<?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 on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/mac-gpu/</link><description>Recent content in Mac GPU 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, 10 Sep 2026 08:10:08 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/mac-gpu/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Apple SiliconでLLMを動かすならMLX一択！MLX 使い方 入門</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/mlx-apple-silicon-llm-tutorial/</link><pubDate>Thu, 10 Sep 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/mlx-apple-silicon-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;この記事を読めば、Apple Silicon搭載MacでLlama 3などの最新LLMをMLXで高速に動かし、Pythonから制御するチャットスクリプトを自作できるようになります。&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;MLXフレームワークを使ったローカルLLM実行環境&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Llama 3 (8B) を4-bit量子化で動かすPythonスクリプト&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;1秒間に約50〜100トークンを生成する高速な推論体験&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;前提知識として、ターミナルでコマンドが打てることと、Pythonの基礎（変数や関数の概念）が必要です。
複雑な機械学習の数式は一切使いません。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>