所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple公式の機械学習フレームワーク「MLX」を使い、Llama 3などの最新LLMをMac上で爆速で動かすPythonスクリプトを作成します。 一般的なPyTorch環境よりも数倍速く、かつメモリ消費を抑えた状態で、ターミナルからAIと対話できる環境を構築するのがゴールです。 Pythonの基礎（仮想環境の構築やpip操作）ができる方を対象に、実務で耐えうる速度を出す設定を解説します。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの この記事では、オープンソースのライブラリ「llama.cpp」を用いて、Llama 3やMistralといった最新のLLMを自分のPC上で動かす環境を構築します。 最終的には、PythonスクリプトからローカルLLMを呼び出し、外部APIに1円も払わずに「プライベートなAIチャット」ができる状態を目指します。 ...
所要時間: 約35分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4チップ）を搭載したMac上で、MetaのLlama 3.1やQwen 2.5といった最新のLLMを爆速で動かすPythonスクリプト 外部APIに一切頼らず、オフラインかつ無料で「日本語によるチャットAI」を動作させる環境 プログラムからLLMを制御し、ストリーミング形式で回答を表示する実用的な基盤 📦 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30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple純正の機械学習フレームワーク「MLX」を利用し、MacBook上でLlama-3などの最新LLMと高速にチャットできるPythonスクリプトを作ります。 前提知識：Pythonの基本的な文法（変数、関数、pipでのライブラリ導入）がわかること。 必要なもの：Apple Silicon（M1/M2/M3/M4チップ）搭載のMac、インターネット環境。 📦 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25分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 外部APIを一切使わず、手元のPCだけで最新LLM（Llama 3.1やGemma 2等）とチャットできる環境を構築します。 ブラウザから操作できるOpen WebUIを導入し、PDFの読み込み（RAG）やモデルの切り替えをGUIで完結させます。 前提知識として、簡単なコマンド操作（Terminal/PowerShell）とDockerの基本概念を知っているとスムーズです。 📦 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45分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの MLXフレームワークを用いて、Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）に最適化された状態でローカルLLMを動かすPythonスクリプト。 Googleの軽量・高性能モデル「Gemma 2 2b-it」を使い、ストリーミング形式でチャットができる環境を構築します。 Pythonの仮想環境構築から、モデルのロード、高速な推論実行までをカバーします。 📦 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）の性能を最大限に引き出し、Llama 3などの最新AIをローカル環境で高速動作させるPythonスクリプトを作成します。 Pythonの基礎知識があれば、外部APIに1円も払わず、プライバシーを完全に守った状態で自分専用のAIアシスタントを動かせるようになります。 具体的には、Hugging Faceからモデルをダウンロードし、ストリーミング形式（文字が順次表示される形式）で回答を生成するプログラムを構築します。 ...
所要時間: 約35分 | 難易度: ★★★☆☆ llama.cppとGGUF量子化を用いて、手元のPCにOpenAI互換の高速な推論エンドポイントを構築します。 この記事で作るもの Llama 3.1やQwen 2.5などの最新LLMをPC上で爆速動作させる推論環境 OpenAI APIと完全に差し替え可能な、ローカルLLMサーバー（APIエンドポイント） 前提知識：ターミナルの基本操作（cd, curl等）ができること。Pythonの基本的な文法を知っていること。 必要なもの：Mac（Apple Silicon推奨）またはGPU（NVIDIA製推奨）を搭載したWindows/Linux PC。 📦 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-3.8-27BをGGUF形式で量子化し、VRAM 24GB以下のConsumer向けGPUで高速動作させるPythonスクリプト 業務利用を想定した「システムプロンプトの注入」と「ストリーミング出力」を実装したチャットインターフェース GPUのメモリ割り当てを最適化し、長文入力でもトークン生成速度を維持する設定方法 📦 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30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの インターネット接続不要で、ChatGPTと同等のUIを備えたプライバシー重視のAIチャット環境を構築します。 前提知識：基本的なコマンド操作（コピペでOK）と、Dockerの概念をなんとなく理解していること。 必要なもの：NVIDIA製GPUを搭載したWindows/Linux PC、またはApple Silicon搭載のMac。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...