llama.cppでGemma 4のMTP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 llama.cppの最新機能を活用し、Gemma 4（およびMTP対応モデル）の推論速度を最大化するローカル実行環境を構築します。単に動かすだけでなく、Multi-Token Prediction（MTP）の恩恵をフルに受けるためのビルド設定と、Pythonから高速に呼び出すためのAPIサーバー化までを完結させます。 ...
ローカルLLM 高速化
llama.cppのMTPサポートを使いRTX 5090でQwen 3.6を爆速で動かす方法
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの RTX 5090の圧倒的な演算性能をフルに活用し、llama.cppの最新機能であるMTP（Multi-Token Prediction）を有効化することで、Qwen 3.6モデルから1秒間に150トークンを超える超高速なレスポンスを引き出すローカル推論環境を構築します。 ...
Qwen 35B A3Bを12GB VRAMで高速化！llama.cpp MTP 使い方
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの 12GB VRAMのミドルクラスGPUで、Qwen3.6 35B A3B（MoEモデル）を毎秒80トークン以上の爆速で動作させる環境 128Kの長大なコンテキストを維持しつつ、推論速度を犠牲にしないllama.cppのMTP設定 Pythonからこの高速推論環境を呼び出し、実際の業務で活用するための推論スクリプト 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Qwen 3.6 27Bをllama.cppで高速化して50 t/sを叩き出す方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Qwen 3.6 27B（MTP対応モデル）を、llama.cppの特定のパッチを適用して爆速で動かす環境 100kコンテキストという広大なメモリ領域を使いつつ、秒間50トークン以上の推論速度を実現するセットアップ Pythonや複雑なライブラリに依存せず、軽量なC++バイナリでモデルを運用する基盤 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
Qwen 2.5をローカル環境で爆速化するvLLM最適化設定ガイド
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Qwen 2.5（7B/72B）をvLLMで動作させ、標準的な推論速度を2倍以上に引き上げるPythonスクリプト VRAM 24GB（RTX 3090/4090）1枚で72Bモデルを高速推論させるための量子化・メモリ管理設定 外部アプリケーションから呼び出し可能な、OpenAI互換の高速APIサーバー 📦 この記事に関連する商品 ...
Qwen3.5-35BをVRAM 16GBで爆速動作させるローカルLLM構築術
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの RTX 3060/4060 Ti 16GBやRTX 5080（16GB）環境で、Qwen3.5-35B-A3Bを秒間70トークン以上の超高速で動作させるローカルAPIサーバー Pythonの基礎（venv環境構築、pip操作）ができること 16GB以上のVRAMを搭載したNVIDIA製GPU（12GBでも量子化次第で動作可能） 📦 この記事に関連する商品 ...