所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Googleの最新オープンモデル「Gemma 4-12B」を使い、機密情報を外部に送らずに処理できる「完全オフラインの社内文書要約ツール」を作成します。 ローカルLLMを動かすためのPython環境、Hugging Faceからのモデル取得、そして推論実行までを網羅します。 前提知識として、基本的なPythonの操作（pipインストールやスクリプト実行）ができることを想定しています。 📦 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40分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの OllamaとPythonを組み合わせて、ローカル環境で動作する「機密情報漏洩を防ぐためのセキュアな自動議事録要約ツール」 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（コマンドプロンプト）の操作に抵抗がないこと 必要なもの：NVIDIA製GPU（VRAM 12GB以上推奨）を搭載したPC、またはApple Silicon（メモリ24GB以上推奨）を搭載したMac 📦 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 GoogleのGemma系アーキテクチャをベースにした「G4-MeroMero-26B-A4B-it-uncensored-heretic」をローカル環境で起動し、外部APIを介さずにPythonから自由度の高い対話ができる環境。 既存のLlama-3-8Bでは回答を拒否されるような、クリエイティブかつ複雑なプロンプトを処理できるプライベートAI。 必要なものはPython環境とVRAM 16GB以上のGPU、またはApple Silicon搭載のMac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 Intelの次世代GPU「Crescent Island」のリーク情報で話題となった「VRAM 160GB」という異次元のスペックを想定し、現行環境で巨大なLLM（Llama-3-70B等）を効率的に動かすためのPython実行基盤を作ります。 具体的には、llama.cppのPythonバインディングを使い、メインメモリとVRAMを動的に管理しながら、推論速度を最大化するスクリプトを完成させます。 Pythonの基本構文が分かり、ターミナルでコマンド操作ができることを前提としています。 ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 次世代モデル「Qwen 3.7」をリリース当日に最高速で動かすための、DockerベースのローカルLLM実行基盤 前提知識：Linuxコマンドの基本操作、Dockerの概念を理解していること 必要なもの：NVIDIA GPU（VRAM 12GB以上推奨）、Docker環境、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） ...
所要時間: 約45分（ハードウェア準備を除く） | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの 中国で流通する「RTX 4090 48GB」等の改造GPU、あるいは多段GPU環境で、Llama-3-70Bクラスの巨大モデルを高速に動かすための推論サーバー。 Pythonとllama-cpp-pythonを使用し、VRAMを1MB単位で使い切るための最適化設定。 外部アプリケーションから呼び出し可能なOpenAI互換APIエンドポイント。 📦 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 Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2を利用し、AIの倫理ガードレールに縛られない高度なテキスト生成・コード生成を行うローカル推論環境を構築します。 具体的には、llama-cpp-pythonを使用して、MTP（Multi-Token Prediction）の特性を活かしつつ、VRAM 16GB〜24GBの環境で快適に動作するAPIサーバー兼チャットUIの実装を目指します。 ...
所要時間: 約35分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Gemma 4 31B (GGUF版) をローカル環境で動かし、対話精度を最大化させるPythonスクリプト 前提知識：Pythonの基本的な文法、ターミナルでのコマンド操作 必要なもの：16GB以上のVRAMを持つGPU（RTX 3090/4090推奨）、または大容量RAMを積んだMac/PC 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの DeepSeek-V3（671B MoEモデル）を、vLLMを用いてマルチGPU環境でサービングし、OpenAI互換APIとして外部から利用できる環境を構築します。 前提知識: Dockerの基本操作、Python環境構築、Linuxコマンドの基礎。 必要なもの: NVIDIA GPU（VRAM合計200GB以上推奨）、NVIDIA Container Toolkit、十分なストレージ容量（1TB以上の高速NVMe SSD）。 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ Qwen 3.6 27BのQ4_K_M量子化モデルをllama.cppで動作させ、VRAM 24GB以下のシングルGPU環境で高速な推論サーバーを構築します。 BF16（元モデル）とQ4/Q8量子化の性能差を実測データに基づき比較し、業務利用において「精度を落とさずコストを抑える」最適な設定を導き出します。 この記事の手順を終える頃には、あなたのPC上でChatGPT 4o miniクラスの推論能力を持つAPIサーバーが稼働しているはずです。 ...