ローカルAIを図解で理解する
ローカルAIを、言葉ではなく「図」で理解するための6本のガイドです。それぞれ異なる検索意図に答え、読み終わったら Local AI Compass の詳細へ進めます。
初心者なら「クラウドとの違い」→「動く仕組み」→「ツールの選び方」の順が分かりやすいです。そのあと、量子化やメモリの図解で深め、動かないときは切り分けマップへ。
学習地図
ローカルAIとは何か、どこで動くかを体感するところから。
ツールの選び方と、モデルの中身（量子化・メモリ）を図解で。
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LM StudioとOllamaの違い
GUI中心かコマンド/API中心か。3つの質問で選び方を。
ツールを選びたい
- 役割の違い
- 初心者・開発者・連携の視点
- あなたのスタート地点
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GGUFと量子化の関係
格納形式と量子化を分け、容量・品質・速度のtrade-offを一枚の地図で。
モデルの中身を知りたい
- GGUFは箱、量子化は精度
- Q2〜Q8のtrade-off
- 品質と速度は環境依存
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RAM・VRAM・コンテキスト長
メモリを重み・runtime・KV cache・VRAM・RAMに分けて図解し、目安を計算。
PCに入るか考えたい
- 重み以外のメモリ領域
- KV cacheとコンテキスト長
- 簡易見積りの見方
エラーや遅さの原因を、段階で切り分ける入口。
目的から選ぶ
詳しく知りたいときは Local AI Compass へ
LOCAL SHIFT 本編
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