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OllamaとOpen WebUI 使い方ガイド!ローカルLLM構築

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Dockerを利用した、ブラウザから操作できるプライベートなAIチャット環境(Ollama + Open WebUI) 自分のPC内だけで完結し、外部にデータが漏れないセキュアな開発基盤 Llama 3.1やGemma 2といった最新モデルを即座に切り替えて検証できる環境 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年6月30日 · 8 分 · 3886 文字 · Negi AI Lab
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MLX 使い方 入門 | Apple SiliconでLLMを爆速で動かす方法

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)の性能をフルに引き出し、日本語対応の最新LLM「Gemma 2 9B」とリアルタイムに対話できるチャット用Pythonスクリプトを作ります。 クラウドのAPIを一切使わず、手元のMac内のGPU(Metal)を叩いて秒間数十トークンの速度でテキストを生成する環境を構築します。 ...

2026年6月29日 · 10 分 · 4689 文字 · Negi AI Lab
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OllamaとOpen WebUIでプライベートなローカルLLM環境を構築する方法

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 外部APIに一切データを送らず、完全にオフラインで動作する「自分専用ChatGPT」環境を構築します。 ブラウザから操作できるOpen WebUIをインターフェースに使い、Llama 3.1やGemma 2といった最新モデルと日本語で対話できるようにします。 PDFやテキストファイルを読み込ませて回答させる「RAG(検索拡張生成)」の基礎機能までを実装します。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年6月28日 · 9 分 · 4279 文字 · Negi AI Lab
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PythonとLangChainで自分専用のPDF検索AIチャットボットを作る方法

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 手持ちのPDFファイルを読み込み、その内容に基づいて回答するローカル完結型のRAG(検索拡張生成)システムを構築します。 前提知識: Pythonの基本的な文法(変数、関数、pipでのインストール)を理解していること。 必要なもの: Python 3.10以降の環境、8GB以上のメモリ(16GB推奨)、インターネット接続(ライブラリとモデルの初回ダウンロード用)。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年6月28日 · 9 分 · 4377 文字 · Negi AI Lab
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Claude CodeとCursorを使い分け!最強のAI開発環境構築ガイド

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの FastAPIとPytestを使ったタスク管理APIを、設計・コーディング・テスト・GitコミットまでAI主体で完結させる開発ワークフローを構築します。 Pythonの基本的な読み書きができる方を対象に、Cursorで「全体設計」を行い、Claude Codeに「泥臭い実装とデバッグ」を丸投げする具体的な手順を解説します。 必要なものは、AnthropicのAPIキーと、VS CodeベースのIDE「Cursor」だけです。 ...

2026年6月27日 · 8 分 · 3950 文字 · Negi AI Lab
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MacでローカルLLMを爆速化するMLX入門

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)に最適化されたフレームワーク「MLX」を使用して、日本語LLMとストリーミング形式で対話できるPythonスクリプト 外部APIに1円も払わず、MacのGPU性能を限界まで引き出した推論環境 前提知識:Pythonの基本的な構文(変数、関数、pip)が理解できていること 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年6月27日 · 9 分 · 4379 文字 · Negi AI Lab
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MLX 使い方 入門:Apple Silicon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 Apple Silicon(M1/M2/M3/M4)のGPU性能を最大限に引き出し、Llama 3などの最新LLMと高速に対話できるPythonスクリプト 外部APIに一切頼らず、完全にオフラインで動作するプライバシー重視のチャットインターフェース 前提知識:Pythonの基本的な構文(変数、関数、pip操作)がわかること 必要なもの:Apple Silicon搭載のMac、Python 3.10以降 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年6月26日 · 9 分 · 4138 文字 · Negi AI Lab
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OllamaとOpen WebUIの使い方!自分専用のローカルLLM環境を完全構築する方法

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの PC1台でChatGPTと遜色ない操作感を実現する、プライベートな生成AI環境を構築します。 外部API(OpenAI等)を一切使わず、機密情報を入力しても漏洩しないオフライン環境が手に入ります。 Dockerを利用し、GPUを最大限活用してLlama 3.1やGemma 2といった最新モデルを動かします。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年6月26日 · 9 分 · 4404 文字 · Negi AI Lab
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AMD GPUでローカルLLMを動かすROCm環境構築の手順

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの AMD製GPU(Radeon)を使って、NVIDIA環境に依存せずに高速な推論を行う「ローカルLLMチャットUI」を構築します。 PythonからROCm(Radeon用の演算プラットフォーム)を介してLlama 3を制御し、Streamlitでブラウザから操作できるアプリを一つ完成させます。 ...

2026年6月25日 · 9 分 · 4054 文字 · Negi AI Lab
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Claude CodeとCursorを使い分けReactアプリを高速開発する方法

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Cursorでフロントエンドの雛形を作り、Claude Codeでロジック実装とテスト作成を自動化するワークフロー 具体的には「AIがリアルタイムでコードレビューと修正を行うタスク管理アプリ」の最小構成 前提知識: Node.jsの基本的な操作、Reactの基礎知識 必要なもの: Anthropic API Key(Tier 2以上推奨)、Cursor有料版アカウント 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年6月25日 · 8 分 · 3975 文字 · Negi AI Lab