シリーズ紹介
このシリーズは、ローカルでLLMを基本的に実行できる開発者が、本格的なエンジニアリングにレベルアップするためのものです。明確なアーキテクチャ、安定したAPI、信頼性の高いRAG、品質メトリクス、ロールアウトチェックリストを備えた実践的な内容です。
クイックデモで学ぶのではありません。各レッスンは、内部チームが使用するローカルAIスタックの実際の要件に基づいています。
学べること
- AI製品のためのローカルファーストアーキテクチャの設計
- 開発チーム基準でMac上にGemma 4スタックを構築
- APIゲートウェイ、プロンプトコントラクト、出力スキーマの作成
- インジェストからハイブリッド検索までのベトナム語RAGパイプラインの構築
- Evalフレームワークと運用オブザーバビリティによる品質測定
- 内部デプロイ前のシステムハードニング
前提条件
- Apple Silicon搭載Mac（M1以降）、24GB以上のRAM推奨
- TerminalとGitの基本的な使用経験
- PythonまたはTypeScriptの基礎知識
- API、JSON、HTTPの理解
ソースコード
このシリーズの全デモコード：
シリーズ修了後の成果
このシリーズを修了すると、チーム向けのミニローカルAIプラットフォームを構築できるようになります：
- 非技術ユーザー向けのチャットUI
- 内部アプリケーション向けのAPI
- 引用付きで安定した品質のRAG
- モニタリングと制御されたリリースプロセス