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。 ...
3行要約 M5 Max 128GBモデルは「Qwen-2.5-Coder-32B」や「Llama-3.1-70B」を実用速度で動かせる最強のモバイル開発基地 現状、Claude 3.5 Sonnetの「知能」をローカルLLMが100%超えるのは難しいが、秘匿情報の処理やコスト削減には圧倒的な価値がある 結論として、月額サブスクを解約する目的ではなく「機密性の高いタスクはローカル、複雑な設計はクラウド」と使い分けるのが今の最適解 📦 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 M5 Maxの強力なGPUと128GBの統一メモリを最大限に活用し、Llama 3 70Bクラスの巨大モデルを高速に動かすローカル推論サーバーを構築します。 PythonからAPI形式でモデルを呼び出し、自身の業務ツールやチャットUIと連携させるための基盤を作ります。 前提知識：ターミナルでのコマンド操作、Pythonの基本的なライブラリ導入経験があること。 必要なもの：M5 Max搭載のMac（メモリ64GB以上推奨、128GBあれば最高）、Python 3.10以降。 📦 この記事に関連する商品 ...