LLM

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。

HTMLをMarkdownに変換は、LLM（大規模言語モデル）やドキュメンテーションシステム、Hugoなどの静的サイトジェネレーター向けのウェブコンテンツ準備において、現代の開発ワークフローにおいて基本的なタスクです。このガイドは、2026年のドキュメンテーションツール: Markdown、LaTeX、PDFおよび印刷ワークフロー ハブの一部です。

Docker Model Runner (DMR) は、2025年4月に導入された Docker の公式ソリューションで、AIモデルをローカルで実行するためのものです。このチートシートでは、すべての必須コマンド、構成、および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。

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にますます人気になってきています。 2025年4月にDockerが**Docker Model Runner (DMR)**を導入し、AIモデルの展開用の公式ソリューションとして登場したことで、状況は大きく変わりました。

AI の未来は、より賢い モデル だけに関するものではありません。それは、実際にそれらのモデルがどのように提供されるかに合わせて設計されたシリコン（半導体）についても同様です。LLM の推論 に特化したハードウェアは、ビットコインマイニングが GPU から専用 ASIC へと移行したのと同じような道を行っていますが、モデルや精度のレシピが絶えず進化しているため、より厳しい制約の中で進んでいます。

NVIDIA DGX Spark は実在する製品で、2025 年 10 月 15 日から販売開始されます。統合された NVIDIA AI スタック を利用して、ローカルでの LLM 作業 が必要な CUDA 開発者を主なターゲットとしています。米国での MSRP は 3,999 ドル です。英国・ドイツ・日本 での小売価格は、VAT（消費税）や流通チャネルの事情により高くなります。オーストラリアドル (AUD) や韓国ウォン (KRW) の公開価格はまだ広く発表されていません。

以下は、Qwen3:30b と GPT-OSS:20b の比較です。 指示の遵循度（Instruction Following）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。

この投稿では、PythonアプリケーションをOllamaに接続する2つの方法について紹介します。1つ目はHTTP REST APIを使用する方法、2つ目は公式のOllama Pythonライブラリを使用する方法です。

OllamaのGPT-OSSモデルは、LangChainやOpenAI SDK、vllmなどのフレームワークと使用する際に、構造化された出力を処理する際に繰り返し問題が発生しています。

主要なLLMプロバイダにおける構造化出力（信頼性の高いJSONの取得）のサポート状況を並べて比較し、最小限のPythonコード例を掲載します。

大規模言語モデル（LLM） は強力ですが、本番環境では自由な形式のパラグラフ（段落）を返すことは稀です。 代わりに、アプリに投入できる予測可能なデータ：属性、事実、または構造化されたオブジェクトを求めます。 それが LLM 構造化出力 です。

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、以前のバージョンよりも劣っています。

Ollama は、LLM をローカルで実行するためのツールとして、非常に人気のあるツールの一つとなっています。
シンプルな CLI と、モデル管理の簡素化により、クラウド外で AI モデルと仕事をしたい開発者にとっての定番のオプションとなっています。

ローカルにホストされた Ollama は、あなたのマシン上で大規模言語モデルを実行できるが、コマンドライン経由での使用はユーザーにとって使いにくい。
以下に、ローカルの Ollama に接続するための、いくつかのオープンソースプロジェクトが提供する ChatGPTスタイルのインターフェース がある。

Nvidia 社がNVIDIA DGX Sparkの発売を控えています。これは Blackwell アーキテクチャを採用した小型 AI スーパーコンピュータで、128GB 以上の統一メモリと 1 PFLOPS の AI 性能を備えています。LLM を実行するに最適なデバイスです。

ここに、モデルコンテキストプロトコル（MCP）の説明が示されています。MCPサーバーの実装方法の短いノート（GoでのMCPサーバーの実装）も含まれており、メッセージ構造やプロトコル仕様についても記載されています。