llama.cppのMTPサポートを使いRTX 5090でQwen 3.6を爆速で動かす方法
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの RTX 5090の圧倒的な演算性能をフルに活用し、llama.cppの最新機能であるMTP（Multi-Token Prediction）を有効化することで、Qwen 3.6モデルから1秒間に150トークンを超える超高速なレスポンスを引き出すローカル推論環境を構築します。 ...
MTP
UnslothのMTP対応モデルでローカルLLMの推論速度を2倍にする方法
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Unslothが公開したMTP（Multi-Token Prediction）対応のGGUFモデルを使い、従来の1.5倍から2倍の速度でテキスト生成を行うローカル推論環境を構築します。 実行には、llama.cppの最新ビルドと、Pythonによる制御スクリプトを使用します。 前提知識として、基本的なLinuxコマンド操作とPython環境（VenvやConda）の構築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） ...
Qwen3.6 35B Uncensored 使い方：MTPを維持した最強の検閲なしローカルLLM環境構築
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの 35Bという「家庭用ハイエンドGPU1枚」で動く最大級のモデルを使い、論理性能と創造性を両立した検閲なし対話環境を構築します。 量子化されたGGUF版をLlama.cppまたはLM Studioで動作させ、MTP（Multi-Token Prediction）の恩恵を最大限に受ける設定を完了させます。 前提知識として、基本的なコマンドライン操作とPython環境の理解があ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） ...
Gemma 2の隠し機能「MTP」を使い倒す！推論を高速化させる実装ガイド
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Gemma 2のモデル構造に含まれるMTP（Multi-Token Prediction）ヘッドを特定し、それを利用した推論高速化の仕組みを理解するPythonスクリプト 前提知識: Pythonの基礎、PyTorchの基本的な操作、Hugging Face Transformersライブラリの使用経験 必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 16GB以上推奨、RTX 3090/4090など）、Hugging Faceのアクセストークン（Gemma 2の利用申請済みであること） 📦 この記事に関連する商品 ...