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Notes & Insights
- プログラミング
Linuxのユーザー・グループ管理｜追加・削除・権限設定の基本操作ガイド
Linuxのユーザー・グループ管理を基礎から解説します。ユーザーの種類と管理ファイル、useraddやusermodでの追加・変更・削除、グループを使ったアクセス制御、sudoersの設定、chageによるパスワードポリシー、不要アカウントの棚卸しまで紹介します。
- プログラミング
Vim入門｜Linuxで必須のテキストエディタの基本操作と実践テクニック
Vimの基本操作を初心者向けに解説します。Linuxサーバーで学ぶべき理由、起動と終了、vimtutorの使い方、ノーマル・インサート・コマンドライン・ビジュアルの4つのモード、カーソル移動と削除・ヤンク・アンドゥ、検索と置換まで、サーバー管理で使う操作を紹介します。
- プログラミング
WSL2でWindows上にLinux環境を構築｜インストールから開発活用まで完全ガイド
WSL2でWindows上にLinux環境を構築する方法を解説します。WSL1との違い、ワンコマンドでのインストール、WindowsとLinux間のファイルアクセス、DockerやVS Codeとの連携、サーバー環境の再現などの活用例、起動しない時の対処まで紹介します。
- AI・機械学習
Llama 4をローカルで動かす方法｜特徴・性能・導入手順を解説
Meta社のLlama 4をローカル環境で動かす方法を解説します。Llama 3.1からの進化点、ScoutとMaverickの違い、4bit量子化での推奨環境とCPUのみでの実行可否、Ollamaでの導入手順、日本語性能と業務活用、他モデルとの比較まで紹介します。
- AI・機械学習
llama.cppとは？軽量にローカルLLMを実行する方法を初心者向けに解説
llama.cppの概要からインストール、モデル実行までを初心者向けに解説します。ビルド済みバイナリとソースからのビルド、対話モードとベンチマーク、APIサーバーとしての運用、スレッド数や低ビット量子化などCPU推論のコツ、Ollamaとの関係まで紹介します。
- AI・機械学習
LM Studioの使い方｜GUIで簡単にローカルLLMを動かす方法を解説
LM Studioの使い方を初心者向けに解説します。インストールとシステム要件、モデルの検索と量子化バージョンの選び方、システムプロンプトやパラメータの調整、ローカルAPIサーバーの起動、モデル比較機能、Ollamaとの使い分けまで、GUIで動かす方法を紹介します。
- AI・機械学習
ローカルLLMをAPI化する方法｜vLLM・FastAPIで自社AIサーバーを構築
ローカルLLMをAPIサーバーとして構築する方法を解説します。初心者向けのOllama、本格運用向けのvLLM、FastAPIによるカスタムサーバーの3つの方法、OpenAI互換APIの利用、Docker化やリバースプロキシなど本番運用のポイントまで紹介します。
- AI・機械学習
中小企業のローカルLLM活用事例5選｜業務効率化の実践レポート
中小企業がローカルLLMで業務効率化を実現した事例を5つ紹介します。製造業の品質検査レポート、会計事務所の問い合わせ対応、IT企業のコードレビュー、不動産会社の物件紹介文、物流会社の議事録要約について、導入の背景と課題、導入したシステム、導入効果をレポートします。
- AI・機械学習
ローカルLLMで社内チャットボット・FAQ構築｜導入手順とコスト削減効果
ローカルLLMで社内チャットボット・FAQを構築する方法を解説します。必要なコンポーネントと用途別の推奨モデル、OllamaとOpen WebUIを使った構築手順、RAGによるFAQ品質の向上、導入・ランニングコストの試算、回答精度を高める運用のコツまで紹介します。
- AI・機械学習
ローカルLLMでコード生成・プログラミング支援｜セキュアな開発環境の構築
ローカルLLMを使ったセキュアなコード生成・プログラミング支援環境の構築方法を解説します。機密性やオフライン利用のメリット、コーディング向けモデルの選び方、Ollamaでの環境構築、VS CodeやNeovimとの連携、コードレビューやテスト生成の活用シーンを紹介します。
- AI・機械学習
ローカルLLMのファインチューニング入門｜自社データで精度を高める方法
ローカルLLMのファインチューニングを初心者向けに解説します。RAGとの違い、フルファインチューニングやLoRA・QLoRAの手法、必要なハードウェアとソフトウェア、学習データの形式と量の目安、QLoRAによる実践手順、過学習やメモリ不足への対処まで中小企業向けに紹介します。
- AI・機械学習
ローカルLLMの仕組みをわかりやすく解説｜推論・量子化・GPUの役割とは
ローカルLLMがどのように動くのかを初心者向けに解説します。Transformerとパラメータの基本構造、推論で回答を生成する流れ、量子化の原理とGGUFフォーマット、CPUとGPUの違いやVRAMの重要性、コンテキストウィンドウまで導入判断に役立つ仕組みを紹介します。