TensorRT-LLMのFP8比較設計：GPUと品質を固定する
TensorRT-LLMのBF16・FP8・W4A16とFP8 KV cacheを、GPU世代、model revision、calibration、品質、memory、latencyの固定条件から比較する机上の検証設計です。
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技術解説
技術解説の導入、設定、活用方法を実例とともに解説する記事一覧です。 全36件。
Hugging Face cacheとrevision固定の運用設計
Hugging Face Hubのbranch・tag・full commit、cache_dir・local_dir、filter・dry-run・完全性検査を分離し、model snapshotを再取得・削除・rollbackする監査条件を整理します。
Ollama設定の再現性をdigest・templateで分解する
OllamaのModelfileを対象に、baseの識別、template、stop、生成parameter、実行環境を分けて再現性を検証する設計を示します。実測値と公式仕様を区別し、adapterやタグ更新の適用外も明記します。
Responses APIの状態管理を比較する
Responses APIの手動履歴、previous_response_id、Conversations APIを、保存寿命、再開性、入力token課金、障害時の全履歴再送で比較します。公式仕様と推論を分け、実測していない範囲も明記します。
llama.cpp量子化でimatrixの効果を測る設計
llama.cpp b10447を固定し、同じsource・calibration data・quant typeでimatrixの有無を比較する検証計画です。file size、peak RAM、変換時間、速度、perplexityと固定task品質を分け、再量子化や未検証hardwareを混ぜない条件を整理します。
GGUF逆量子化とroundtripの監査設計
Transformers v5.15.0とllama.cpp b10418を固定し、GGUF読込時のpeak RAM、Hugging Face形式保存、再変換後のmetadata・tokenizer・出力差を監査する机上検証計画です。
vLLM Multi-LoRAのメモリと信頼境界検証
vLLM v0.26.0のMulti-LoRAを対象に、rank、同時adapter数、CPU保持数、request混在率を固定し、VRAM、TTFT、throughput、品質と動的loadの信頼境界を評価する机上検証計画です。
投機的decodeのAcceptance性能検証
llama.cpp b10328の投機的decodeを対象に、target／draft、prompt、sampling、同時数を固定し、acceptance、TTFT、総時間、memory、出力同等性を方式別に測る机上検証計画です。
4-bit・8-bit量子化のメモリ品質検証設計
Transformers v5.15.0とbitsandbytesを対象に、同一model revisionでweight bit、compute dtype、double quant、配置を分離し、VRAM、host RAM、時間、品質のtrade-offを測る机上検証計画です。
Ollama Embeddingsの検証設計
Ollama v0.32.6の埋め込みAPIを対象に、model digestと評価集合を固定し、batch size、dimensions、truncate、keep_aliveを一変数ずつ変えて、recall、時間、memory、error率を比較する机上検証計画です。
TensorRT-LLM backend移行の検証設計
TensorRT-LLMの旧engine build経路からPyTorch backendへ移る際に、release、model、API入力、GPU条件を固定し、正しさ、latency、throughput、memory、観測性、rollbackを比較する机上検証計画です。
DGX Spark 1台でMiniMax H3は動く？第三者の公開測定を検証
MiniMax H3をDGX Spark 1台・2台で動かした第三者の公開測定を検証。FP8化とSM121互換修正、公式範囲内の4秒動画、範囲外の2秒smoke test、メモリ余裕、ライセンス制約を整理します。
MLX LMのKV Cache再利用を評価する設計
MLX LMのPrompt Cacheとrotating KV cacheを混同せず、prefix一致、model、max-kv-size、memory、prefill時間を固定して再利用の適用範囲を評価する方法を解説します。
vLLM Prefill/Decode分離の評価設計
vLLMの分離型Prefill/Decodeを導入判断するために、version、GPU、network、KV transferを固定し、TTFT、ITL、tail ITL、throughputを混同せず測る比較計画を解説します。
Docker Model RunnerのOCI配布とAPI境界を検証
2026年8月6日時点のDocker Model Runnerを対象に、GGUFとSafetensorsのOCI packaging、llama.cppとvLLMの条件、未認証APIの到達範囲を固定し、再現可能な比較・運用設計を示します。
llama.cpp LoRA scale比較の設計
llama.cpp b9637のLoRAを対象に、base・prompt・samplingを固定してscaleと複数adapterを比較し、品質、load memory、batching、切替運用の適用範囲を評価する設計を解説します。
Transformers連続バッチングのKV予算設計
Transformers v5.14.1のcontinuous batchingを対象に、入力buffer、Paged KV cache、予約枠の競合を整理し、TTFT・生成latency・throughput・VRAMを再現可能に比較する設計を解説します。
Ollama構造化出力の二重検証設計
Ollama v0.32.0のローカルAPIを基準に、生成制約とアプリ側型検証を分離し、schema複雑度・temperature・streaming・model差を再現可能に比較する設計を解説します。
Ollamaとllama.cppはどちらがおすすめ？用途別比較
Ollamaとllama.cppの違いを、導入、GGUF管理、API、詳細設定、速度検証の観点で比較。初心者、アプリ開発、ベンチマーク、Mac利用など用途別にどちらを選ぶべきかを解説します。
ローカルLLMに必要なVRAMの計算方法｜量子化別
ローカルLLMに必要なVRAMを、GGUFの重み、KVキャッシュ、計算バッファ、並列数、余裕容量へ分けて見積もる方法を解説。量子化別の理論値とllama.cppの確認コマンドも掲載します。
llama.cppが遅い原因と高速化設定｜確認順に解説
llama.cppが遅い原因を、ロード、プロンプト処理、トークン生成に分けて診断。GPUオフロード、メモリ、スレッド、batch、Flash Attention、KV cacheを安全な確認順で調整します。2026年8月2日時点の机上調査です。
llama.cppでGGUFを動かす方法｜導入から実行まで
llama.cppでGGUFモデルを動かす手順を、導入、モデル選択、固定リビジョンでのダウンロード、対話実行、API起動、ログ確認まで順番に解説します。2026年8月2日時点の公式情報に基づく机上調査です。
GGUFモデルが読み込めない原因と対処法｜エラー別
llama.cppでGGUFモデルを読み込めないときの確認順を、破損・分割ファイル・未対応アーキテクチャ・mmproj・メモリ不足などのエラー別に解説します。公式ソースに基づく机上調査です。
llama.cppコマンド例10選｜llama-cli・llama-server用途別
llama.cppの実行コマンド例10選を2026年7月30日の公式情報で監査。ローカルGGUF、Hugging Face、CPU/GPU、長文脈、JSON、画像入力、複数GPU、OpenAI互換APIを用途別に解説します。検証は机上調査です。
vLLM V1入門｜Prefix Cache・Prefill・投機的デコード
vLLM V1のscheduler、automatic prefix caching、chunked prefill、speculative decoding、KV cacheの関係と設定時の注意点を解説します。
2GB VPSで複数サイトを運営する方法：nginx・静的サイト・Dockerの構成例
メモリ2GBのUbuntu VPSで複数サイトを安全に運営するためのnginx構成、ディレクトリ設計、Docker分離、監視とバックアップを解説します。
WordPressからAstroへ移行する方法：URL維持・SEO・無停止切替の実践手順
WordPressの記事・画像・URLを維持しながらAstro静的サイトへ移行する手順を、バックアップ、変換、検証、DNS切替まで実践的に解説します。
NVIDIA DGX Spark向け vLLM + DFlash/DDTree 手順書
NVIDIA DGX SparkでvLLM、DFlash、DDTreeを試すための環境要件、セットアップ手順、検証ポイントを整理した実践メモ。
Docker完全ガイド：仕組みから基本コマンドまで図解で学ぶ
Dockerの仕組み、仮想マシンとの違い、イメージとコンテナ、Dockerfile、Compose、基本コマンド、トラブル対応まで図解ベースで解説します。
Linuxでのuv入門：Python環境構築とパッケージ管理の使い方
Linuxにuvを導入し、Pythonバージョン管理、仮想環境、依存関係、uv.lock、スクリプト実行までを再現できるコマンド例で解説します。
Macで使うuv入門：Python環境構築と依存関係管理
Macにuvを導入し、Pythonバージョン管理、仮想環境、依存関係、uv.lock、スクリプト実行までを再現できるコマンド例で解説します。
ローカルLLMで画像・動画生成：Ollama・LocalAI連携ガイド
Ollama、LocalAI、ComfyUIなどを組み合わせ、ローカル環境で画像生成・動画生成・プロンプト支援を試すためのガイド。
llama.cpp主要パラメータ一覧【2026年8月版】用途別チートシート
llama.cpp b10588の公式README・ソース・自動生成ヘルプ表で主要オプションを監査。GPU、コンテキスト、KVキャッシュ、reasoning、廃止・名称変更を用途別に整理します。
llama.cppアップデートまとめ：2026年8月12日時点
2026年8月12日時点のllama.cpp b10375を、直前期のb9968、公式README、server仕様と照合し、更新時の確認点とともに整理します。
Macでllama.cppを導入する方法：Apple Silicon最適化ガイド
Apple Silicon Macでllama.cppを導入し、GGUFモデル、Metal/GPU活用、基本コマンド、性能確認を行うためのガイド。
Qwen3.6 preserve_thinkingとは｜Qwen3.8との既定値の違い
Qwen3.6とQwen3.8のpreserve_thinkingを比較。履歴保持の既定値、reasoning_effort、ローカルAPIとQwen Cloudでの指定方法を整理します。