MLX 使い方 入門 Apple Silicon ローカルLLM 構築方法
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、ネット接続なしで高速に動作するローカルLLMチャット用Pythonスクリプトを作ります。 「mlx-lm」というライブラリを活用し、Hugging Face上の数千種類のモデルを数行のコードで切り替えて、仕事で使えるレスポンス速度を実現するのがゴールです。 ...
ローカルLLM 構築
llama.cppとGGUFを使って手元のPCで高性能なLLMを高速動作させる環境を構築します。
クラウドに課金せず、VRAM 12GB程度のコンシューマーGPUやApple Silicon Macで、7B〜14Bクラスのモデルを「実用速度」で動かす手法を解説します。 この記事の手順を終える頃には、自分のPC内にプライベートなAIチャット環境が完成しています。 ...
llama.cppとGGUF量子化でローカルLLM構築入門
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの お手元のPCでLlama 3.1やMistralなどの最新AIを、商用API（GPT-4等）に頼らず完全オフラインで動かす推論環境を構築します。 具体的には、C++ベースの高速推論エンジン「llama.cpp」をビルドし、量子化されたGGUF形式のモデルをPythonからOpenAI互換APIとして呼び出す仕組みを作ります。 最終的に、プライベートなデータを一切外に出さない「自分専用のAIチャットサーバー」が手に入ります。 📦 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用GPUの選び方2025｜RTX 5090を待つべきか3090を中古で買うべきか
3行要約 結論：Llama 3 70Bクラスを業務で使うなら、VRAM 48GB（RTX 3090/4090の2枚挿し）が最低ラインです。 判断軸：推論速度（token/sec）を重視するならRTX 4090、コスト優先なら中古のRTX 3090、開発の安定性ならMac Studio 128GB以上を選んでください。 注意：電源容量（1200W以上必須）と排熱対策を無視すると、1枚20万円以上のGPUが熱暴走で即座に文鎮化します。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
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） ...
llama.cpp 使い方 入門：GGUF量子化モデルをローカルPCで爆速動作させる全手順
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの llama.cppを使用して、Llama 3やMistralなどの最新大規模言語モデル（LLM）を、一般的なPC（Windows/Mac）でサクサク動作させる環境を構築します。 最終的には、ローカル環境でOpenAI互換のAPIサーバーを立ち上げ、自作アプリからAPI経由でLLMを呼び出せる状態にします。 ...
Apple Siliconの性能を限界まで引き出すMLX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公式の機械学習フレームワーク「MLX」を利用して、Mac上でLlama 3などの最新LLMと対話できるPythonスクリプト 外部APIに依存せず、オフラインかつ高速（毎秒15〜20トークン以上）に動作する推論環境 前提知識: Pythonの基本的な読み書きができること、ターミナルでコマンド操作ができること 必要なもの: Apple Silicon（M1/M2/M3チップ）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） ...
DeepSeek V4 Flash 使い方！llama.cppで最新モデルをローカル構築する手順
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの DeepSeek V4 Flashをllama.cppの最新プルリクエスト（PR #24162）を適用してビルドし、自分のPCローカル環境で対話ができる「専用CLIチャット環境」を作ります。 公式リリース前の開発途上版を動かすため、最新技術の内部構造を理解しながら、誰よりも早く次世代モデルの挙動を確認できる状態を目指します。 ...
Qwen3.5 35B A3B 使い方と環境構築ガイド
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Qwen3.5 35B A3B（MTP保持版）をローカル環境で立ち上げ、PythonからAPI経由で高速に推論を行うシステム。 35Bという中規模モデルながら、MTP（Multi-Token Prediction）の恩恵で40B〜70Bクラスに匹敵する論理性能を体感できる環境を構築します。 PythonからOpenAI互換APIサーバーとして呼び出し、実際の業務（コードレビューや長文要約）に即投入できる状態を目指します。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
OllamaとPythonでGPUリソースをフル活用するLLM最適化ガイド
所要時間: 約35分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ローカルマシンのGPUリソース（VRAM使用量やモデル名）を自動取得し、LLMに「自分の限界性能」を認識させた上でタスクを解かせるPythonスクリプト Pythonの基礎（pip操作と関数定義）がわかること、およびNVIDIA製GPUを搭載したPCを所有していること 必要なもの: Python 3.10以降、NVIDIA Driver、Ollama（ローカルLLM実行環境） 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...