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ローカルLLM向けGPU選び。2.5倍速Qwen NVFP4 Unsloth時代に買うべきRTX比較

3行要約 結論:Qwen等の最新モデルを爆速化する「NVFP4」をフル活用するなら、RTX 40シリーズのVRAM 16GB以上を最優先で選んでください。 判断軸:推論速度2.5倍という数字は、コーディング補助やRAGのレスポンスが「待ち時間ゼロ」に近づくことを意味します。 注意点:VRAM 8GB以下のカードは、どれほどGPUコアが速くても最新の量子化モデルをロードできず、投資が無駄になるリスクが高いです。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年7月12日 · 7 分 · 3151 文字 · Negi AI Lab
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UnslothのMTP対応モデルでローカルLLMの推論速度を2倍にする方法

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Unslothが公開したMTP(Multi-Token Prediction)対応のGGUFモデルを使い、従来の1.5倍から2倍の速度でテキスト生成を行うローカル推論環境を構築します。 実行には、llama.cppの最新ビルドと、Pythonによる制御スクリプトを使用します。 前提知識として、基本的なLinuxコマンド操作とPython環境(VenvやConda)の構築ができることを想定しています。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年5月12日 · 8 分 · 4000 文字 · Negi AI Lab