MLX入門 Apple Silicon MacでローカルLLMを動かす方法
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）の性能をフルに引き出し、Llama 3やQwen 2.5といった最新のLLMを爆速で動かすPythonスクリプトを作成します。 Pythonの基礎知識があれば、この記事のコードをコピペするだけで、自分のMac上でオフラインAIを動かせるようになります。 ...
Python ローカルLLM
MLX入門：Apple SiliconでローカルLLMを爆速かつ実務レベルで動かす方法
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）のGPU性能をフルに引き出し、Llama 3やGemma 2といった最新のLLMを高速に推論させるPython環境 コマンドラインから日本語で対話し、ストリーミング形式（文字が流れるように表示される形式）で回答を得る実践的なスクリプト Hugging Faceから任意のモデルをダウンロードし、Mac専用のMLX形式に変換して実行するワークフロー 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
OllamaとPythonでローカルLLM環境を構築する手順
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 ...