<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Llama 3.1 入門 on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/llama-3.1-%E5%85%A5%E9%96%80/</link><description>Recent content in Llama 3.1 入門 on Negi AI Lab</description><image><title>Negi AI Lab</title><url>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</url><link>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Sat, 13 Jun 2026 07:43:49 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/llama-3.1-%E5%85%A5%E9%96%80/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Ollama 使い方 入門: 限られたGPU資産で実用的なローカルLLM環境を構築する方法</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/ollama-local-llm-python-tutorial-for-beginners/</link><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/ollama-local-llm-python-tutorial-for-beginners/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;所要時間:&lt;/strong&gt; 約45分 | &lt;strong&gt;難易度:&lt;/strong&gt; ★★☆☆☆&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="この記事で作るもの"&gt;この記事で作るもの&lt;/h2&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;OllamaとPythonを組み合わせ、手元のPC（VRAM 8GB〜12GB程度）で高速に動作する「構造化データ抽出スクリプト」を作ります。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;テキストから特定の情報（日付、金額、重要事項など）を抜き出し、JSON形式で保存する実務的なツールです。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;前提知識: Pythonの基本的な読み書きができること、ターミナル（コマンドプロンプト）の基本操作。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 8GB以上推奨）またはApple Silicon搭載Mac（RAM 16GB以上推奨）。&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;div style="border:1px solid #e0e0e0;border-radius:8px;padding:16px;margin:20px 0;background:#fafafa"&gt;
&lt;p style="margin:0 0 4px;font-size:13px;color:#888"&gt;📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認）&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>