<?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>RTX 4090 AI推論 on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/rtx-4090-ai%E6%8E%A8%E8%AB%96/</link><description>Recent content in RTX 4090 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>Fri, 24 Apr 2026 01:22:11 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/rtx-4090-ai%E6%8E%A8%E8%AB%96/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Qwen 2.5 27B 使い方 入門：24GB VRAMでGPT-4級のコード生成環境を構築する方法</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/qwen-2-5-27b-local-python-guide/</link><pubDate>Fri, 24 Apr 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/qwen-2-5-27b-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;RTX 3090/4090などの24GB VRAM環境をフル活用し、ローカルで爆速動作する「データ分析・コーディング特化型AIアシスタント」を構築します。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Redditで「Qwen 3.6」と誤記されるほどの衝撃を与えたQwen 2.5 27Bモデルを使い、PySparkやPandasの複雑なコード変換を自動化するPythonスクリプトを作成します。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;クラウドへの課金を停止し、プライバシーを保ったまま機密性の高い業務データを扱えるローカル推論環境が完成します。&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&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>