Llama 3.1 ローカル

MLX 使い方入門 Apple Silicon MacでローカルLLMを最速で動かす方法

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple独自の深層学習フレームワーク「MLX」を使い、Llama 3.1やGemma 2といった最新のオープンLLMをMac上でネイティブ動作させるスクリプトを作成します。 Pythonから数行のコードでモデルを呼び出し、ストリーミング形式で回答を表示する実用的な対話インターフェースを構築するのがゴールです。 ...

llama.cppとGGUF量子化でローカルLLM環境を構築する方法

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Llama 3.1などの最新モデルをローカルPCで「OpenAI互換APIサーバー」として立ち上げ、Pythonから呼び出すシステム。外部APIに1円も払わず、機密情報を一切外に出さない推論環境を構築します。 Pythonの基礎（pip installができる程度）と、コマンドライン操作の抵抗がなければ完結できます。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

ローカルLLMをPythonで制御して自分専用のプライベートAIを作る方法

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの OllamaとPythonを連携させ、完全にオフラインで動作するテキスト解析エージェントを構築します。前提知識: Pythonの基本的な文法（変数、関数、pipでのライブラリ導入）を理解していること。必要なもの: Docker不要のOllama環境、Python 3.10以上、VRAM 8GB以上のGPU（推奨）。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

llama.cpp 使い方入門 (GGUF量子化でローカルLLMを動かす方法)

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの結論から言うと、この記事を読むだけで「自分のPC内でChatGPTと同等の性能を持つAIを、一切の通信なし・完全無料で動かす環境」が手に入ります。具体的には、llama.cppをソースからビルドし、Llama 3.1などの最新モデルをGGUF形式で動かすPython連携サーバーを構築します。「AIを動かすには最強のGPUが必要」という固定観念を捨て、手元のPCの性能を限界まで引き出す実践的な手法を伝えます。 ...

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。 ...

OllamaとOpen WebUIで自分専用のローカルAI環境を構築する方法

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） ...

OllamaとOpen WebUIで自分専用のChatGPT環境を作る方法

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） ...