https://ai.negi-lab.com/tags/llama-3-mlx-%E5%85%A5%E9%96%80/Recent content in Llama-3 MLX 入門 on Negi AI Labhttps://ai.negi-lab.com/images/og-default.pnghttps://ai.negi-lab.com/images/og-default.pngHugo -- 0.154.5jaSun, 09 Aug 2026 16:01:29 +0900https://ai.negi-lab.com/posts/apple-silicon-mlx-local-llm-tutorial/Sun, 09 Aug 2026 00:00:00 +0900https://ai.negi-lab.com/posts/apple-silicon-mlx-local-llm-tutorial/<p><strong>所要時間:</strong> 約40分 | <strong>難易度:</strong> ★★☆☆☆</p> <h2 id="この記事で作るもの">この記事で作るもの</h2> <p>この記事を読むと、Apple Silicon搭載MacでHugging Face上の最新LLMを読み込み、メモリを最適化して高速に推論するPythonチャットプログラムが完成します。</p> <ul> <li>MLXフレームワークを使用した高速推論スクリプト</li> <li>前提知識：Pythonの基本的な文法（関数の定義、ライブラリのインストール）がわかること</li> <li>必要なもの：Apple Silicon（M1/M2/M3/M4ファミリー）搭載のMac、Python 3.10以降</li> </ul> <h2 id="先に確認するスペック料金">先に確認するスペック・料金</h2> <p>Apple Silicon MacでローカルLLMを動かす際、最も重要なのは「メモリ（ユニファイドメモリ）の量」です。 MLXはGPUとCPUがメモリを共有する特性を最大限に活かしますが、OSや他のアプリが使う分を差し引いた「空き容量」がモデルのサイズを下回ると、スワップが発生して一気に動作が重くなります。</p>