ローカルLLM study1-b: Hugging Faceオリジナル版Gemma 4を動かしてみた

Microsoft Agent Frameworkのハーネスコア機能が正式リリースされ、その機能をLM Studioで試す前編。ハーネスの役割や、LM Studioとの連携手順、実際に動作させるための設定方法が解説される

Microsoft Agent Frameworkのハーネスコア機能が正式リリースされ、LM Studioを使ってローカルで試す手順を後編で解説している。具体的には、エージェントの実行環境設定と、LM Studioとの連

スマホのブラウザのみで画像認識AI（ONNX Runtime Web × NanoDet-Plus）が動作するかどうかの検証結果が得られる。実行環境の制約やパフォーマンスの実測値から、モバイルでのAI活用の現実的な判断が

ローカルLLMに心音データを音響化（ソニフィケーション）して渡す方法が学べる。具体的には、Mac miniを使ったセットアップ手順や、音データをLLMが処理可能な形式に変換するテクニックが得られる。

1.15GBという軽量サイズで動作する8Bパラメータの1-bit LLM「Bonsai」をローカル環境で実用的に使いこなす方法が得られる。具体的な導入手順や、低リソース環境でも推論を実行するための設定のコツ、通常のLLM

ローカルLLMのGemma 4 MTPとClaude Codeを組み合わせて、テトリスを54秒で一発動作させるコード生成が可能である。具体的には、Gemma 4 MTPがコード生成の速度と精度を両立し、Claude Co