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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 7 件
ローカルLLM推論最適化 — 量子化からVRAM限界の突破まで
プライバシーとコスト、そしてビッグテック疲れの中でローカルLLMが再び盛り上がっています。VRAM中心のハードウェア選択、GGUFとAWQの量子化、llama.cppとvLLMとOllamaの比較、KV cacheのメモリ計算、VRAMをスワップとして使う逆転の発想ハックまで、ローカル推論最適化の全体地図を描きます。
2026-06-12 · 26 分で読めます #llm#inference#quantization#llama-cpp#vllmローカルAI & オンデバイスLLM 2026 完全ガイド — Ollama · LM Studio · Jan · Msty · Open WebUI · GPT4All · AnythingLLM · Faraday 徹底解説
2026年5月、ローカルAIはもはや「趣味」ではない。M4 Max MacBook ProがLlama 4 Scout 109B MoEを毎秒24トークンで動かす時代だ。Ollama、LM Studio、Jan、MstyのようなデスクトップランタイムがGUI/CLIを統一し、Open WebUI、AnythingLLM、LibreChatがChatGPT級のインターフェースを提供する。バックエンドはllama.cpp、MLX-LM、vL
2026-05-16 · 28 分で読めます #local-ai#on-device-llm#ollama#lm-studio#janLLM サービング & ローカル推論 2026 — vLLM / llama.cpp / MLX / Ollama / LM Studio / SGLang / TGI 徹底比較
2026 年の LLM サービング・推論フレームワークの地図を描く。データセンター陣営(vLLM・SGLang・TGI・Triton・TensorRT-LLM)、ローカル陣営(llama.cpp・MLX・llamafile・Ollama・LM Studio・GPT4All)、新興陣営(KTransformers・MLC LLM・Modular MAX)、そしてクラウドサービング SaaS(Together・Fireworks・Groq・
2026-05-16 · 34 分で読めます #llm#model-serving#inference#vllm#llama-cpp2026年に台頭するオープンソース地図 — OpenClaw・n8n・Langflow・Dify・Ollama 実践サーベイ
2026年にGitHubで爆発的に成長したオープンソースプロジェクトを実務者の視点で整理する。OpenClaw、n8n、Langflow/Dify/Flowise、Ollamaが何で、なぜ伸びているのか、いつ使うべきで、どんなリスクがあるのか。そして、ホットなプロジェクトを採用前に検証する方法までを扱う。
2026-05-14 · 25 分で読めます #open-source#github#trending#openclaw#n8n2026 AI デスクトップアプリのスナップショット — Granola・Cleft・Lex・Highlight・Raycast AI・Ollama、そして静かに立ち上がった「Ambient AI」カテゴリ
2026 年春、日常の AI 利用の重心はチャットボットのタブから「デスクトップに住んでいるアプリ」へと静かに移った。会議ノートの Granola、ローカル文字起こしの Cleft・Superwhisper・MacWhisper、AI ネイティブ執筆ツール Lex、システムワイドアシスタントの Highlight、ランチャー AI の Raycast AI、ローカルモデルとチャットする AnythingLLM・Jan・GPT4All・L
2026-05-14 · 61 分で読めます #ai-desktop#granola#cleft#lex-app#highlight-aiオープンソースLLM全体像ガイド：2026年のモデル・ツール・デプロイ戦略
2026年のオープンソースLLMエコシステムを網羅したガイドです。主要モデルファミリー（Llama、Mistral、Gemma、Qwen、DeepSeek）、ローカル推論ツール（Ollama、llama.cpp、vLLM）、ファインチューニング手法（LoRA、QLoRA）、そして独自LLMを運用するための実践的なデプロイ戦略を解説します。
2026-03-17 · 29 分で読めます #open-source#llm#llama#mistral#gemmavLLM & Ollama完全ガイド: LLMサービングエンジンのセットアップ、パラメータ、環境変数
vLLM PagedAttentionアーキテクチャとOllamaローカルLLMランタイム環境を包括的に比較・深掘りします。インストール、サーバー起動、API呼び出し、主要CLIオプション、サンプリングパラメータ、環境変数、量子化（AWQ/GPTQ/GGUF）、マルチGPU構成、Dockerデプロイ、パフォーマンスチューニングまで -- すべてのLLMサービング設定を実践例とともに解説します。
2026-03-01 · 51 分で読めます #vllm#ollama#model-serving#inference#gpu