AI Guide

所要時間: 約20分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple純正の機械学習フレームワーク「MLX」を利用し、MacのGPUを最大限に活用してLlama 3やQwenなどの最新モデルと対話できるPythonスクリプトを作成します。 Pythonの基本的な文法がわかれば、ライブラリのインストールからストリーミング出力の実装まで、すべてコピペで完結する構成にしました。 ...

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3チップ）の性能を限界まで引き出し、日本語LLMとリアルタイムで対話できるPythonスクリプトを作成します。 「mlx-lm」ライブラリを活用し、Hugging Face上の最新モデルを4bit量子化で軽量に動作させる環境を構築するのがゴールです。 Pythonの基本的な読み書きができ、ターミナルでコマンドを叩くことに抵抗がなければ、誰でも今日から「MacでAIを飼う」ことができます。 ...

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 手元のPDFやテキストファイルを読み込み、その内容に基づいて回答するRAG（検索拡張生成）チャットスクリプトを作成します。 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、またはローカルLLMを動かせるPC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 インターネット不要でGPT-4oクラスの回答性能を持つAIチャット環境をPC内に構築します 自分の機密ファイルを読み込ませても情報漏洩の心配がない、完全プライベートなRAG（知識検索）環境を完成させます 前提知識として、基本的なコマンド操作（ターミナルやコマンドプロンプト）への抵抗がないことを想定しています 📦 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45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 手元のPDFドキュメントを読み込み、その内容に基づいて回答するRAG（検索拡張生成）システムを構築します 特定のドメイン知識や社内文書をLLMに学習させることなく、リアルタイムで参照して回答させるPythonスクリプトを完成させます 前提知識として、Pythonの基本的な文法（変数、関数、リスト操作）を理解している必要があります 📦 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 Claude Code（CLI）に設計とテストを任せ、Cursor（IDE）でコードの最終調整を行う「ハイブリッド開発フロー」を構築します 実践として「ニュースサイトから記事を取得し、要約してSlackへ通知するPythonツール」を、自ら1行もコードを書かずに完成させます プロンプトの指示だけで、スクレイピングからAPI連携、ユニットテストの作成までを自動化する手順を体験できます 📦 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30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スクリプトを作成します。 一般的なPyTorchベースの実行よりもメモリ効率が良く、ストリーミング出力（文字がパラパラ出てくる表示）までを実装します。 ...

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）を搭載したMac上で、最新の日本語LLMを爆速で動かすPythonスクリプトを作成します。 Pythonの基礎（ライブラリのインストールと実行）ができれば、誰でも自分のMacを「オフラインAIマシン」に変えられます。 外部APIを一切使わず、ローカル環境だけでChatGPTのようなストリーミング回答を実現するところまで進めましょう。 ...

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの この記事を読むと、MacBookのGPUパワーを限界まで引き出し、Llama 3やGemma 2といった最新のLLMを「秒間50トークン以上」の爆速で動かすPythonスクリプトが作れます。 Pythonを使って、ローカル環境でAIと対話するスクリプト Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）に最適化された推論処理 外部API（OpenAIなど）に頼らず、完全にオフラインで動くプライベートなAI環境 前提知識として、ターミナルの基本操作とPythonの基礎的な文法（pipでのインストール等）がわかれば問題ありません。 ...

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Llama 3などの最新大規模言語モデル（LLM）を軽量化し、家庭用PCで爆速動作させるAPIサーバーを構築します PythonからOpenAI APIと同じ形式でローカルLLMを呼び出すスクリプトを完成させます 前提知識：ターミナル（コマンドプロンプト）の基本操作、Pythonの基礎（pipインストール程度） 必要なもの：8GB以上のメモリを搭載したPC（Windows/Mac/Linux）、インターネット環境 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...