
MLX 使い方 入門 Apple Silicon ローカルLLM 構築方法
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性能を最大限に引き出し、ネット接続なしで高速に動作するローカルLLMチャット用Pythonスクリプトを作ります。 「mlx-lm」というライブラリを活用し、Hugging Face上の数千種類のモデルを数行のコードで切り替えて、仕事で使えるレスポンス速度を実現するのがゴールです。 ...

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性能を最大限に引き出し、ネット接続なしで高速に動作するローカルLLMチャット用Pythonスクリプトを作ります。 「mlx-lm」というライブラリを活用し、Hugging Face上の数千種類のモデルを数行のコードで切り替えて、仕事で使えるレスポンス速度を実現するのがゴールです。 ...

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの DeepSeek API(V3/R1)とLangChainを組み合わせ、手元のPDF資料から回答を生成する「現場で使えるRAG(検索拡張生成)システム」を構築します。 前提知識:Pythonの基本的な文法、ターミナルでのコマンド操作ができること。 必要なもの:DeepSeekのAPIキー(クレジットカード登録推奨、5ドル程度のチャージで十分動きます)、Python 3.10以上の環境。 📦 この記事に関連する商品 ...