GPU・グラフィックボード

AI用PCの最低スペックガイド|RTX 5060 Ti+RAM 32GBで始めるローカルAI環境

2026年にローカルLLMを自宅で動かすなら、VRAM(GPUに搭載された専用メモリ)16GB以上のグラフィックボードが最低ライン。具体的にはRTX 5060 Ti 16GBを軸に組んだ場合、総額は約23.5万円からが現実的な出発点になる。...
AI動画生成

LTX 1動画を4Kアップスケールする|1段階シンプル法・2段階品質法・バッチ処理法【Adobe Stock向け】

LTX 1で生成した動画を4x-UltraSharpで4Kアップスケールし、Adobe Stock向けに最終出力する手順。VRAM・処理時間の目安、ComfyUI起動オプション、つまずきやすいポイントを解説。
AI動画生成

LTX 1をComfyUIで動かすノード構成の全体像|スクリーンショットで見る基本ワークフロー

LTX 1の動画生成ComfyUIワークフローは、15ノード程度でシンプルに組める。本記事ではノード構成を画面キャプチャ中心で解説する。シリーズの最終目標は8秒・4K(3840x2160)・60fps・H264 mp4のAdobe Stoc...
未分類

Qwen3.6-35B-A3B とは?MoE型マルチモーダル LLM のローカル実行ガイド

Qwen3.6-35B-A3B は総350億・動作30億パラメータのMoE型マルチモーダルLLMである。FP8版34.87GBでRTX 5090級のローカル実行が可能で、視覚言語タスクに向いている。スペックと実行環境を整理する。
ComfyUI

Anima TrainFlow とは|6GB VRAM から動く Anima 2B 用 LoRA トレーナーの動作要件と仕組み

Anima TrainFlow は 6GB VRAM の NVIDIA GPU から Anima 2B の LoRA 訓練を動かせる Web トレーナー。sd-scripts と Gradio を組み合わせたシングルページ UI が設定ミスによる GPU 時間ロスを防ぐ。動作要件・技術スタック・VRAM 別選定指針を解説。
GPU・グラフィックボード

ローカルLLMとは?自分のPCでAIを動かす仕組みと始め方を初心者向けに解説

ChatGPTやClaudeのようなAIをインターネット接続なしで自分のPCで動かせる「ローカルLLM」。仕組みやGPUのVRAM容量、量子化レベルの選び方、OllamaとLM Studioの導入手順、トラブル対処までを公式ソース付きで初心者向けに一本でカバーする。
GPU・グラフィックボード

VRAMとは?AI用途で必要な容量の目安をわかりやすく解説

ローカルでAIを動かす際に最重要となるVRAM(GPU専用メモリ)の基本から、ローカルLLM・画像生成・動画生成・ファインチューニングの用途別必要容量、量子化方式やKVキャッシュとの関係、おすすめGPUまで一次ソース付きで解説します。
PC構成

人型ロボット訓練を支える在宅ギグワーカー——時給2〜15ドルで日常動作を撮影する世界50カ国の労働実態

TeslaやFigure AIなどが進める人型ロボット開発の裏側で、世界50カ国以上のギグワーカーが自宅で日常動作を撮影している。時給2〜15ドル・プライバシーリスク・労働条件の不透明さを公式情報と一次ソースで整理。
GPU・グラフィックボード

llama.cpp b9145 で Intel Arc のシステムRAM枯渇を解消

llama.cpp b9145とは、SYCLバックエンドのメモリ二重消費を解消した修正リリース。 Intel Arc GPUでローカルLLMを動かすと、VRAMに余裕があるはずなのにシステムRAMが先に枯渇してOOMで落ちる。この奇妙な現象に2026年5月14日、ggml-org/llama.cppリリース「b914…
GPU・グラフィックボード

MacBook Air M5でローカルLLM 21モデル比較|コーディング性能と速度を実測したベンチマーク総括

ローカルLLMとは、自分のPC上でクローズドに推論を動かす大規模言語モデルのこと。 「印象論ではなくデータで比較したい」——海外のRedditコミュニティ(r/LocalLLaMA)で、MacBook Air M5を使って21個のローカルLLMをコーディング性能(HumanEval+)と推論速度で一斉検証した投稿が話…