(cache)②自分だけのAI作成　独り占め　ローカルLLMとは｜人力知能AI

ローカルLLMとは？そのメリットと使い道〜環境構築ガイド

近年、ChatGPTなどクラウドベースの大規模言語モデル（LLM）が注目を集める一方、自前のPCやオンプレミス環境でLLMを動かす“ローカルLLM” へのニーズも高まっています。本記事では「ローカルLLM」の概要やメリット、代表的なツールの紹介と、初心者でも取り組みやすいモデル選定・セットアップ例を解説します。 1. ローカルLLMとは？「ローカルLLM」とは、自社のサーバや個人のコンピュータ上で大規模言語モデルを動かす手法を指します。クラウドAPIを利用せず、ハードウェア

【Gemma3】ローカルLLMはここまで来た！メリット・精度・使い方を確認

ChatGPTやGeminiなどのクラウドベースのLLM（大規模言語モデル）は、業務や生活になくてはならないものとなりました。しかし、セキュリティやコスト面での懸念から、職場や個人での活用がしづらい方も多いですよね。そこで最近あらためて注目されているのが、ローカルLLM（個人のPCにLLMをダウンロードして動作させる技術）です。これまではクラウドLLMに性能面で大きく劣っていましたが、2025年3月12日にGoogleが発表したオープンソースモデル「Gemma3」を使って

ローカルLLMがもたらす新時代 ~ セキュアで柔軟なAI活用の実現に向けて ~

データ主権時代におけるローカルLLMの意義クラウドベースのAIサービスが普及する一方で、データセキュリティへの懸念は依然として大きな課題となっている。医療機関での患者データ、金融機関での取引情報、製造業での設計図面など、機密性の高い情報を扱う現場では、データの外部流出リスクを最小限に抑える必要がある。このような背景から、組織内で完結してAIを活用できるローカルLLMへの注目が高まっている。ローカルLLMは、データセキュリティの確保だけでなく、独自のニーズに応じたカスタマイズ

[#71] ローカルLLMの現在地

はじめに 2025/3/18現在、ローカルでLLMを運用するうえで最適なモデルはgemma3ではないかと思います。通常のPCでも十分に稼働するのが最も評価すべき点ではないかと思います。ローカルLLMは、データセキュリティの確保だけでなく、独自のニーズに応じたカスタマイズや、オフライン環境、長期的なコスト削減も期待できます。代表的なテキスト生成モデル gemma Google社が公開している、Geminiをもとに設計されたLLM llama3 Meta社が公開して

クラウド不要でAIコード補完！ローカルLLM×VSCodeで実現するプライバシー重視の開発環境

導入：ローカルLLMでコーディングを快適に近年、GitHub Copilotなどのクラウド型AIコーディング支援ツールが普及しています。しかし企業の機密情報や個人プロジェクトを扱う場合、コードを外部に送信するのは気になる方も多いのではないでしょうか。そこで注目されているのが、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を動かし、VSCodeでコード補完やチャット機能を利用できる仕組みです。本記事では、代表的な拡張機能やセットアップ例、必要なハードウェア要件、さらにはクラウ

AI：GPU なしのノート PC で簡単にローカル LLM を試す～ DeepSeek-R1

まえがき GPU なしでも大規模言語モデル（LLM）を動かすことができる DeepSeek-R1 が話題ですね。セキュリティの懸念も取りざたされていますが、みなさんそんなにもれちゃダメな情報を AI さんに突っ込んでるんですかね？（￢＿￢）それはともかく、GPU なしでローカルで動くというのは魅力的です。簡単に試せるのでやってみましょう。 0から始めて30分～1時間もあれば動くと思います。大半はモデルとかのダウンロード待ち時間であり、作業自体はほとんどあり

Ollama ＋pythonで自分用のかわいいチャットボットを作ってみる。（ローカルLLM）その１

皆さん生成AIで調べ物をするときなど、どのAIを使っていますか？先日ローカルLLMの環境を自分のPCに導入しましたので、せっかくなら自分用のかわいらしいUIにしたチャットボットを作ってみたいと思います。（実行環境やインストールのバージョン、AIとのやりとりによっては、記事の通りにならない場合もあると思います。参考程度にお願いします）まずは、完成した自分用のチャットボットとのメッセージのやり取りの様子は以下の通りです。 Ollamaのインストールと、LLMの導入まず

【#353】iPhoneにローカルLLMを入れてみた

おはようございます！データサイエンスを学んでいる、大学４年生のUKIです。今日は、『iPhoneにローカルLLMを入れてみた』というテーマでお話ししたいと思います。 iPhone×ローカルLLMの可能性を考える昨日、先日公開された、ながらAIラジオのエピソードを聞きました。このエピソードの中で、Gemma3の話題が出てきました。これをきっかけに、iPhoneでローカルLLMを試してみようと思い、実装してきました。こちらの記事を参考にしながら、PocketPal

コストを抑えて始めるローカルLLM活用ガイド — 蒸留モデルで十分できること

高性能LLMの魅力と現実的な課題2025年現在、DeepseekやLLaMAなど高性能な大規模言語モデル（LLM）がオープンソースとして広く普及している。これらのモデルは驚くほど人間らしい文章生成能力を持ち、様々な分野での活用が期待されている。しかし、こうした高性能モデルを快適に動かすには強力なGPUが必要となり、ハードウェアへの投資が必要になる。最新のGPUは高価であり、クラウドサービスでの継続利用も長期的には費用がかさむ。特に予算に制約のあるスタートアップや個人開発者

💕自分専用の ChatGPT を作る方法（用途別）

1. OpenAI API を使ったカスタム ChatGPT 構築 (クラウド利用) ターゲット: 手軽に AI を作りたい方、社内情報や特定のデータを活用したい方メリット: すぐに使える（クラウドベース）カスタムプロンプトで専門的な AI にできる追加学習なしで実用可能デメリット: API コストがかかる (利用量に応じた課金) 機密情報をクラウドに送るのはリスクあり技術レベル: 初心者～中級おすすめポイント: 迅速な導入と手軽さを求める場合

ローカルLLMの小説生成能力を評価する：中規模モデル編

中規模モデルクラス、恋愛小説部門の評価です。はじめに近年、ローカル環境で動作する比較的小規模なLLM（Large Language Model）の性能が向上しています。本記事では、パラメータ数20～30B程度のローカルLLM（量子化を行うと24GB VRAM程度で動作するもの）を中心に、それらのLLMの小説生成能力を、より大規模なクラウド型LLMを用いて評価する試みについて報告します。なお、試行回数は生成、評価とも1回のみ、プロンプトや生成設定なども練れていませんので

【推し】筆者が利用しているローカルLLM 2025年版【日本語LLM】

はじめに筆者が利用しているローカルLLMを紹介します。定量的な評価は行っていないので、筆者が日常で利用している条件下での独断と偏見です。以前の記事のアップデート版です。（古い）Visionモデルは以前の方が詳しいです。筆者のローカルAI環境： CPU：Ryzen5 3600 OS：Windows 11 Pro（24H2）システムメモリ：64GB GPU：NVIDIA RTX 3060 12GB ※ RTX 3060（12GB）で実用的に利用できる上限は、

🤔AI普及を目指すターゲットを考察

500人規模の社内サーバーにローカル LLM（ChatGPT の代替）を構築する場合に必要なハードウェアの目安を、用途や推奨スペックとともに解説します。 🔹 1. 前提条件（500人規模での運用を想定） ✅ 同時利用者数: 最大 50～100人（ピーク時） ✅ LLM の種類: 7B（70億パラメータ）～ 65B（650億パラメータ）規模の LLM ✅ 用途: 社内 FAQ、自動応答、ドキュメント検索、要約 ✅ 推論速度: 数秒以内の応答時間を目指す 🔹 2

😍Gemma 2 2B で RAG + LLM を実現する方法（Python）

はじめに Google が提供する軽量な LLM である Gemma 2 2B と RAG (Retrieval-Augmented Generation) を組み合わせる方法について解説します。RAG は、独自のデータセットを活用して回答を生成できる強力な手法です。 ✅ 軽量なモデル（VRAM 8GB でも動作可） ✅ ファインチューニング不要でリアルタイム検索 ✅ Python でシンプルに実装可能 1. RAG とは？通常の LLM は学習データが固定されてい

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