DockerモデルランナーにNVIDIA GPUサポートを追加する
NVIDIA CUDAをサポートするDocker Model RunnerでGPU加速を有効にする
Docker Model Runner は、AIモデルをローカルで実行するためのDocker公式ツールですが、NVIDIA GPU加速をDocker Model Runnerで有効にする には特定の設定が必要です。
AI
LLMコストの削減：トークン最適化戦略
LLMのコストを80％削減するスマートなトークン最適化で
トークン最適化は、コスト効率の良いLLMアプリケーションから予算を圧迫する実験を分ける重要なスキルです。
Self-Hosting Immich: プライベート写真クラウド
ご自身でホストするAIを活用したバックアップに使用される写真
Immich は、あなたの思い出を完全にコントロールできる、革新的なオープンソースでセルフホスト型の写真および動画管理ソリューションです。Google Photos と競合する機能を備えており、AI による顔認識、スマート検索、自動モバイルバックアップを含みながら、あなたのデータをプライバシーとセキュリティを保ったまま、あなたのサーバー上に保管します。
NVIDIA DGX Spark vs Mac Studio vs RTX-4080: Ollamaのパフォーマンス比較
GPT-OSS 120bの3つのAIプラットフォームでのベンチマーク
PythonでMCPサーバーを構築する：ウェブ検索とスクレイピングガイド
Pythonの例を使ってAIアシスタント用のMCPサーバーを構築する
モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIアシスタントが外部データソースやツールとどのように相互作用するかを革命的に変えてきました。本ガイドでは、ウェブ検索およびスクレイピング機能に焦点を当てた例を用いて、MCPサーバーをPythonで構築する方法について説明します。
Docker Model Runner チートシート: コマンドと例
Docker Model Runner コマンドのクイックリファレンス
Docker Model Runner (DMR) は、2025年4月に導入されたDocker公式のAIモデルをローカルで実行するためのソリューションです。このチートシートは、すべての必須コマンド、設定、ベストプラクティスのクイックリファレンスを提供しています。
Docker Model Runner vs Ollama: どちらを選ぶべきか？
Docker Model RunnerとOllamaを用いたローカルLLMの比較
ローカルで大規模言語モデル（LLM）を実行する は、プライバシー、コスト管理、オフライン機能のため、ますます人気になっています。 2025年4月にDockerがDocker Model Runner（DMR）、AIモデルの展開用公式ソリューションを導入したことで、状況は大きく変わりました。
LLM ASICの台頭：推論ハードウェアがなぜ重要なのか
専用チップにより、AIの推論がより高速かつ低コストになってきている。
「DGX Spark vs. Mac Studio: NVIDIAの個人用AIスーパーコンピュータの価格比較」
在庫状況、6か国の実際の小売価格、およびMac Studioとの比較。
NVIDIA DGX Spark は現実のものであり、2025年10月15日に販売開始され、CUDA開発者向けに、統合されたNVIDIA AIスタックを使用してローカルLLM作業を行う必要がある人を対象としています。US MSRPは**$3,999**; UK/DE/JPの小売価格はVATとチャネルの影響で高くなっています。AUD/KRWの公開価格はまだ広く掲載されていません。
Ollama用のGoクライアント: SDK比較とQwen3/GPT-OSSの例
OllamaをGoで統合する: SDKガイド、例、およびプロダクションでのベストプラクティス
このガイドでは、利用可能な Go SDK for Ollama の包括的な概要を提供し、それらの機能セットを比較します。
比較：Qwen3:30b と GPT-OSS:20b
これらの2つのモデルの速度、パラメータ、パフォーマンスの比較
ここに Qwen3:30b と GPT-OSS:20b の比較を示します。インストラクションに従う能力とパフォーマンスパラメータ、仕様、速度に焦点を当てています：
Ollama GPT-OSS 構造化出力の問題
あまり良くない。
OllamaのGPT-OSSモデルは、特にLangChainやOpenAI SDK、vllmなどのフレームワークと併用する際、構造化された出力の処理に繰り返し問題を抱えています。
構造化された出力でLLMを制約する：Ollama、Qwen3およびPythonまたはGo
Ollamaから構造化された出力を得るいくつかの方法
大規模言語モデル（LLM） は強力ですが、実運用では自由な形式の段落はほとんど使いません。 代わりに、予測可能なデータ：属性、事実、またはアプリにフィードできる構造化されたオブジェクトを望みます。 それはLLM構造化出力です。
Ollamaの新バージョンv0.12.1におけるメモリ確保モデルのスケジューリング
オラマモデルのスケジューリングに関する自分のテスト ````
ここでは、新しいバージョンのOllamaがモデルに対してどのくらいのVRAMを割り当てているかについて、Ollama VRAM割り当てと以前のOllamaバージョンを比較しています。新しいバージョンは、実際には以前のバージョンよりも劣っています。
オラマのエンシティフィケーション――初期の兆候
現在のOllama開発状況に対する私の見解
Ollama は、LLMをローカルで実行するためのツールとして非常に人気を博しています。
シンプルなCLIとスムーズなモデル管理により、クラウド外でAIモデルに取り組む開発者にとっての定番オプションとなっています。
しかし、多くの有望なプラットフォームと同様に、すでに Enshittification の兆候が見られるようになってきています。
ローカルのOllamaインスタンス用のチャットUI
2025年のOllamaで最も注目されているUIの概要
ローカルにホストされた Ollama は、自分のマシンで大規模な言語モデルを実行できるが、コマンドラインで使用するのはユーザーにとって使いにくい。
以下は、ローカルの Ollama に接続する ChatGPT スタイルのインターフェース を提供するいくつかのオープンソースプロジェクトである。