Llama.cpp 使い方

llama.cpp 使い方入門｜低スペックPCでLlama 3を爆速で動かす実践ガイド

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの自分のPCリソースを最大限に活用し、Llama 3 8Bなどの最新モデルを秒間20トークン以上の高速レスポンスで動かすローカル推論環境を構築します。 Pythonからライブラリとして呼び出し、AIチャット機能を自作アプリケーションに組み込むためのベースを完成させます。 ...

llama.cppでGemma 4のMTPを動かす方法

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの llama.cppの最新機能を活用し、Gemma 4（およびMTP対応モデル）の推論速度を最大化するローカル実行環境を構築します。単に動かすだけでなく、Multi-Token Prediction（MTP）の恩恵をフルに受けるためのビルド設定と、Pythonから高速に呼び出すためのAPIサーバー化までを完結させます。 ...

DeepSeek V4 Flash 使い方！llama.cppで最新モデルをローカル構築する手順

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの DeepSeek V4 Flashをllama.cppの最新プルリクエスト（PR #24162）を適用してビルドし、自分のPCローカル環境で対話ができる「専用CLIチャット環境」を作ります。公式リリース前の開発途上版を動かすため、最新技術の内部構造を理解しながら、誰よりも早く次世代モデルの挙動を確認できる状態を目指します。 ...

llama.cppでVRAM消費を抑えて長文推論を動かす方法

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの llama.cppの最新最適化（Flash Attentionのf16マスク適用）を取り入れ、従来よりも少ないVRAMで10k以上の長文コンテキストを処理できる推論環境を構築します。具体的には、GitHubから最新のソースコードをビルドし、特定のコンパイルフラグを用いてFlash Attentionを有効化した上で、Pythonから制御するスクリプトを完成させます。 Pythonの基本操作とターミナルでのコマンド入力ができることを前提としています。 ...

Qwen2.5-CoderのQ6量子化でコーディングエージェントを自作する方法

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るものローカル環境で動作する、有料API級の精度を持ったコーディングエージェント（Cline連携） Qwen2.5-Coder-32B（Q6_K量子化）を高速に動かすllama.cppサーバー VS Code上で自律的にコードを生成・修正させる自動開発環境 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

Qwen 2.5 32B 使い方｜エージェント開発でQ4量子化を避けるべき理由と安定化手順

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Qwen 2.5 Coder 32Bを使い、量子化による精度低下を抑えつつ、関数の呼び出し（Tool Use）を100回連続で成功させるための安定したエージェント実行環境を構築します。安定性の高い量子化モデル（GGUF）の選定と導入 PythonとPydanticを用いた「壊れない」構造化出力の実装 VRAM不足を回避しながら精度を維持するオフロード設定前提知識：Pythonの基本的な文法がわかること、Dockerまたは仮想環境の操作ができること。必要なもの：VRAM 24GB以上のGPU（RTX 3090 / 4090）またはメモリ32GB以上のMac、OpenAI API互換サーバー（llama.cpp / Ollama）。 ...

Qwen3.5 35B A3B 使い方と環境構築ガイド

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Qwen3.5 35B A3B（MTP保持版）をローカル環境で立ち上げ、PythonからAPI経由で高速に推論を行うシステム。 35Bという中規模モデルながら、MTP（Multi-Token Prediction）の恩恵で40B〜70Bクラスに匹敵する論理性能を体感できる環境を構築します。 PythonからOpenAI互換APIサーバーとして呼び出し、実際の業務（コードレビューや長文要約）に即投入できる状態を目指します。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

Qwen2.5-122Bクラスの巨大なローカルLLMを、サーマルスロットリング（熱による速度低下）を起こさずに安定稼働させるための推論環境を構築します。

この記事の手順を完了すると、GPU温度を監視しながら最適なパフォーマンスで巨大モデルを回し続ける「温度管理機能付き推論サーバー」が手に入ります。 Redditで話題になった「DGXを水道水で冷やす」という極端な事例をヒントに、実務で100GB超のモデルを扱う際の現実的な冷却戦略と設定を解説します。 ...

UnslothのMTP対応モデルでローカルLLMの推論速度を2倍にする方法

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Unslothが公開したMTP（Multi-Token Prediction）対応のGGUFモデルを使い、従来の1.5倍から2倍の速度でテキスト生成を行うローカル推論環境を構築します。実行には、llama.cppの最新ビルドと、Pythonによる制御スクリプトを使用します。前提知識として、基本的なLinuxコマンド操作とPython環境（VenvやConda）の構築ができることを想定しています。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

Skymizer HTX301活用ガイド 384GB VRAMで巨大LLMを動かす環境構築

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Llama-3-405Bクラスの超巨大モデルを単一ノードで動作させるための、llama.cppベースの推論環境を構築します。現在のGPUメモリ不足を解消し、将来的にHTX301のような384GB VRAM環境へ即座に移行できる設定ファイルを完成させます。 Pythonから巨大モデルを制御し、メモリ使用量を動的に監視するスクリプトを作成します。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...