<?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.cpp 構築 on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/llama.cpp-%E6%A7%8B%E7%AF%89/</link><description>Recent content in Llama.cpp 構築 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>Thu, 09 Apr 2026 22:59:02 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/llama.cpp-%E6%A7%8B%E7%AF%89/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Gemma 4をLlama.cppで安定稼働させ、31Bモデルを実務で使い倒す環境を構築します。</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/gemma-4-llamacpp-stable-setup-guide/</link><pubDate>Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/gemma-4-llamacpp-stable-setup-guide/</guid><description>&lt;p&gt;本記事の手順に従えば、最新の修正（PR #21534）を反映した状態で、ズレのない対話が可能なローカルAI環境が完成します。
VRAM 24GBクラスのGPU（RTX 3090/4090）があれば、量子化モデルを用いて実用的な速度で動作させることが可能です。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>