<?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>M5 Ultra LLM on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/m5-ultra-llm/</link><description>Recent content in M5 Ultra LLM 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>Mon, 18 May 2026 16:03:40 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/m5-ultra-llm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>LocalLLMハードウェア選定ツールの作り方と最適な環境構築</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/local-llm-hardware-performance-simulator-guide/</link><pubDate>Mon, 18 May 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/local-llm-hardware-performance-simulator-guide/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;所要時間:&lt;/strong&gt; 約40分 | &lt;strong&gt;難易度:&lt;/strong&gt; ★★☆☆☆&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="この記事で作るもの"&gt;この記事で作るもの&lt;/h2&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;入力したモデル規模（Llama-3-70B等）に対し、M5、Strix Halo、RTX 6000 Adaなどの次世代・現行ハードウェアで「動くのか」「速度（Token/s）はどの程度か」を算出するシミュレーターを作成します&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;前提知識: Pythonの基本的な文法、ローカルLLMにおける「量子化（4bit/8bit）」の意味がわかること&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;必要なもの: Python 3.10以降が動作するPC&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;div style="border:1px solid #e0e0e0;border-radius:8px;padding:16px;margin:20px 0;background:#fafafa"&gt;
&lt;p style="margin:0 0 4px;font-size:13px;color:#888"&gt;📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認）&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>