所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Qwen2.5-Coder-32Bなどの強力なローカルLLMに対し、Multi-Token Prediction（MTP）を適用して推論速度を劇的に向上させた環境を構築します。 具体的には、llama.cppの最新機能を活用し、MTPアダプターを読み込ませることで、従来の1トークンずつの生成ではなく、一度に複数のトークンを予測・出力する爆速のチャット・コード生成環境を手に入れます。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの llama.cppの最新機能「Multi-Token Prediction（MTP）」を有効化し、ローカル環境のGemma 2（9B/27B）のトークン生成速度を劇的に向上させた推論環境を構築します。 単純にモデルを動かすだけでなく、MTP対応のGGUFファイルを適切に指定し、理論値に近い40%前後の高速化を実機で確認するまでの手順を解説します。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Qwen 3.6 27B（MTP対応モデル）を、llama.cppの特定のパッチを適用して爆速で動かす環境 100kコンテキストという広大なメモリ領域を使いつつ、秒間50トークン以上の推論速度を実現するセットアップ Pythonや複雑なライブラリに依存せず、軽量なC++バイナリでモデルを運用する基盤 📦 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 ...