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）。 ...
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） ...
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。 ...
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） ...
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） ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2を利用し、AIの倫理ガードレールに縛られない高度なテキスト生成・コード生成を行うローカル推論環境を構築します。 具体的には、llama-cpp-pythonを使用して、MTP（Multi-Token Prediction）の特性を活かしつつ、VRAM 16GB〜24GBの環境で快適に動作するAPIサーバー兼チャットUIの実装を目指します。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ Qwen 3.6 27BのQ4_K_M量子化モデルをllama.cppで動作させ、VRAM 24GB以下のシングルGPU環境で高速な推論サーバーを構築します。 BF16（元モデル）とQ4/Q8量子化の性能差を実測データに基づき比較し、業務利用において「精度を落とさずコストを抑える」最適な設定を導き出します。 この記事の手順を終える頃には、あなたのPC上でChatGPT 4o miniクラスの推論能力を持つAPIサーバーが稼働しているはずです。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Llama.cppをサーバーモードで起動し、どんな新モデルでも5分以内にOpenAI互換APIとして公開する検証基盤を作ります。 前提知識: Linuxの基本コマンド操作、Pythonの基礎（venvの利用など）ができること。 必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 8GB以上推奨）、Ubuntu等のLinux環境（WSL2可）。 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 推測的実行（Speculative Checkpointing）を有効にしたllama.cppの構築 コーディングタスクで推論速度を最大1.5倍に引き上げるPython連携スクリプト VRAMを節約しながらレスポンスを高速化する最適なパラメータ設定の適用 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの RTX 5070 TiとRyzen 9800X3Dを組み合わせ、Qwen3.6-35B-A3Bを秒間79トークン（79 t/s）という実用速度で推論させるローカル環境 llama.cppのMoE専用フラグ（–n-cpu-moe）を活用した、VRAM容量の限界を超えるメモリ最適化設定 128Kコンテキストを維持しつつ、実務で耐えうるレスポンス速度を出す実行スクリプト 📦 この記事に関連する商品 ...