所要時間: 約40分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple純正の機械学習フレームワーク「MLX」を利用し、MacのGPUパワーを最大限に引き出してLlama 3などの最新LLMを高速動作させるPython環境を構築します。 最終的に、ターミナル上でAIとリアルタイムに対話できるストリーミング形式のチャットスクリプトを完成させます。 前提知識として、基本的なターミナル操作とPythonの基礎（pipインストールや関数の実行）ができることを想定しています。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple Silicon（M1/M2/M3/M4チップ）の性能をフルに引き出し、Llama 3やQwenといった最新のLLMを「メモリ消費を抑えつつ高速に」動かすPythonスクリプトを作成します。 既存のライブラリよりも圧倒的に効率が良いMLXフレームワークを使い、ストリーミング形式で回答を表示する実用的なチャットプログラムを構築します。 ...
注意: 本記事はドキュメント・公開情報をもとにした評価記事です。コード例はシミュレーションです。 3行要約 $799クラスの低価格で最新世代のNeural EngineとUnified Memoryを享受できるAIエントリー機 従来のMacBook Airよりもさらに「推論効率」に振り切り、驚異的なワットパフォーマンスを実現 ローカルLLMを安価に外出先で試したいエンジニアには最適だが、16GB以上のメモリを積めないなら「買い」ではない 📦 この記事に関連する商品 ...