<?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>Mac ローカルLLM on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/mac-%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%ABllm/</link><description>Recent content in Mac ローカル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>Wed, 24 Jun 2026 15:55:46 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/mac-%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%ABllm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>MLX 使い方 入門 Apple Silicon MacでローカルLLMを動かす方法</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/mlx-apple-silicon-local-llm-guide/</link><pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/mlx-apple-silicon-local-llm-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;p&gt;Apple公式の機械学習フレームワーク「MLX」を使い、MacのGPU性能を最大限に引き出して最新LLMと対話するPythonスクリプトを作成します。
Pythonの基本的な読み書きができれば、自分のMac上でLlama 3やGemma 2といった高性能なモデルが爆速で動く感動を味わえます。
外部API（OpenAIなど）を一切使わず、完全にオフラインで動作するプライベートなAI環境を構築するのがゴールです。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>