LLM チュートリアル

Muse Code と Meta Model API で Muse Spark 1.3 をセットアップし、contributor と standard のティアを選び、Meta の効率性主張を検証します。

OpenAI API経由でGPT-6 Astraを用い、非同期ツール、推論制御、構造化出力、コスト追跡を備えたPython製リリースチェックエージェントを構築し、コンピュータ利用とステアリングを検証します。

PythonでGemini 3.8 Flash APIを使う方法：Interactions APIのセットアップ、thinking_levelの調整、PDFからJSONへの抽出、コードによる関数呼び出し。

Anthropicの最新フラッグシップモデルを使い、変更計画前にFlaskリポジトリを読むPythonエージェントを構築します。進捗更新、読み取り専用ファイルツール、コスト管理も追加。

RTX PRO 6000 上で llama.cpp を使い Qwen3.8-Flash-Next GGUF をローカル実行し、OpenCode に接続して完全ローカルのエージェント型コーディング環境を構築する方法を解説します。

AnthropicのClaude Codeを使い、SupabaseのPythonライブラリを題材に、開発ワークフローを改善する方法を学びます。

Anthropic の Fable 5 を Claude Code で検証：ワンショット構築での挙動、安全性による拒否と Opus へのフォールバック、使いどころ。

Microsoft VibeASR.cpp を使い、CPU上でローカルに高速・高精度・多言語の音声認識を行う方法。ファイル文字起こし、リアルタイムストリーミング、Gradio製Web UIをWindows・Linux・macOSで実行。

Unsloth Studio を使って最新の DeepSeek V4 Flash モデルをマルチ GPU 環境で実行し、OpenCode に接続。ローカルの AI コーディングエージェントでインタラクティブな株式分析サイトを構築します。

Unsloth、LoRA、Hugging Face、RunPod の H100 GPU を用いて、PubMedQA 上で生物医学 QA のために DiffusionGemma 26B-A4B をファインチューニングする方法を学びます。

Claude Codeはデフォルトで無料ではありません。セットアップ手順のすべてと、それぞれが何を犠牲にするかを正直に説明します。

llama.cppでGemma 4 12B QATをローカル実行し、量子化対応学習が4-bit GGUF推論をどのように改善し、VRAM使用量を削減し、速度を高め、コンシューマーGPU上のローカルAIをより安定させるかを確認しましょう。