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） ...
ローカルLLM おすすめ
ローカルLLMが爆速に？GLM-5.1の進化から選ぶ最強GPU・Mac比較とおすすめ構成
3行要約 GLM-5.1の推論アーキテクチャ刷新により、従来のハードウェアでも驚異的な速度向上（Wild Gains）が確認されました。 業務で「使える」速度を出すには、VRAM 16GB以上のRTX 40シリーズか、メモリ32GB以上のApple Silicon Macが必須です。 モデルの軽量化が進む今、安易に高価なサーバーを買うより、推論エンジンに最適化された構成を選ぶのが最も賢い投資です。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
ローカルLLM環境の選び方と比較。Ollama最新アプデで変わるRTX/Mac推奨スペック
3行要約 Ollamaの90以上のバグ修正により、ローカルLLMは「動く」フェーズから「仕事で安定稼働する」フェーズに入りました。 結論、VRAM 16GB以上のNVIDIA GPU、またはメモリ32GB以上のApple Silicon Macが最低ラインの投資先です。 安易にVRAM 8GB以下のPCを買うのは、モデルを量子化しすぎて精度を捨てることになるため、今は避けるべきです。 📦 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用PCの選び方比較：RTX 4090かMac Studioか？後悔しないVRAM選定ガイド
3行要約 結論、実務で70Bクラスのモデルを快適に動かすなら「VRAM 48GB（RTX 4090 2枚）」か「Apple Silicon 128GB以上」の二択です。 10B以下の軽量モデルやAIコーディング補助が目的なら、RTX 4060 Ti 16GB搭載機が最もコストパフォーマンスに優れています。 電源容量の不足とVRAM容量の誤解が最大の失敗要因。中古のRTX 3090も選択肢に入れつつ、電力効率と騒音を許容できるかで判断すべきです。 📦 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AIエージェントの落とし穴：安全に動かすためのPC構成と推奨GPU比較
3行要約 AIエージェントにOS操作を任せるなら、事故を防ぐ「隔離環境（Sandbox）」の構築が必須。 VRAM 16GB以上のRTX 40シリーズ、またはメモリ32GB以上のApple Silicon Macが投資の最低ライン。 「動けばいい」は卒業。エージェントがミスをしてもシステムが死なない、リソースの余力が安全性を担保する。 📦 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） ...