https://ai.negi-lab.com/tags/qwen2.5-%E5%B0%8E%E5%85%A5/Recent content in Qwen2.5 導入 on Negi AI Labhttps://ai.negi-lab.com/images/og-default.pnghttps://ai.negi-lab.com/images/og-default.pngHugo -- 0.154.5jaFri, 18 Sep 2026 08:31:14 +0900https://ai.negi-lab.com/posts/apple-silicon-mlx-local-llm-guide/Fri, 18 Sep 2026 00:00:00 +0900https://ai.negi-lab.com/posts/apple-silicon-mlx-local-llm-guide/<p><strong>所要時間:</strong> 約30分 | <strong>難易度:</strong> ★★☆☆☆</p> <h2 id="この記事で作るもの">この記事で作るもの</h2> <p>Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）のパワーを最大限に引き出すフレームワーク「MLX」を使い、最新のLLM（Qwen2.5等）とチャットができるPythonスクリプトを構築します。</p> <ul> <li>Pythonの基礎（pipインストールやスクリプト実行）ができること</li> <li>Apple Silicon搭載のMacを使用していること</li> <li>Hugging FaceのモデルをMac上で直接動かし、ブラウザを介さずオフラインで回答を得る</li> </ul> <h2 id="先に確認するスペック料金">先に確認するスペック・料金</h2> <p>ローカルLLMを動かす上で、最も重要なのは「メモリ（ユニファイドメモリ）」の容量です。Apple Siliconの最大の特徴はCPUとGPUがメモリを共有している点で、MLXはこの仕組みをフルに活用します。</p>