AI

LLMを自社でホストすることで、データ、モデル、推論を自らのコントロール下に置くことが可能になります。これは、チーム、企業、国家にとって実用的な**AI主権への道です。ここでは、AI主権とは何か、どの側面と方法**で構築されるのか、LLMの自社ホスティングがどのように関与するのか、国々がこの課題にどのように対応しているのかを説明します。

大型言語モデルをローカルで実行することで、プライバシーの確保、オフラインでの利用、およびAPIコストのゼロ化が可能です。このベンチマークでは、RTX 4080上で動作する9つの人気のあるLLM（[LLMs on Ollama on an RTX 4080](https://www.glukhov.org/ja/post/2026/01/choosing-best-llm-for-ollama-on-16gb-vram-gpu/ “LLMs on Ollama on an RTX 4080”）の実際の性能が明らかになります。

この月のPythonエコシステムは、Claude SkillsとAIエージェントツールの台頭によって主導されています。
この概要では、GitHub上位のPythonリポジトリの分析を行います。

RustエコシステムはAIコーディングツールやターミナルアプリケーションにおいて革新的なプロジェクトが爆発的に増加しています。 この概要では、今月のGitHub上でのトップトレンドのRustリポジトリを分析しています。

Goエコシステムは、AIツール、セルフホストアプリケーション、開発者インフラにわたる革新的なプロジェクトとともに、ますます活気づいています。この概要では、今月のGitHub上位トレンドGoリポジトリについて分析します。

この包括的なガイドでは、Anaconda、Miniconda、Mambaの比較についての背景と詳細な情報を提供します。これらは、複雑な依存関係や科学計算環境を使用するPython開発者やデータサイエンティストにとって不可欠な強力なツールです。

Open WebUIは、拡張性が高く、機能豊富な自己ホスト型のウェブインターフェースで、大規模言語モデルとやり取りするのに最適です。

vLLM は、UC BerkeleyのSky Computing Labが開発した、大規模言語モデル（LLM）向けの高スループットでメモリ効率の良い推論およびサービングエンジンです。

NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell)は オーストラリアで今すぐ購入可能 の主要PC小売店で在庫あり。

グローバルDGX Sparkの価格と入手方法を ご存知の方は、オーストラリアの価格がストレージ構成や小売店によって 6,249〜7,999オーストラリアドル と幅があることをご存知でしょう。

AI生成コンテンツの増加により、新たな課題が生じています。それは、本物の人の書き方と「AIスロップ」（https://www.glukhov.org/ja/post/2025/12/ai-slop-detection/ “AIスロップ”）を区別することです。AIスロップとは、低品質で大量生産された合成テキストのことです。

CogneeはPythonフレームワークで、LLMを使用してドキュメントから知識グラフを構築するためのものです。 しかし、これは自社ホストされたモデルと互換性があるのでしょうか？

LLM（大規模言語モデル）を本番環境で使用する際には、構造化された、型安全な出力を得ることが極めて重要です。
BAMLおよびInstructorという2つの人気のあるフレームワークは、この問題に対して異なるアプローチを取ります。

最適なLLMの選定は、グラフ構築の品質、幻覚率、ハードウェアの制約をバランスよく考慮する必要があります。
Cogneeは、Ollama](https://www.glukhov.org/ja/post/2024/12/ollama-cheatsheet/ “Ollama cheatsheet”)を通じて32B以上の低幻覚モデルで優れたパフォーマンスを発揮しますが、軽量な構成では中規模のオプションも利用可能です。

Jupyter Notebookの生産性を飛躍的に向上させるために、データサイエンスおよび開発体験を変革するための必須のショートカット、マジックコマンド、ワークフローのヒントをご活用ください。

OllamaのPythonライブラリは、今やOLlama web searchのネイティブな機能を含んでいます。わずか数行のコードで、ローカルのLLMをインターネット上のリアルタイム情報を補完し、幻覚を減らし、正確性を向上させることができます。

正しいベクトルストアを選択することで、RAGアプリケーションの性能、コスト、拡張性が大きく左右されます。この包括的な比較では、2024年～2025年の最も人気のあるオプションをカバーしています。