所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Qwen2.5-Coderをローカルで動かし、Pythonのデバッグを自動で行うスクリプト 前提知識：Pythonの基本的な文法（関数の定義、ライブラリのインポート）がわかること 必要なもの：8GB以上のVRAMを搭載したGPU（NVIDIA製推奨）またはApple Silicon搭載Mac 📦 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 35Bという「家庭用ハイエンドGPU1枚」で動く最大級のモデルを使い、論理性能と創造性を両立した検閲なし対話環境を構築します。 量子化されたGGUF版をLlama.cppまたはLM Studioで動作させ、MTP（Multi-Token Prediction）の恩恵を最大限に受ける設定を完了させます。 前提知識として、基本的なコマンドライン操作とPython環境の理解がある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40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの llama.cppの最新機能「Multi-Token Prediction（MTP）」を有効化し、ローカル環境のGemma 2（9B/27B）のトークン生成速度を劇的に向上させた推論環境を構築します。 単純にモデルを動かすだけでなく、MTP対応のGGUFファイルを適切に指定し、理論値に近い40%前後の高速化を実機で確認するまでの手順を解説します。 ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Llama-3-405Bクラスの超巨大モデルを単一ノードで動作させるための、llama.cppベースの推論環境を構築します。 現在のGPUメモリ不足を解消し、将来的にHTX301のような384GB VRAM環境へ即座に移行できる設定ファイルを完成させます。 Pythonから巨大モデルを制御し、メモリ使用量を動的に監視するスクリプトを作成します。 📦 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 Qwen 3.6 27B（MTP対応モデル）を、llama.cppの特定のパッチを適用して爆速で動かす環境 100kコンテキストという広大なメモリ領域を使いつつ、秒間50トークン以上の推論速度を実現するセットアップ Pythonや複雑なライブラリに依存せず、軽量なC++バイナリでモデルを運用する基盤 📦 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 Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2を利用し、AIの倫理ガードレールに縛られない高度なテキスト生成・コード生成を行うローカル推論環境を構築します。 具体的には、llama-cpp-pythonを使用して、MTP（Multi-Token Prediction）の特性を活かしつつ、VRAM 16GB〜24GBの環境で快適に動作するAPIサーバー兼チャットUIの実装を目指します。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの DeepSeek-R1などの推論型LLMが出力する「思考プロセス（Chain of Thought）」と「最終回答」をリアルタイムで分離し、それぞれ別々に処理・表示するPythonスクリプトを作成します。 API経由、あるいはローカルのOllama環境で、モデルが何を考えて結論に至ったのかを構造的に取得する基盤を構築するのがゴールです。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Qwen 3.6 27B（MTP対応版）をローカル環境で起動し、推論速度を2.5倍に引き上げるPythonサーバー。 48GB VRAM（RTX 3090/4090 2枚など）を活用し、262kという巨大なコンテキストウィンドウを実現したコーディングエージェントのバックエンド。 OpenAI API互換エンドポイントを立ち上げ、CursorやVS Codeの拡張機能（Aider, Continue等）から即座に呼び出せる環境。 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約35分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Gemma 4 31B (GGUF版) をローカル環境で動かし、対話精度を最大化させるPythonスクリプト 前提知識：Pythonの基本的な文法、ターミナルでのコマンド操作 必要なもの：16GB以上のVRAMを持つGPU（RTX 3090/4090推奨）、または大容量RAMを積んだMac/PC 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約25分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 指定したHugging FaceのモデルIDから、そのアーキテクチャ（レイヤー構造やパラメータ詳細）を自動で可視化URLに変換し、ブラウザで即座に確認できるPythonスクリプト モデルのconfig.jsonを解析し、VRAM消費量の目安やテンソルサイズを把握するワークフローの構築 前提知識：Pythonの基本的な構文がわかること、Hugging Faceのアカウント（トークン）を持っていること 必要なもの：Python環境、Hugging Face Hubライブラリ 📦 この記事に関連する商品 ...