低スペックPCでLLMを動かす llama.cpp 構築ガイド
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの メモリ（RAM）が1GB以下の旧型PCやシングルボードコンピュータでも動作する、超軽量なローカルLLM環境を構築します。 前提知識：Linux（Ubuntu/Debian系）またはmacOSのターミナル操作ができること。 必要なもの：インターネット環境、空き容量5GB程度のストレージ。 📦 この記事に関連する商品 ...
AI Guide
Minimax 2.7 使い方：ローカル環境で高性能MoEモデルを動かす実践ガイド
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Minimax 2.7（MiniMax-Text-01）をローカル環境で実行し、長文テキストから構造化データを抽出するPythonスクリプト Pythonの基礎（環境構築、パッケージ管理）がわかることを前提とします 必要なもの：NVIDIA製GPU（VRAM 24GB以上推奨）、Python 3.10以降、Hugging Faceのアカウントとアクセストークン 📦 この記事に関連する商品 ...
Claude Codeの使い方とnpm公開時のソースコード流出を防ぐガードレール構築術
所要時間: 約35分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Claude Codeを安全に導入し、開発効率を爆上げする環境構築 自社開発ツールのnpm公開時に、ソースコード（.mapファイル）の流出を自動で防ぐPython検疫スクリプト 実際にスクリプトを動かし、流出リスクのあるパッケージを検知・ブロックする仕組み 📦 この記事に関連する商品 ...
LiteLLMの使い方とサプライチェーン攻撃から身を守る安全な環境構築ガイド
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 複数のLLM（GPT-4やClaude 3.5等）を統一コードで呼び出しつつ、脆弱性のあるパッケージ混入を自動検知するセキュアなPython実行環境 前提知識：Pythonの基本的な文法（関数、変数）がわかり、ターミナルでコマンド操作ができること 必要なもの：OpenAIまたはAnthropicのAPIキー、Python 3.9以上の環境 📦 この記事に関連する商品 ...
MiniMax M2.7 使い方 入門：オープンソース版をローカル環境で動かす手順
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの MiniMax M2.7のオープンウェイト版を、PythonとHugging Faceのライブラリを用いてローカルPC上で実行し、日本語のプロンプトに対して高速にレスポンスを返す推論スクリプトを作成します。 前提知識： Python 3.10以上の基本的な操作ができること pipによるライブラリのインストール経験があること NVIDIA製GPU（VRAM 12GB以上推奨）の環境があること 必要なもの： ...
Cursor Composerと外部APIを連携して大規模コード解析ツールを作る方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの CursorのComposer機能とFireworks/Moonshot APIを連携させ、10万行を超えるような大規模プロジェクトの仕様書を自動生成する環境を構築します。 Pythonでリポジトリ構成をスキャンし、外部LLMが解釈しやすい形式に整形してComposerへ渡す補助スクリプトを作成します。 前提知識：Pythonの基本的な読み書きができること、GitHubのアカウントを持っていること。 必要なもの：Cursor（Proプラン推奨だが無料版でも可）、Fireworks.aiのAPIキー（Moonshotモデルを利用するため）。 📦 この記事に関連する商品 ...
Llama 3.1 8B蒸留モデルをローカルで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 Llama-3.1-8B-Instruct（蒸留モデル）を使用し、1秒間に100トークン以上の速度で構造化データ（JSON）を抽出するPythonスクリプト 前提知識: Pythonの基本的な文法、ターミナル操作 必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 8GB以上推奨）、Python 3.10以降 📦 この記事に関連する商品 ...
Qwen2.5-Coder 使い方 | ローカルでGPT-4o級の開発環境をPythonで構築する
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 特定のディレクトリ内のソースコードを全スキャンし、バグの発見とリファクタリング案を自動生成する「AIコードレビュアー」 前提知識: Pythonの基本的な読み書き、ターミナル（コマンドプロンプト）の操作ができること 必要なもの: Python 3.10以上、8GB以上のVRAM（GPU）を推奨（CPUでも動作可能だが低速） 📦 この記事に関連する商品 ...
Qwen3.5を最強の「社内文書検索エンジン」として実戦配備するRAG構築ガイド
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ローカル環境で動作し、数千ページのPDFやドキュメントから正確な回答を抽出するQwen3.5搭載RAG（検索拡張生成）システム Pythonを用いた、ドキュメントのベクトル化からQwen3.5へのコンテキスト注入までの自動化スクリプト 前提知識: Pythonの基本的な文法がわかること、Dockerまたは仮想環境の操作ができること 必要なもの: Python 3.10以上、12GB以上のVRAMを搭載したGPU（推奨）、Ollama、LangChain 📦 この記事に関連する商品 ...
KoboldCpp 1.110 使い方：ローカルLLMで音楽生成と音声合成を同時に動かす方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ローカルPC上でLLMと対話しつつ、プロンプトから音楽を生成し、さらに特定の声をクローニングして読み上げさせる統合AI環境を構築します。 Pythonを使ってKoboldCppのAPIを叩き、テキスト・音楽・音声をワンストップで出力する自動化スクリプトを作成します。 前提知識として、基本的なコマンドライン操作とPythonの実行環境（venv推奨）が必要です。 動作環境にはNVIDIA製GPU（VRAM 12GB以上推奨）を想定していますが、設定次第でCPUでも動作可能です。 📦 この記事に関連する商品 ...