シリーズのご紹介
M チップ Mac をお持ちですが、ChatGPT または Anthropic に毎月料金を支払っていますか?
このシリーズでは、AI をマシン上で完全にローカルで実行する方法を説明します。インターネット、API キー、月額料金はなく、データがマシンの外に出ることはありません。
Apple Silicon は、ユニファイド メモリ アーキテクチャのおかげで、今日最高のローカル推論プラットフォームの 1 つです。 16GB または 32GB の RAM を搭載した MacBook は、多くの人が思っているよりも多くの 7B ～ 30B モデルをスムーズに実行できます。
何を学ぶのですか?
- Ollama をインストールして操作し、LLM をローカルで実行する
- Apple の MLX を統合して推論を高速化
- REST API 経由で Python、JavaScript、または任意の言語からモデルを呼び出します
- チャットボット、ビジョン アプリ、ローカルで実行される埋め込みパイプラインを構築する
- メモリ、同時実行性、カスタム AI アシスタントを最適化します。
前提条件
- Apple Siliconチップを搭載したMac（M1以降）
- RAM 16GB 以上、大型モデルを実行する場合は 32GB を推奨
- macOS Ventura 13.3以降
- 基本的なターミナルを理解する
- 演習に従うための基本的な Python
このシリーズを学ぶ必要があるのはなぜですか?
2026 年には、AI をローカルで実行する機能は開発者にとって非常に実用的なスキルになります。
- プライバシー: コード、データ、チャットはデバイスから流出しません。
- コスト: 月額 API レンタルの代わりにほぼ 0 ドル
- 速度: ローカルのレイテンシーは、反復的なタスクの場合、クラウドよりも低いことがよくあります。
- オフライン: ネットワークがない場合でも動作可能
- カスタマイズ: 独自のワークフロー、独自のモデルファイル、独自のスタックを簡単に作成できます。