ローカルAI入門記事一覧

Windows初心者向けに、始め方、PCスペック、GPUなし、LM Studio、Ollama、モデル用語、中古PC・ミニPCの記事をカテゴリ別に整理しています。

新しいモデルやツール更新は、通常記事とは別にローカルAI更新メモで公開時点の情報として整理しています。運営方針や確認方法はこのサイトについてで確認できます。

検索クラスターから読む

目的ごとの順番で、迷わず次の記事へ

全体像、設定、失敗対策の順に進める読み方です。

安全と次世代RAG

GGUF量子化安全とオンデバイスRAG/NPUを読む

知らないGGUFを動かす前の配布元確認、Q4/Q5/Q8の安全誤解、Hugging Faceチェック、RAGの重さとNPU研究を一つの順番にまとめます。

新しい伸び筋

PDFをローカルAIで読む

ツール比較から始め、AnythingLLMのPDF設定、RAG、埋め込み、引用確認、検索漏れへ必要な分だけ進みます。

接続クラスター

Hermes Desktopを理解して接続する

Hermes Desktopの役割を先に理解し、LM Studio・Ollama・OpenRouterなどのproviderを目的別に選び、最後に接続トラブルを切り分けます。

新しい実用クラスター

ローカルAIエージェントを安全に選ぶ

Bionic、Ollama、AnythingLLM、Hermesを同じ種類のアプリとみなさず、local/cloud、ファイル、MCP、定期実行、PC負荷の順に比較します。

重い・止まるを解決

LM Studioの速度と安定性を直す

まずロード・TTFT・tokens/sを測り、CPU 100%やGPU使用率の見え方を確認して、VRAM、モデルサイズ、コンテキスト長の順に負荷を下げます。

まず読む入門

ローカルAIとローカルLLMの全体像、ChatGPTとの違い、始め方をつかむ入口です。

LM Studio・GGUF

GGUFとは何か、LM Studioで最初に見るモデルサイズ・量子化・画像入力・保存先・診断ツールまで、モデル選びの順番をまとめています。

クラウドGPU・実験環境

手元PCを買い替える前に、Google ColabでGGUF・llama.cpp・MTPを条件付きで試します。Colabはローカル処理ではありません。

PCスペック・GPUなし

手元のWindows PCでどこまで試せるか、メモリやVRAMから判断します。

LM Studio/Ollama

Bionic、Ollama、AnythingLLM、Hermesの役割、Windows導入、Windows ARM互換性、VS Codeのlocal model、LM Studioのlms CLI・Tool Use・Structured Output・Responses、OllamaのOpenAI互換API・native API streaming・tool calling・Structured Outputs・embedding・Modelfile、モデルID・capabilities・実行状態、ローカルモデルとcloudモデルの境界、モデル保存先・一覧・削除、base URL、エラー時の切り分けを整理します。

API・長文・RAG

ローカルAIをAPI、LM StudioのTool Use・Structured Output・Responses、OllamaのOpenAI互換API・native API streaming、tool calling・Structured Outputs、embedding、長文処理、PDF/RAG、外部API、provider切り替えまで広げるための技術入口です。

実用化・ツール連携

安全性、JSON出力、LM Studio Structured Output・Responses、Ollama Structured Outputs、埋め込み、文書チャット、音声文字起こし、話者分離、画像OCR、翻訳、コーディング、MCP、LM StudioとOllamaのtool callingを理解して、ローカルAIを道具として使う入口です。