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MLX入門:Apple SiliconでローカルLLMを爆速かつ実務レベルで動かす方法

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)のGPU性能をフルに引き出し、Llama 3やGemma 2といった最新のLLMを高速に推論させるPython環境 コマンドラインから日本語で対話し、ストリーミング形式(文字が流れるように表示される形式)で回答を得る実践的なスクリプト Hugging Faceから任意のモデルをダウンロードし、Mac専用のMLX形式に変換して実行するワークフロー 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年6月20日 · 8 分 · 3952 文字 · Negi AI Lab
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MLX入門 Apple SiliconでローカルLLMを爆速化する方法

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple純正の機械学習フレームワーク「MLX」を利用し、MacのGPUパワーを最大限に引き出してLlama 3などの最新LLMを高速動作させるPython環境を構築します。 最終的に、ターミナル上でAIとリアルタイムに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完成させます。 前提知識として、基本的なターミナル操作とPythonの基礎(pipインストールや関数の実行)ができることを想定しています。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年6月18日 · 10 分 · 4524 文字 · Negi AI Lab