Negi AI Lab

llama.cppでMulti-Token Predictionを導入してGemma 2の推論速度を40%向上させる方法

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの llama.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。 ...

PageIndex 使い方レビュー：ベクトル検索を使わない推論型RAGの実力と実装

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行要約従来のRAGが抱えていた「チャンク分割の失敗による文脈喪失」を、ページ単位の構造化とLLMの推論で解決する。ベクトルデータベースやEmbeddingモデルの選定・管理が不要になり、ドキュメントの「意味」ではなく「構造と論理」で情報を抽出できる。複雑なPDFやマルチモーダルな資料を読み解くエンジニアには最適だが、100万件超の高速検索が必要なユースケースには向かない。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

RTX 5080のVRAM 16GBは買いか？ローカルLLM開発者が選ぶべきGPU比較と失敗しない選び方

3行要約結論、ローカルLLM開発が目的ならRTX 5080（16GB）は「極めて中途半端な選択肢」です Llama 3 70Bクラスを快適に動かすなら32GB搭載のRTX 5090一択、予算を抑えるなら型落ち4090の24GBを狙うべきです VRAM不足は推論速度以前に「起動すらできない」という致命的な壁になるため、速度よりも容量を優先して投資してください 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

Skymizer HTX301活用ガイド 384GB VRAMで巨大LLMを動かす環境構築

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） ...

ローカルLLMとクラウドどっちが買い？DeepSeek V4台頭で変わるAI開発PCの選び方と比較ガイド

3行要約クラウドはDeepSeek V4の登場で17倍安くなったが、日常的なコーディング業務の80%はQwen 2.5 27BなどのローカルLLMで代替可能投資すべきは「VRAM 16GB以上のGPU」または「メモリ64GB以上のMac」。中途半端なスペックは数ヶ月でゴミになる結論：APIコストを削るより、ローカル環境で「思考の試行回数」を無制限にする方が開発スピードは圧倒的に上がる 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

FlowMarket レビュー：AIエージェントがB2B商談を自動生成する未来

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 AIエージェント同士が自律的に交渉し、B2Bの商談（リード）をマッチングさせる新しい形のネットワーク従来のリスト型営業ツールと異なり、エージェントが動的に「自社に合う案件」を探してフィルタリングする営業プロセスの初期段階を自動化したいスタートアップには最適だが、手動の微調整を好む人には向かない 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

Gemma 4 MTP比較と選び方！ローカルLLM向けRTX・Mac購入ガイド

3行要約 Gemma 4 31Bは24GB VRAM（RTX 3090/4090）で「最高速の思考」を手に入れられる分岐点のモデル。 MTP（Multi-Token Prediction）採用により、推論速度が劇的に向上。特にコーディング支援での体感速度が別次元に。 16GB以下のGPUでは真価を発揮しきれない。今買うなら24GB VRAMのグラボか、48GB以上の統一メモリを積んだMacが正解。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

Qwen 3.6 27Bをllama.cppで高速化して50 t/sを叩き出す方法

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） ...

Qwen3.6 27B Uncensoredをローカルで動かし制限なしの高度な推論環境を作る方法

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。 ...

TabPFN 使い方と実務におけるFoundation Modelの衝撃

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行要約テーブルデータ予測における「ハイパーパラメータチューニング」と「特徴量エンジニアリング」の手間をほぼゼロにするFoundation Model XGBoostやLightGBMを凌駕する精度を、事前の学習プロセスなし（In-Context Learning）で、わずか数秒の推論のみで実現する数百〜数千行の小・中規模データを高速かつ高精度に処理したいエンジニアは必携だが、100万行を超えるビッグデータや商用利用には制約がある 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...