Qwen 3.7 使い方と最強ローカルLLM環境の作り方
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 次世代モデル「Qwen 3.7」をリリース当日に最高速で動かすための、DockerベースのローカルLLM実行基盤 前提知識：Linuxコマンドの基本操作、Dockerの概念を理解していること 必要なもの：NVIDIA GPU（VRAM 12GB以上推奨）、Docker環境、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） ...
Qwen2.5-Coder 使い方 | ローカルでコード生成AIを動かす
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Qwen2.5-Coder 32Bをローカル環境に構築し、指定したディレクトリ内の全Pythonコードに対して「型ヒントの追加」と「バグチェック」を自動で行うリファクタリングツールを作成します。 既存のコードベースを読み込ませ、AIが修正案を提示し、必要に応じてファイルを上書きする実用的なスクリプトを完成させます。 ...
ローカルLLMでAIコーディングは可能か？Gemma 2 4Bで87%達成の衝撃と失敗しないGPU・Macの選び方
3行要約 軽量モデル(4B)でも専用エージェントを組めば、Claude 3.5 Sonnet級のベンチマーク87%を叩き出せる時代になった。 月額$20のサブスクを払い続けるより、VRAM 16GB以上のRTXグラボやメモリ32GB以上のMacへの投資が、中長期のコストとプライバシーで勝る。 「安物買いの銭失い」を避けるなら、GPUのメモリ容量だけでなく、バス幅や冷却性能を基準に選ぶのが実務者の鉄則。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
ローカルLLM爆速化！llama.cppのMTP対応で選ぶべきGPUとMac比較
3行要約 llama.cppがMTP（Multi-Token Prediction）に対応し、推論速度が劇的に向上する準備が整った 推論の「待ち時間」が減ることで、CursorやClaude CodeのバックエンドをローカルLLMに置き換える実用性が一気に高まった VRAM 16GB以上のRTX 40シリーズ、またはメモリ64GB以上のApple Silicon Macが「投資すべき最低ライン」になる 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Claude Codeをローカルで動かす？OllamaとRTX/MacBook Pro比較・選び方
3行要約 Claude Codeの課金や制限を避けたいなら、Ollama + Qwen2.5-Coderのローカル構成が唯一の現実解。 快適なコーディングには最低VRAM 16GB（RTX 4060 Ti）、理想は24GB（RTX 4090）か統一メモリ64GB以上のMac。 8GBのVRAMや中途半端なメモリ容量のPCを買うと、エージェントが「思考停止」して投資が完全に無駄になる。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
DreamServer 使い方・評価｜ローカルAI環境を一台で完結させる決定版
注意: 本記事はドキュメント・公開情報をもとにした評価記事です。コード例はシミュレーションです。 3行要約 LLM、画像生成、音声、RAG、エージェント機能を一つのローカルサーバーに統合するオールインワンOS OllamaやLocalAIの「さらに先」を目指した、API連携とワークフロー構築に特化した設計 自前でVRAM 16GB以上の環境を用意できる開発者には「神ツール」、手軽にチャットしたいだけなら「過剰」 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
LocalLLMハードウェア選定ツールの作り方と最適な環境構築
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 入力したモデル規模（Llama-3-70B等）に対し、M5、Strix Halo、RTX 6000 Adaなどの次世代・現行ハードウェアで「動くのか」「速度（Token/s）はどの程度か」を算出するシミュレーターを作成します 前提知識: Pythonの基本的な文法、ローカルLLMにおける「量子化（4bit/8bit）」の意味がわかること 必要なもの: Python 3.10以降が動作するPC 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
RTX 3090/4090でQwen 3.6 27Bを爆速で動かす方法
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの RTX 3090/4090（VRAM 24GB）1枚で、Qwen 3.6 27Bを秒間70トークン以上の速度で動かす推論環境 15万トークン超えのロングコンテキストを処理できる実用的なAPIサーバー ik_llama.cppとMTP（Multi-Token Prediction）を組み合わせた、2024年末時点での最強構成 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Shadowbroker OSINTとAIを融合させた次世代追跡ツール
注意: 本記事はドキュメント・公開情報をもとにした評価記事です。コード例はシミュレーションです。 3行要約 航空機、衛星、地震などの断片化した公開情報（OSINT）を一つのUIに統合し、監視の自動化を実現する。 AIエージェントを接続することで、人間の目では気づけない「特定人物の移動と地殻変動の相関」といった分析が可能になる。 調査報道、地政学リスク分析、または高度な情報収集を自動化したい中級以上のエンジニアに向くが、単なる地図アプリを求める人には構築難易度が高い。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
ローカルLLMでブラウザ操作 WebWright用PCおすすめ比較 買う前に知るべきVRAMの壁
3行要約 ブラウザ操作AI「WebWright」をストレスなく実務で回すなら、VRAM 16GB以上のGPU、またはメモリ36GB以上のMacが最低ラインです。 エージェント特有の「DOM解析」によるトークン消費が激しいため、安価な8GBモデルではコンテキスト不足による指示無視が多発します。 結論として、楽天やAmazonで型落ちを狙うより、現行のRTX 4060 Ti 16GBかM3 MacBook Proを選ぶのが、タイムアウトを防ぐ最も賢い投資です。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...