ローカルLLM 環境構築

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） ...

OllamaとOpen WebUIを組み合わせて、データの外部流出を完全に防ぎながらChatGPTと同等の操作感を持つローカルLLM環境を構築します。

この記事の手順通りに進めれば、高性能なLlama 3.1やGemma 2といった最新モデルを自分のPC上で自由に、かつ無料で動かせるようになります。 API料金を気にせず、機密情報を含むコードの修正やドキュメント要約をローカルで完結させる実務環境を手に入れましょう。 ...

Apple SiliconでローカルLLMを高速化するMLX入門

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」を使用し、Llama 3やGemma 2といった最新のLLMを爆速で動かすPythonスクリプト専門知識がなくても、指定したモデルをダウンロードし、ストリーミング形式（文字が流れるように表示される形式）でチャットができる環境 Web API経由ではなく、Macのハードウェア性能を直接叩いて推論させる、完全オフライン・プライバシー重視の実行環境 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

OllamaとOpen WebUIで自分専用のChatGPTをローカル構築する方法

所要時間: 約20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ChatGPTと同等のUIを備えた生成AI環境を構築します。ネット環境がなくても動作し、入力データが外部に漏れない「完全プライベートなLLM」が手に入ります。前提知識：Dockerの基本的なコマンド（コピペでOK）が叩けること。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

llama.cppとGGUF量子化でローカルLLMを高速に動かす入門ガイド

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、自分のPCリソースを最大限に活用して、Llama 3やMistralなどの最新モデルを爆速で動かす「自分専用のAI推論環境」を構築できます。具体的には、llama.cppをビルドし、GGUF形式のモデルをGPUへオフロードして、PythonからAPI経由で呼び出すスクリプトを完成させます。クラウドのAPI料金を気にせず、機密情報を外に出さないローカル完結型の開発基盤を手に入れることがこの記事のゴールです。 ...