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Qwenといった最新のLLMをローカル環境で高速動作させるPythonスクリプト。 Hugging Faceからモデルを自動取得し、ストリーミング形式（文字が逐次表示される形式）でチャットができるプログラムを構築します。 前提知識として、ターミナルでのコマンド操作と、Pythonの基本的な文法（importや関数の呼び出し）を理解している必要があります。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約25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、最新のLLM（Llama 3.1やQwen2.5など）と対話できるストリーミング形式のチャットスクリプトを作成します。 Python環境の構築から、モデルの自動ダウンロード、メモリ効率を最大化する推論実行までを、外部APIを一切使わない完全ローカル環境で実現します。 ...
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チップ）に最適化されたフレームワーク「MLX」を使い、Llama 3などの最新LLMを高速に動作させるPythonスクリプトを作ります。 Pythonの基礎知識があれば、外部APIを一切使わずに、自分のMac上で完全にプライベートなチャットAIを構築できます。 この記事では、単に動かすだけでなく、ストリーミング出力（文字がパラパラ出る挙動）の実装まで行います。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4チップ）のGPU性能を最大限に引き出し、Llama 3やQwenといった最新のLLMをPythonから高速に制御する推論スクリプトを作ります。 Pythonの基礎知識があれば、ライブラリのインストールからストリーミング出力の実装まで、実務でそのまま使えるコードが手に入ります。 必要なものは、Apple Siliconを搭載したMacと、インターネット環境だけです。 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの MacのGPU（Unified Memory）を最大限に活用し、毎秒50トークン以上の高速レスポンスで動作する日本語対話AIスクリプト Hugging Faceから最適化済みモデルを自動取得し、ストリーミング形式（逐次表示）で回答を生成するPythonプログラム 外部APIに頼らず、オフライン環境で機密情報を扱えるプライベートな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） ...
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チップ）の性能をフルに引き出し、Llama 3やQwenといった最新のLLMを「メモリ消費を抑えつつ高速に」動かすPythonスクリプトを作成します。 既存のライブラリよりも圧倒的に効率が良いMLXフレームワークを使い、ストリーミング形式で回答を表示する実用的なチャットプログラムを構築します。 ...