB以上推奨）、Ubuntu等のLinux環境（WSL2可）。 📦 この記事に関連する商品 ...
llama.cpp高速化！Speculative Checkpointing設定ガイド
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 推測的実行（Speculative Checkpointing）を有効にしたllama.cppの構築 コーディングタスクで推論速度を最大1.5倍に引き上げるPython連携スクリプト VRAMを節約しながらレスポンスを高速化する最適なパラメータ設定の適用 📦 この記事に関連する商品 ...
eBay詐欺GPUを画像解析AIで自動検知する方法
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの eBayの商品URLを入力すると、画像と価格の整合性をAIが分析し、詐欺の可能性を「0〜100%」で判定するPythonスクリプト Google Gemini APIのマルチモーダル機能を活用し、画像内の型番ミスや基板の形状、市場価格との乖離を特定するロジック 前提知識：Pythonの基礎（requestsの使い方など）、環境変数の設定ができること 必要なもの：Google AI StudioのAPIキー（無料枠でOK）、Python 3.10以上 📦 この記事に関連する商品 ...
RTX 5070 TiでQwen3.6-35B-A3Bを秒間79トークンで動かすllama.cpp最適化ガイド
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの RTX 5070 TiとRyzen 9800X3Dを組み合わせ、Qwen3.6-35B-A3Bを秒間79トークン（79 t/s）という実用速度で推論させるローカル環境 llama.cppのMoE専用フラグ（–n-cpu-moe）を活用した、VRAM容量の限界を超えるメモリ最適化設定 128Kコンテキストを維持しつつ、実務で耐えうるレスポンス速度を出す実行スクリプト 📦 この記事に関連する商品 ...
Qwen 2.5をローカル環境で爆速化するvLLM最適化設定ガイド
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Qwen 2.5（7B/72B）をvLLMで動作させ、標準的な推論速度を2倍以上に引き上げるPythonスクリプト VRAM 24GB（RTX 3090/4090）1枚で72Bモデルを高速推論させるための量子化・メモリ管理設定 外部アプリケーションから呼び出し可能な、OpenAI互換の高速APIサーバー 📦 この記事に関連する商品 ...
Qwen 3.6 使い方: ローカルLLMで爆速・高精度な推論環境を構築する手順
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Qwen 3.6（72Bモデル想定）をローカル環境で起動し、Pythonから構造化データ（JSON）を抽出する実用スクリプト 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またはOllamaが動作するPC（推奨: VRAM 24GB以上のGPU）、Python 3.10以上 📦 この記事に関連する商品 ...