<?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 GPU 機械学習 on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/mac-gpu-%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92/</link><description>Recent content in Mac GPU 機械学習 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>Tue, 28 Jul 2026 20:17:18 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/mac-gpu-%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>MLXの使い方：Apple SiliconでローカルLLMを爆速で動かす実践ガイド</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/apple-silicon-mlx-local-llm-tutorial/</link><pubDate>Tue, 28 Jul 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/apple-silicon-mlx-local-llm-tutorial/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;所要時間:&lt;/strong&gt; 約30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独自のフレームワーク「MLX」を使い、MacのGPU性能を最大限に引き出してLlama 3やGemma 2といった最新のローカルLLMを爆速で動かすPythonスクリプトを作成します。
一般的なライブラリよりも圧倒的に高速なレスポンス（秒間50〜100トークン以上）を、わずか数行のコードで実現する方法を具体的に解説します。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>