<?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 AI 推論 on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/python-ai-%E6%8E%A8%E8%AB%96/</link><description>Recent content in Python AI 推論 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>Sat, 11 Jul 2026 19:14:57 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/python-ai-%E6%8E%A8%E8%AB%96/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>llama.cppとGGUFを使って手元のPCで高性能なLLMを高速動作させる環境を構築します。</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/llamacpp-gguf-python-setup-guide/</link><pubDate>Sat, 11 Jul 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/llamacpp-gguf-python-setup-guide/</guid><description>&lt;p&gt;クラウドに課金せず、VRAM 12GB程度のコンシューマーGPUやApple Silicon Macで、7B〜14Bクラスのモデルを「実用速度」で動かす手法を解説します。
この記事の手順を終える頃には、自分のPC内にプライベートなAIチャット環境が完成しています。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>