<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Python 量子化 on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/python-%E9%87%8F%E5%AD%90%E5%8C%96/</link><description>Recent content in Python 量子化 on Negi AI Lab</description><image><title>Negi AI Lab</title><url>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</url><link>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Thu, 04 Jun 2026 08:10:09 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/python-%E9%87%8F%E5%AD%90%E5%8C%96/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Gemma 4-12Bをローカル環境で動かす方法</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/gemma-4-12b-local-python-guide/</link><pubDate>Thu, 04 Jun 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/gemma-4-12b-local-python-guide/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;所要時間:&lt;/strong&gt; 約40分 | &lt;strong&gt;難易度:&lt;/strong&gt; ★★★☆☆&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="この記事で作るもの"&gt;この記事で作るもの&lt;/h2&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Googleの最新オープンモデル「Gemma 4-12B」を使い、機密情報を外部に送らずに処理できる「完全オフラインの社内文書要約ツール」を作成します。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;ローカルLLMを動かすためのPython環境、Hugging Faceからのモデル取得、そして推論実行までを網羅します。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;前提知識として、基本的なPythonの操作（pipインストールやスクリプト実行）ができることを想定しています。&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;div style="border:1px solid #e0e0e0;border-radius:8px;padding:16px;margin:20px 0;background:#fafafa"&gt;
&lt;p style="margin:0 0 4px;font-size:13px;color:#888"&gt;📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認）&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>