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ローカルLLMをMacで動かすならomlxが正解か?メモリ不足を救うSSDキャッシュの実力とおすすめMac比較

3行要約 Apple Siliconで「メモリ容量を超える巨大モデル」を動かすなら、SSDキャッシュ機能を備えたomlxが最強の選択肢になる Llama 3 70B級を実用的に回すならメモリ64GB以上のMac Studio、135B級以上を狙うならSSDの読み込み速度がボトルネックになる 買う前の注意点は、SSDキャッシュによるディスク寿命(TBW)の消費と、RTX 4090等のハイエンドGPU環境に比べた推論速度の低下 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年5月11日 · 8 分 · 3680 文字 · Negi AI Lab
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TurboQuant 使い方と性能レビュー:Google製新アルゴリズムでLLM推論を高速化する

注意: 本記事はドキュメント・公開情報をもとにした評価記事です。コード例はシミュレーションです。 3行要約 量子化に伴う「精度劣化」を最小限に抑えつつ、LLMの推論速度を劇的に向上させるGoogleの新アルゴリズム。 従来のGPTQやAWQと比較して、外れ値(Outliers)の処理が最適化されており、低ビットでもペルプレキシティ(困惑度)が維持される。 70Bクラスの巨大モデルを1枚のコンシューマーGPUで動かしたいエンジニアには必携だが、8B以下の小型モデルでは恩恵が薄い。 📦 この記事に関連する商品 ...

2026年3月25日 · 8 分 · 3901 文字 · Negi AI Lab