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OllamaとLlama-3.2-Visionで大量の画像を自動タグ付け・構造化データ化するPythonスクリプトの作り方

所要時間: 約35分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの ローカルPC内の画像フォルダをスキャンし、AI(Llama-3.2-Vision)がその内容を解析。 解析結果をJSON形式で保存し、検索やデータベース登録が可能な「構造化データ」を自動生成するPythonスクリプト。 クラウドAPI(GPT-4o等)を一切使わず、完全オフラインで1枚あたり約1〜2秒(RTX 4090環境)で処理を完結させます。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年9月13日 · 8 分 · 3708 文字 · Negi AI Lab
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ローカルLLMでコード自動修正!VRAM別おすすめGPUとMacの選び方比較

3行要約 AIが「画面を見てバグを直す」自律デバッグは、VRAM 16GB以上のローカル環境で現実的になった 予算10万円ならRTX 4060 Ti 16GB、実務で回すならRTX 4090かMac Studio 64GBモデルが分岐点 VRAM 8GB以下のGPUは「マルチモーダル(画像認識)」を動かすとメモリ不足で即死するため、今買うのは避けるべき 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年6月20日 · 8 分 · 3644 文字 · Negi AI Lab