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ローカルLLM導入

大規模言語モデルを自分の PC やサーバーで動かすために必要な推論フレームワーク、GPU の壁、量子化の妥協を整理し、プライバシーや長期コストを気にするチーム向けです。

ローカル導入は推論をクラウドから自社の PC、サーバー、イントラネットへ移し、データを外に出さず呼び出し制限もなく長期コストを予測しやすくします。代償として VRAM、量子化精度、推論フレームワークの選択が効いてきます。Ollama・vLLM・llama.cpp は重点が異なり、GGUF・AWQ・GPTQ といった形式も速度と精度に直結します。プライバシー、ハードウェア予算、応答速度のバランスを探る手助けになります。
大規模モデルをローカルで動かすにはVRAMはどれだけ必要?8GB・16GB・24GBで何が動くか

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大規模モデルをローカルで動かすとき、グラフィックカードのVRAMが足りるかどうかは、モデルをダウンロードする前から体験の上限を決めてしまいます。演算性能ばかり見て、モデルが入らない、入っても短いコンテキストしか使えないと気づく人は少なくありません。VRAMはハードな上限で、少なく買うと後から増やせず...

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LM Studio:デスクトップアプリでローカルLLMを動かす、メモリ・量子化・選定の3つのコスト

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LM Studio は Element Labs が開発したデスクトップアプリで、やることは明快です。大規模言語モデルを1つのアプリに詰め込み、自分のPCでオフラインでチャットできるようにする。アプリを開き、内蔵のモデルブラウザでオープンソースのモデルを選んでダウンロードし、クリックで読み込めば会話...

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SFT(教師ありファインチューニング)とは?チャットモデルが「デビュー前研修」を受ける理由

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SFT(Supervised Fine-Tuning、教師ありファインチューニング)は、チャットモデルが「デビュー」する前の研修のようなものです。数千件の「指示-回答」のデモデータを使い、事前学習済みの大規模モデルに、人間が期待する話し方・振る舞い方を教えます。ここで注意したいのは、モデルに新しい知...

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オープンウェイトモデルの言及が前年比6倍に:米企業の決算説明会でAIコストが話題に、AT&TはAIタスクの70%をオープンモデルに移行へ

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オープンウェイトモデルは、エンジニアの技術選択肢から、企業の決算説明会の定番ワードになりつつある。9月28日の動察 Beating AI 快訊が伝えたフィナンシャル・タイムズの調査によると、データ会社 AlphaSense の統計では、今年8月と9月に米国企業が決算説明会や投資家向け会合でオープンウ...

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Cherry Studio は入れる価値がある?5万スターのオープンソースAIクライアントの本当のコストと3つの落とし穴

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Cherry Studio は本当に入れる価値があるのか。まずそれが何かから見ていこう。GitHub で約 5.2 万スターを集めるオープンソースの AI デスクトップクライアントで、「AI productivity studio」をうたい、マルチモデルチャット、300 以上のプリセットアシスタント...

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ComfyUI ローカル画像生成の完全解説:ノードワークフロー、VRAMコスト、4つの落とし穴

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ComfyUI は今、ローカル画像生成シーンで最も注目されているオープンソースプロジェクトです。従来の UI の代わりにノードをつないで使う、Stable Diffusion 用のノードベース・ワークフロー・フロントエンドです。モデル自体は同梱せず、「段取り」だけを担当します。モデルの読み込み、プロ...

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