
llama.cpp 使い方 入門:GGUF量子化でローカルLLMを爆速にする方法
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの この記事を読むと、Llama 3.1 8Bなどの最新LLMを「GGUF形式」に変換・軽量化し、Pythonから高速に呼び出す推論スクリプトが完成します。 単に「動いた」で終わらせず、VRAM使用量をコントロールして、あなたのPCスペックを最大限に引き出す設定をマスターしていただきます。 ...

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの この記事を読むと、Llama 3.1 8Bなどの最新LLMを「GGUF形式」に変換・軽量化し、Pythonから高速に呼び出す推論スクリプトが完成します。 単に「動いた」で終わらせず、VRAM使用量をコントロールして、あなたのPCスペックを最大限に引き出す設定をマスターしていただきます。 ...

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの インターネット不要で動作し、データが外部に流出しない完全プライベートなChatGPT風チャット環境 最新のオープンソースモデル(Llama 3.1、Gemma 2、Mistral等)をGUIで即座に切り替えて検証できる基盤 前提知識: 基本的なコマンド操作(ターミナルやコマンドプロンプト)ができること、Dockerの概念をなんとなく知っていること 必要なもの: NVIDIA製GPU(推奨)またはApple Silicon搭載のMac、Docker環境 📦 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45分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの OllamaとOpen WebUIを連携させ、ブラウザからGPT-4o級のローカルLLMを操作できる環境を構築します。 PythonからOllama APIを叩き、ローカルファイルを自動で要約・整理する実用的なスクリプトを作成します。 前提知識:ターミナルでの基本的なコマンド操作、Dockerの概念、Pythonの基礎知識。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...