llama.cppとGGUF量子化でローカルLLMを爆速動かす方法
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの この記事を読むと、Llama 3 8Bなどの最新モデルを自分のPCで高速に動かし、Pythonから制御する環境が完成します。 単に「動いた」で終わらせず、量子化による精度と速度のトレードオフを理解し、業務アプリに組み込める構成を目指します。 ...
ローカルLLM 環境構築
Claude統合で加速するAI開発環境の選び方：Claude Pro継続かローカルLLM移行か
3行要約 結論：ウェブ版Claudeは「設計・ナレッジ管理」に特化し、実装は「Claude Code × ローカルPC」に投資するのが正解です。 判断基準：月額$20のサブスクに加えて、API費用を月1万円以上払えるならClaude Code環境、プライバシーとコスト優先ならVRAM 24GB以上のGPU搭載PCを選んでください。 注意点：VRAM 12GB以下のGPUやメモリ16GBのMacでは、最新のQwen2.5やLlama 3.1（30B以上）がまともに動かず、投資がムダになるリスクがあります。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
RTX 5090を待たずに中古3090で最強のローカルLLM環境を構築する方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの RTX 3090/4090を活用し、OllamaとPythonを連携させて「社外秘ドキュメントを高速に要約する自前AIツール」を作ります 外部API（OpenAI等）を一切使わず、完全にオフラインで動作するため機密情報の漏洩リスクがゼロになります 必要なもの：Windows（WSL2）またはLinux、VRAM 12GB以上のGPU（24GB推奨）、Python 3.10以上 📦 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｜Apple Silicon MacでローカルLLMを爆速で動かす入門ガイド
所要時間: 約20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」を使用し、MacBookのGPUを最大限に引き出して最新のLlama 3.1やQwen 2.5を動作させるPythonチャットスクリプトを作成します。 外部API（OpenAI等）を一切使わず、完全にオフラインで動作するAI環境 プロンプト入力から返答開始まで0.5秒以下のレスポンス Hugging Faceからモデルを自動取得し、最適化して推論する一連のフロー 前提知識として、ターミナルでの基本的なコマンド操作と、Pythonのパッケージ管理についての基礎があれば問題ありません。 ...
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）に最適化されたフレームワーク「MLX」を使い、Llama 3やGemma 2といった最新のLLMをローカル環境で高速に動かすPythonスクリプトを作成します。 一般的なPyTorchベースの実行よりもメモリ効率が良く、ストリーミング出力（文字がパラパラ出てくる表示）までを実装します。 ...
llama.cppとGGUFでローカルLLMを爆速で動かす環境構築ガイド
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 自分のPCリソースを最大限に活用し、Llama 3やMistralなどの最新大規模言語モデル（LLM）をオフラインかつ高速に動作させるPythonスクリプトを作成します。 外部API（OpenAI等）を一切使わず、ローカルで完結するチャットUIの基盤。 Hugging FaceからGGUF形式のモデルをダウンロードし、量子化の特性を理解した上で最適に実行する環境。 CPUとGPUをハイブリッドで活用し、メモリ不足のエラーを回避しながら推論する設定。 前提知識として、ターミナル（またはコマンドプロンプト）の基本操作と、Pythonの仮想環境（venvやconda）の作成ができることを想定しています。 ...
llama.cppとGGUF量子化でローカルLLMを動かす完全ガイド
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 自分のPCのリソースを最大限に活かし、外部API（OpenAI等）に1円も払わずに、高性能なAIとチャットができるPython環境を構築します。 具体的には、llama.cppのビルドから、GGUF形式のモデル選択、そしてPythonからそのモデルを呼び出して高速に推論させるスクリプトを作成します。 ...
OllamaとOpen WebUIで自分専用のChatGPTを構築する方法
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 外部APIを一切使わず、完全にローカル環境で動作する「RAG（書類読み込み）対応のAIチャットUI」を構築します。 必要なもの：Dockerが動作するPC（Windows/Mac/Linux）、インターネット環境、および相応のGPU。 前提知識：ターミナル（コマンドプロンプト）の基本的な操作、Dockerの基本概念。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Unsloth Desktop 使い方：ローカルLLMのファインチューニングをGUIで完結させる方法
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの プログラミング不要でLlama 3やGemma 2を自分のデータで学習させ、特定の口調や知識を持ったカスタムモデルを作成します。 Pythonのコードを一行も書かずに、GUI上でデータセットの読み込みからLoRA学習、GGUF形式での書き出しまでを完結させます。 学習したモデルをLM StudioやOllamaで即座に動かせる状態にします。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Qwen 2.5 27B 使い方 | 16GB以上のVRAMを使い切るローカルLLM構築ガイド
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Qwen 2.5（あるいは発表が待たれる最新3.8世代）の27Bモデルをローカル環境で爆速起動し、Pythonから指示を飛ばして「構造化されたデータ（JSON形式）」を抽出するスクリプトを作成します。 前提知識: Pythonの基本的な読み書きができること。 必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 16GB以上推奨）または Apple Silicon搭載Mac（メモリ24GB以上推奨）。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...