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シリコンバレーのエンジニアと学ぶ Local LLM 完全攻略(LM Studio & Ollama & Ollaya)

これからは、あなたのAIはクラウド上にはありません。 あなたのノートパソコンの中で直接動作します。 LM StudioとOllamaを活用し、 データ処理、ドキュメント分析、コード生成まで、 完全にローカルで実行するPrivate AI環境の構築方法をご紹介します。 セキュリティの心配なく、コストもかからず、 そしてより高速に―― AIを「使うレベル」から「自分で活用するレベル」へとステップアップしましょう。

難易度 入門

受講期間 無制限

AI
AI
LLM
LLM
AI Agent
AI Agent
AI
AI
LLM
LLM
AI Agent
AI Agent

学習した受講者のレビュー

4.8

5.0

Reo

100% 受講後に作成

ヘルメスエージェントやLLM Wikiなどを構築するために受講しました。 ollamaとLM Studioについて説明していただきましたが、Docker Model Runnerまで追加していただければ幸いです。 翻訳する際にTemperatureを調節しながら、回答が変化するのを見るのも楽しかったです。 おかげでLLMのパラメーター(?)についても興味を持つようになりました。 ありがとうございました。

5.0

서버지킴이

54% 受講後に作成

いつもローカルでLLMを動かしてみたいと思っていましたが、設定が大変すぎて手を出せずにいたんです… この講義を見てすぐに動かせました(笑)本当にありがとうございます!

5.0

문석청

32% 受講後に作成

良い講義をありがとうございました。

受講後に得られること

  • 自分のコンピューター上でAIを直接実行するPrivate AI環境を構築する能力

  • 会社データ/個人データを安全に取り扱うAIワークフロー

  • 「AIを使うレベル」から「AIを運用するレベル」への転換


Private AI 環境を、
ローカルで直接構築しましょう!

シリコンバレーのStaff Software Engineerが、あなたのノートパソコンでAIを直接実行する方法から、LM StudioとOllamaを活用したPrivate AIの構築まで、すべてをお教えします。
これでAPIの費用やセキュリティを心配することなく、あなたのデータを安全に守りながら、AIを思いどおりに活用できます。


会社のセキュリティ上の理由で、ChatGPTの利用をためらっていませんか?

繰り返し行うデータ処理、文書分析、コード生成作業に、毎回時間を費やしていませんか?

APIの利用量制限やコスト負担のために、AIの活用が限定的だと感じていましたか?

ご安心ください。この講義を通じて、AIを'使うレベル'から'自ら運用するレベル'へと、さらに一段階成長できます。
これからはあなたのラップトップが、強力なAI開発環境へと変わります。


🏛️ LM StudioとOllamaで
自分のラップトップ上でLLMを直接動かす
Private AI環境の構築方法


セキュリティとコストを気にせずAIを
'運用する開発者'へ
生まれ変わりましょう。




この講義が終わる頃には、あなたは


個人情報の流出を心配することなく、AIを自由に活用できます。

  • 会社のセキュリティポリシーのために、ChatGPTの使用をためらった経験はありませんか?この講義では、LM StudioとOllamaを使ってノートパソコン上で直接AIモデルを動かし、機密性の高い会社データや個人情報を外部に送信する心配なく、安全に分析・活用する方法を学びます。もうAIの利用に制約を感じることはなくなるでしょう。

反復的な開発業務を自動化し、業務効率を最大化します。

  • 繰り返されるデータ処理、文書要約、コード生成作業に追われ、時間が足りないと感じていた開発者やデータ職の方なら、これからは自分で構築したPrivate AI環境によって、こうした業務を自動化できます。API料金や利用制限を気にすることなく、皆さんのノートパソコンを強力なAI開発ツールに変えてみましょう。

APIコストの負担なくAIモデルを自由に運用できる専門家になります。

  • LM StudioとOllamaを単にインストールするだけでなく、モデルの詳細設定(Top K、Top P、Temperatureなど)からGGUF、MLX Runtimeの活用、システムプロンプトおよびプリセットの構成、REST API連携まで自在に扱えるようになります。これにより、AIを「使うレベル」から「自分で運用するレベル」へとステップアップし、コスト効率よくAIを活用する能力を身につけられます。






✔️

個人のノートパソコンでAIを直接実行する
最も速い方法

シリコンバレーのエンジニアとともに行う
Private AI構築

これであなたのAIはクラウドではなく、あなたのノートパソコンの中で直接動作します。LM StudioとOllamaを活用して、データ処理、文書分析、コード生成までをローカル環境で直接実行するPrivate AIの構築方法を学びます。セキュリティやコストを心配することなく、AIを'使うレベル'から'自ら活用するレベル'へと引き上げることができます。

LM StudioとOllamaを活用した
実践的なAIワークフローの構築

この講義では、LM StudioとOllamaを自分でインストールし、さまざまなモデルパラメータや設定を調整しながらローカルAI環境を構築します。システムプロンプトの設定、Top K/Pサンプリング、構造化された出力の生成など、実際の開発に必要なすべてのプロセスを実践し、会社のデータや個人データを安全に処理するAIワークフローを完成させることができます。

Private AI構築のための
主要コードおよび資料を提供

講義で使用するLM Studio、Ollamaのインストールファイルおよび必須設定ガイド、さまざまなモデルパラメータ調整のサンプルコードを提供します。また、Hugging FaceのオープンLLMモデル情報とライセンス比較、GGUFおよびMLXランタイムの活用方法など、Private AI開発に必要なすべての資料を手に入れられます。


📚

ローカルでAIを直接実行
プライベートAI環境構築マスター

セクション1

オープンLLMの概要とローカル実行

オープンLLMの概念、オープンソースモデルの種類、そしてモデルパラメータおよび重みの重要性を理解します。また、ローカル環境でのモデル実行、カスタマイズ、さらにプライバシーと制御の面でのメリットについて探求します。


セクション2

LM Studioを活用したローカルAI環境の構築

LM Studioをインストールし、ユーザーインターフェース、設定、システムプロンプト、サンプリング手法などを学びます。GGUF、MLXランタイム、ハードウェア設定、コンテキスト長の管理およびREST APIの活用方法を学習し、ローカルAIモデルを効果的に運用します。


セクション3

Ollamaを利用したLLMのデプロイと活用

Ollamaのインストールと基本的な使い方を学び、便利なオープンLLMを探す方法を習得します。マルチモーダリティ対応、システムメッセージおよびモデルパラメータの調整、セッション管理、Modelfileによるモデル作成、さらにOllamaサーバー(API)の活用方法とコード例を取り上げます。


🧐 このような方々のお悩みを
解決できます!

📌

会社のセキュリティ上の理由でChatGPTの利用をためらっている開発者

機密性の高い会社データを外部APIに送信することに不安を感じ
業務自動化に制約を感じている方

📌

反復的な開発業務により時間効率が低いジュニア開発者

毎日繰り返されるコード生成やドキュメント分析作業に
時間を取られ、コア開発業務に集中するのが難しい方

📌

LM Studio/Ollamaのインストール後の活用に苦労しているAI学習者

LM StudioやOllamaをインストールしたものの、複雑な設定やパラメータのために
実際にPrivate AIを構築・活用することに難しさを感じている方




受講前の参考事項


実習環境

  • オペレーティングシステム:Windows、macOS、Linuxのすべてに対応しています。

  • 必須ツール:LM Studio、Ollamaをインストールして使用します。

  • 推奨スペック:GPU(8GB VRAM以上推奨)、16GB RAM以上のPCがスムーズな実習に役立ちます。

前提知識および注意事項

  • 開発者やデータ職種の経験がある方には、さらにおすすめです。

  • AIモデルをローカルで直接動かしたい方に適しています。

  • 個人情報や会社のセキュリティ上の理由で、クラウドAIの利用をためらっている方におすすめです。

学習資料

  • 講義スライドのPDF資料が提供されます。

  • 実習に必要なすべてのコード例が含まれています。

  • LM Studio、Ollamaの公式ドキュメントも併せて参照するとよいでしょう。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 会社のセキュリティ上の理由で、ChatGPTを自由に使えずもどかしい方

  • 毎回繰り返し作業を手作業で行うため、時間が足りない開発者/データ職種の方々

  • APIコストと利用制限のために、AIの活用に制約を感じている方

  • LM Studio、Ollama、Ollayaをインストールしただけで、十分に活用できていない方

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基本的なコンピューター操作スキル - ターミナル(コマンド)の実行、プログラムのインストール経験が必要

  • 開発またはデータ業務に関する基礎的な理解

  • AIツール(ChatGPTなど)を一度でも使用した経験(推奨)

こんにちは
altoformulaです。

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受講レビュー

383

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4.7

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韓国で終わらせるつもり?英語で世界市場を突き破れ! 🌍🚀

こんにちは。UC Berkeleyで💻コンピューター工学(EECS)を専攻し、シリコンバレーで15年以上ソフトウェアエンジニアとして働いてきました。現在はシリコンバレーのビッグテック本社でビッグデータとDevOpsを担当するStaff Software Engineerを務めています。 working with Big Data and DevOps at a Big Tech headquarters in Silicon Valley.

  • 🧭 シリコンバレーのイノベーションの現場で直接学んだ技術とノウハウを、オンライン講義を通じて皆さんと分かち合いたいと思います。

  • 🚀 技術革新の最前線で学び成長してきた私と共に、皆さんもグローバルな舞台で活躍できる力を身につけましょう!

  • 🫡 頭は良くありませんが、諦めずにコツコツと続ければ何事も成し遂げられるということを、ぜひお伝えしたいです。いつも役立つ資料で、そばからサポートさせていただきます。

 

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カリキュラム

全体

39件 ∙ (4時間 30分)

講座資料:

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受講レビュー

全体

42件

4.8

42件の受講レビュー

  • reogride3237님의 프로필 이미지
    reogride3237

    受講レビュー 19

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    ヘルメスエージェントやLLM Wikiなどを構築するために受講しました。 ollamaとLM Studioについて説明していただきましたが、Docker Model Runnerまで追加していただければ幸いです。 翻訳する際にTemperatureを調節しながら、回答が変化するのを見るのも楽しかったです。 おかげでLLMのパラメーター(?)についても興味を持つようになりました。 ありがとうございました。

    • altoformula
      知識共有者

      Reoさん、こんにちは。 🙂 素敵なレビューを本当にありがとうございます!クロードに続き、この講義も受講してくださったのですね。 ヘルメス・エージェントやLLM Wikiの構築を目標に受講されたとのこと、講義の方向性と合致していたようで嬉しいです。 特にOllamaとLM Studioの部分がお役に立てたようで何よりです。 おっしゃっていただいたDocker Model Runnerも非常に良いポイントです。 実務でますます重要になっている領域ですので、講義のアップデートや追加資料として扱えるよう検討してみます。 Temperatureを調整しながら結果が変わるのを直接体感された部分も、まさに核心を突いています。 こうした実験を通じてLLMの動作原理を体感することが、最も早く理解する方法ですからね 👍 良いフィードバックのおかげで、講義をさらに発展させることができそうです。LLM Wikiに関する内容はクロードの講義にアップデートしましたので、ぜひ確認してみてください。 これからも継続的にアップデートを続けていきます。ありがとうございました! 🚀

  • hbsong257864님의 프로필 이미지
    hbsong257864

    受講レビュー 1

    ∙

    平均評価 5.0

    修正済み

    5

    100% 受講後に作成

    Local LLMを適用する必要があり受講しましたが、方向性を定めるのに役立ちました。解決したかった問題にそのまま適用することはできませんが、LMStudioやOllamaの使い方、そして有益な情報を得ることができて良かったです。

    • altoformula
      知識共有者

      hbsong25様、こんにちは。 お忙しい中、素敵なレビューを残していただきありがとうございます!!

  • seukchungmoon8847님의 프로필 이미지
    seukchungmoon8847

    受講レビュー 42

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    32% 受講後に作成

    良い講義をありがとうございました。

    • altoformula
      知識共有者

      ムン・ソクチョン様、こんにちは。 お忙しい中、素敵なレビューを残していただきありがとうございます。

  • knocktea님의 프로필 이미지
    knocktea

    受講レビュー 3

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    完走したことで、LLMを扱えるという自信がつきました!少しずつ慣れていって、何かを作ってみたいです。

    • altoformula
      知識共有者

      玄米緑茶様、こんにちは。 素敵なレビューを残していただき、本当にありがとうございます!😊 講義を通じて「LLMも自分で扱えそうだ」という自信を持っていただけたことが、何より嬉しいフィードバックです。最初から大掛かりなプロジェクトを作るよりも、小さな自動化や個人プロジェクトから一つずつ作ってみることで、すぐに実力が伸びるはずです。これからも楽しくAIを活用されることを応援しています!🚀

  • abandonship님의 프로필 이미지
    abandonship

    受講レビュー 6

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    61% 受講後に作成

    LM StudioとOllamaについて、とりあえず起動してただ使っている状態でしたが、一度全体的に機能や用途について学べる講義だったので良かったです。

    • altoformula
      知識共有者

      こんにちは、船を捨てろ(배를버려라)様。 素敵なレビューを残していただき、ありがとうございます!😊 思ったよりも多くの方が LM Studio や Ollama をインストールした後、基本機能だけを使われていますが、実際にはモデル管理、API サーバー、コンテキスト設定、GPU 活用、多様なモデルの比較など、知っておくとさらに活用度が上がる機能がたくさんあります。 基礎知識が身についたことで、これからはローカル LLM を AI Agent、MCP、開発ツールと連携させながら、より楽しく活用していただけると思います。 貴重なご感想をありがとうございました!

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