Ollama 環境構築

3行要約 結論：予算重視ならRTX 4060 Ti 16GB、大規模モデルの推論ならMac Studio（128GB以上のメモリ）が正解 判断軸：開発・学習もするならNVIDIA一択。推論の快適さと省電力、巨大モデルの実行ならApple Silicon（MLX環境）が圧倒的 注意点：VRAM 12GB以下はQwenやLlamaの最新モデルで即座に限界が来る。迷ったら「VRAM容量」を最優先して選ぶべき 📦 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 RTX 3090/4090などの24GB VRAM環境をフル活用し、ローカルで爆速動作する「データ分析・コーディング特化型AIアシスタント」を構築します。 Redditで「Qwen 3.6」と誤記されるほどの衝撃を与えたQwen 2.5 27Bモデルを使い、PySparkやPandasの複雑なコード変換を自動化するPythonスクリプトを作成します。 クラウドへの課金を停止し、プライバシーを保ったまま機密性の高い業務データを扱えるローカル推論環境が完成します。 📦 この記事に関連する商品 ...