3行要約 Tencentの超巨大モデルHy4-previewが200GBに圧縮され、性能を維持したままローカル動作が可能になった。 このクラスのモデルを動かすには、RTX 4090の多段積みか、192GB以上の統一メモリを積んだMac Studioが必須。 従来の「VRAM 8GB/12GB」はすでに型落ちで、今から投資するなら最低でも16GB、理想は128GB以上のメモリ空間を確保すべき。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
3行要約 Qwen3.8-27BのUnsloth GGUF版が登場し、従来より10%高い精度と推論効率を両立した。 27Bモデルを快適に動かすにはVRAM 24GB（RTX 3090/4090）または統一メモリ32GB以上のMacが必須。 中途半端なVRAM 8GB/12GB環境では、オフロードにより推論速度が実用外まで低下するため、ハード選定が成否を分ける。 📦 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 Llama 3などの最新LLMを「手元のPCのメモリ量に合わせて量子化」し、Pythonから高速に呼び出して対話するチャットスクリプトを作成します。 APIを使わずに完全オフラインで動作し、1文字ずつテキストが流れるストリーミング出力に対応した実用的な基盤を構築するのがゴールです。 Pythonのライブラリインストールから、モデルファイルの選定、VRAM（ビデオメモリ）を使い切るための最適なパラメータ設定までを網羅します。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの llama.cppの最新最適化（KVキャッシュのコピー回避）を適用した、長文コンテキストに強いローカルLLM推論環境を構築します。 具体的には、GitHubの最新ソースコードからビルドを行い、Pythonから高速化されたKVキャッシュの恩恵をフルに受けるためのベンチマーク兼推論スクリプトを作成します。 この記事を読み終える頃には、あなたのPCでLLMのレスポンスが物理的に「軽く」なっているはずです。 ...