Gemma 4 ローカル実行完全攻略

有料APIの費用負担なしに、自分のMacBookで最新のGemma 2モデルを直接動かす全工程を学習します。Apple SiliconのMetal APIを活用した性能最大化の手法と、VRAM容量別の最適パラメータ設定をマスターし、FastAPIベースのプロダクションレベルのローカルAIインフラ構築能力を身につけます。

2名 が受講中です。

難易度 中級以上

受講期間 1か月

macOS
macOS
quantization
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AI
AI
LLM
LLM
Gemma
Gemma
macOS
macOS
quantization
quantization
AI
AI
LLM
LLM
Gemma
Gemma

受講後に得られること

  • MacBook Pro M2/M3でのGemma 4モデルのインストールおよびMetal APIベースのパフォーマンス最適化

  • VRAM容量別の最適パラメータ選択とOllamaトラブルシューティングの実践的解決

  • FastAPIを活用したローカルLLM APIサーバーのラッピングおよびプロダクションデプロイ

クラウドベースの有料APIの費用負担や個人情報の流出を心配することなく、自分のコンピュータで直接Googleの最新モデルであるGemma 4を駆動する全過程をマスターする講座です。この講座は、単にモデルをインストールする方法を超えて、アーキテクチャに対する深い理解とハードウェア別の最適化戦略を提供します。


Gemma 4は、Local sliding window attentionとGlobal full attentionを交互に配置するHybrid attentionメカニズムを使用しています。最後のレイヤーは常にGlobal attentionで終わり、メモリ最適化のためにKey-Valueを共有し、Proportional RoPEを適用しています。この設計のおかげで、256K Contextを使用する場合でもVRAM使用量が爆発的に増えることはありません。

特にgemma4:26bモデルはMoEの効率性のおかげで、Q4 Quantization基準で約18 GBのVRAMだけでロードされ、同サイズのDenseモデルよりもメモリへの圧迫がはるかに低いです。これはM2 Max 32GB環境で実際に検証された最適な推奨モデルであり、RTX 3090やRTX 4090環境でも全コンテキストを余裕を持って使用できる最も明確な選択肢です。


ユーザーのハードウェア環境に合わせたモデルフォーマットの選択ガイドも提供します。CPUとGPUの混合オフロード(Offload)が必要な場合に細分化された制御が可能なGGUFフォーマットを推奨し、NVIDIA GPU専用環境で処理速度が最優先ならEXL2フォーマットが有利です。ただし、CUDA 13.2ランタイムでGGUFを実行すると出力品質が低下する問題があるため、安全なCUDA 12.x環境を維持する方法など、実務的なトラブルシューティングを扱います。Macユーザーの場合、Apple Metal APIを自動検知してGPUを加速するため、別途CUDAの設定は不要です。さらに、Ollamaのインストール時に頻繁に発生する「file does not exist」エラーはv0.20.0未満のバージョンで発生するため、GitHubからdarwin.zipを直接ダウンロードして解決するノウハウも共有します。


モデルの起動にとどまらず、FastAPIを活用してOllamaを外部アプリから呼び出し可能なREST APIサーバーとして構築する方法も学びます。講義で提供する基本コードはローカル開発専用ですが、これを実際のサービスとして外部に公開する際に必ず追加すべきBearerトークンヘッダー検証ミドルウェア、Rate limiting(レート制限)処理、HTTPS終端設定、入力長制限などの必須セキュリティアーキテクチャ設計法も併せて学習します。単なる趣味のインストールではなく、プロダクションレベルのLocal AI Serverを構築したいエンジニアの方々をお待ちしております。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 高価な有料APIのコストを削減したいAIエンジニアおよびスタートアップの開発者

  • データセキュリティが重要な環境で、ローカルLLMインフラを構築する必要があるバックエンド開発者

  • MacBook Pro M2/M3シリーズのハードウェア性能を最大限に活用したいAI研究者

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの基本文法とターミナルコマンドの使用経験

  • MacBook Pro M2以上のApple Siliconハードウェアを保有

  • APIサーバーの概念とRESTful通信に関する基礎知識

こんにちは
joheejinです。

こんにちは、AIエンジニア兼フルスタック開発者として活動しているチョ・ヒジンです。私は単にモデルを動かすだけにとどまらず、ユーザーに価値を届ける「生きているサービス」を作ることに集中しています。 実戦中心の技術スタック:Python(FastAPI, Django, LangChain)とJavaScript/TypeScript(React, Next.js)を基盤に、複雑なAIロジックをスムーズなユーザー体験へと繋げるフルスタックアーキテクチャを設計します。 検証された専門性:NASA Space Apps Challengeでの受賞やHult Prizeの国代表選出など、グローバルな技術コンテストで成果を収めてきました。また、リアルタイム面接補助サービス「InterviewMate」のような実際のサービスを自らローンチ・運営し、積み上げてきたノウハウを保有しています。 深みのある研究:単なる活用を超えて、プロンプトアーキテクチャや推論フレームワーク(STAR Framework)に関する研究を行い、arXivに論文を掲載するなど、最新のAI技術の原理を深く掘り下げています。 "学習用のコードではなく、市場で動作するコードを教えます。" 漠然としたAI理論にもどかしさを感じていたなら、実際のプロダクトをビルドしながら直面する問題解決のプロセスを、私と一緒に体験してみましょう。
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カリキュラム

全体

4件 ∙ (40分)

講座資料(こうぎしりょう):

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