https://ai.negi-lab.com/tags/llama-3.1-%E7%92%B0%E5%A2%83%E6%A7%8B%E7%AF%89/Recent content in Llama-3.1 環境構築 on Negi AI Labhttps://ai.negi-lab.com/images/og-default.pnghttps://ai.negi-lab.com/images/og-default.pngHugo -- 0.154.5jaWed, 09 Sep 2026 17:04:27 +0900https://ai.negi-lab.com/posts/llamacpp-gguf-quantization-setup-guide/Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 +0900https://ai.negi-lab.com/posts/llamacpp-gguf-quantization-setup-guide/<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、手元のPCのリソースを最大限に活かして、Llama 3.1などの最新モデルを数GBのメモリで高速に動かすPythonスクリプトが完成します。</p> <ul> <li>構築内容：llama.cppのビルド、GGUF形式への量子化、Python API経由での推論</li> <li>前提知識：ターミナル（PowerShell/Terminal）の基本操作、Pythonの基礎</li> <li>必要なもの：8GB以上のメモリを搭載したPC（Mac/Windows/Linux）、インターネット接続</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>ローカルLLMを動かす上で、最も重要なのは「VRAM（ビデオメモリ）」の容量です。 クラウドGPUを借りる場合は1時間数十円から数百円かかりますが、自前で環境を組めば電気代以外は無料です。</p>