llama.cpp 使い方 入門！GGUF量子化でローカルLLMを動かす実践ガイド
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 自分のPCリソースを最大限に活用し、Llama 3やMistralなどの最新大規模言語モデル（LLM）を高速に動作させる「推論サーバー」を構築します。 Pythonのライブラリ依存に悩まされることなく、シングルバイナリで軽量に動作し、他のアプリ（Cursorや独自スクリプト）からAPI経由で呼び出せる環境を完成させます。 ...
AI Guide
MLXでApple SiliconローカルLLMを動かす入門：最速で環境構築する方法
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple純正の機械学習フレームワーク「MLX」を使い、MacのGPU性能を最大限に引き出してローカルLLM（Llama-3等）を高速動作させるPython環境を構築します。 ターミナルから対話できるだけでなく、自作アプリに組み込めるレベルの推論スクリプトを完成させます。 前提知識として、基本的なターミナル操作とPythonの基礎（pipインストール程度）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） ...
Claude CodeとCursorを併用して爆速でアプリ開発する環境構築ガイド
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの この記事では、エディタ型のCursorとCLI型のClaude Codeをシームレスに使い分け、FastAPIを使用した「タスク管理API（データベース連携・認証機能付き）」をほぼ自動で作り上げます。 単にコードを書くだけでなく、テストの実行、バグの自動修正、GitコミットまでをAIに完結させるフローを構築します。 Pythonの基礎知識があり、ターミナル操作に抵抗がない方を対象としています。 ...
Apple Siliconの性能を最大化するMLXでローカルLLMを動かす方法
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの MLXフレームワークを用いて、Llama 3.1などの最新LLMをApple Silicon上で高速に動かすチャット用Pythonスクリプト ターミナル上で対話が可能で、かつストリーミング出力（文字が1文字ずつ出る形式）に対応した実戦的なコード Hugging Faceから最適な量子化モデルを自動でダウンロードし、メモリ効率を最大化する設定 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
ベクトルデータベース 選び方 使い方 入門 Python
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの PythonとオープンソースのChroma、そしてマネージドサービスのPineconeを使い分け、テキストデータをベクトル化して高速に検索するスクリプトを構築します。 単純なキーワード検索では不可能な「意味の近さ」を基準にした情報抽出を、ローカル環境とクラウド環境の両方で実装します。 ...
Claude CodeとCursorを併用して爆速でモダンWebアプリを開発する方法
所要時間: 約35分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Claude CodeとCursorを役割分担させ、Next.jsで「AI画像生成プロンプト管理アプリ」を完遂させます。 前提知識：ターミナルの基本操作ができ、Node.jsがインストールされていること。 必要なもの：AnthropicのAPIキー（Tier 2以上推奨）、Cursor（Proプラン推奨）。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Pythonで自社文書を即座に検索できるRAGパイプラインをローカル実装する方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの この記事では、手元のPDFファイルやテキストデータをLLMに学習させることなく、必要な情報を「検索」して回答させるRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築します。 具体的には、LangChainとChromaDBを使い、Embedding（ベクトル化）処理をローカルPCで行うことで、情報のプライバシーを保ちつつ高速に検索できるPythonスクリプトを完成させます。 ...
AIエージェントの暴走を防ぐDockerサンドボックス構築入門
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの LLMが生成したPythonコードを、ホストOSから隔離された環境で実行し、結果だけを安全に受け取るスクリプト AIエージェントに「ファイルの削除」や「ネットワーク攻撃」の指示が含まれていても、自身のPCやサーバーを守れる保護環境 前提知識：Pythonの基礎（pip操作、クラスの概念）、Dockerの基本用語（イメージ、コンテナ）がわかること 必要なもの：Docker Desktop（またはDocker Engine）、OpenAI APIキー（またはClaude APIキー） 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Apple SiliconでLLMを最速動作させるMLX環境を構築し、Llama 3等の最新モデルを日本語で動かすスクリプトを完成させます。
Appleが開発した専用フレームワーク「MLX」を使い、ユニファイドメモリをフル活用してレスポンス速度を極限まで高める方法を解説します。 この記事の手順通りに進めれば、あなたのMacの中に自分専用の「超高速なAI」を飼うことができます。 所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ ...
OllamaとOpen WebUIで自分専用のChatGPTをローカルに構築する方法
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 外部API（OpenAI等）を一切使わず、自分のPC内で完結するChatGPTクローンを構築します。 ブラウザから操作でき、PDFの読み込み（RAG）やWeb検索連携も可能な実用的なAI環境です。 前提知識：ターミナルの基本操作ができる、Dockerという言葉を聞いたことがある程度で大丈夫です。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...