所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Nous Researchが開発した最強クラスのオープンソースモデル「Nous Hermes 2」をローカル環境で動かし、外部関数を呼び出してタスクを完結させるPythonスクリプトを作ります。 前提知識: Pythonの基本的な文法（関数定義やリスト操作）がわかること。 必要なもの: Python 3.10以上、RAM 16GB以上のPC（GPU推奨）、Ollamaのインストール。 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 外部APIを一切使わず、自分のPC内で完結するAI自動推論Pythonスクリプト Llama 3やQwenといった最新のオープンソースモデルをコードから制御する基盤 前提知識: Pythonの基本的な文法（pipインストールや関数の呼び出し）がわかること 必要なもの: Windows/Mac/Linux PC（GPU推奨だがCPUでも動作可能）、メモリ8GB以上 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 手元のPDFドキュメントの内容を、完全にオフラインで解析・回答する「ローカルRAG（検索拡張生成）システム」 前提知識：Pythonの基本的な文法（変数、関数）がわかり、ターミナルでコマンド操作ができること 必要なもの：メモリ32GB以上のPC（GPUはRTX 3060 12GB以上推奨。MacならM2/M3搭載機）、Python 3.10以上 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの ローカル環境でLlama 3.1を動かし、特定のテキストファイルの内容を読み取って回答するPythonスクリプト 前提知識：Pythonの基本的な文法（変数、関数の定義）がわかること 必要なもの：8GB以上のメモリを搭載したPC（Mac/Windows/Linux）、Python 3.10以降 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Rust製ツール「Manga Translator」を用いて、ローカル環境のみで漫画の「文字認識（OCR）」「背景補完（Inpainting）」「LLMによる翻訳」「文字合成」を自動化する環境 前提知識: 基本的なコマンドライン操作ができること。GPUドライバのインストール経験があること 必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 8GB以上推奨）、CUDA Toolkit 12.x、ソースコード（GitHub） 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約20分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの ローカルマシンのCPU、メモリ、GPUなどのハードウェア情報を自動取得し、LLMがそのスペックや利用状況を「辛口で診断」するPythonスクリプト Pythonの基礎（pip操作、変数）と、ローカルLLM実行環境「Ollama」の基本的な使い方がわかるエンジニア向けガイド 必要なもの：Python環境、Ollama（インストール済みであること）、NVIDIA製GPU（なくても動くが、あると煽りのキレが増す） 📦 この記事に関連する商品 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Qwenシリーズの最新モデルをローカル環境で動かし、既存コードのバグ検出と修正案を自動生成するPythonスクリプト 前提知識: Pythonの基本的な読み書き、ターミナル操作 必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 12GB以上推奨）またはMac（M2/M3系）、Python 3.10以降 📦 この記事に関連する商品 ...