マルチモーダルLLMをllama.cppとMiniCPMでローカル環境に実装する
LLM(大規模言語モデル)のローカル環境での実行方法を解説した記事です。 llama.cppとMiniCPM-o-2_6を使用して、Windows 11環境でマルチモーダルAIを動かす手順を説明しています。 機械学習エンジニア、インフラエンジニア、バックエンドエンジニア、プラットフォームエンジニアなど、AI技術に関心のある技術者向けの技術記事です。
セーフィー株式会社
せーふぃー
法人代表者名: 代表取締役社長CEO 佐渡島 隆平
法人番号: 7010701030065
証券コード: 4375
事業概要: クラウド録画型映像プラットフォーム「Safie」の開発・運営および関連サービスの提供
郵便番号: 1410033
本社所在地: 東京都品川区西品川1丁目1番1号住友不動産大崎ガーデンタワー
従業員数: 467
従業員数(男性): 317
従業員数(女性): 150
創業: 2014-10-23
LLM(大規模言語モデル)のローカル環境での実行方法を解説した記事です。 llama.cppとMiniCPM-o-2_6を使用して、Windows 11環境でマルチモーダルAIを動かす手順を説明しています。 機械学習エンジニア、インフラエンジニア、バックエンドエンジニア、プラットフォームエンジニアなど、AI技術に関心のある技術者向けの技術記事です。
LLM(大規模言語モデル)のローカル環境での実行方法を解説した記事です。 llama.cppとMiniCPM-o-2_6を使用して、Windows 11環境でマルチモーダルAIを動かす手順を説明しています。 機械学習エンジニア、インフラエンジニア、バックエンドエンジニア、プラットフォームエンジニアなど、AI技術に関心のある技術者向けの技術記事です。
LLM(大規模言語モデル)のローカル環境での実行方法を解説した記事です。 llama.cppとMiniCPM-o-2_6を使用して、Windows 11環境でマルチモーダルAIを動かす手順を説明しています。 機械学習エンジニア、インフラエンジニア、バックエンドエンジニア、プラットフォームエンジニアなど、AI技術に関心のある技術者向けの技術記事です。
セーフィー株式会社のAIソリューションプラットフォーム推進室の取り組みに関する記事です。 AIビジネスを量産できるプラットフォームの全体像、事業ロードマップ、実証実験の進捗、認知施策、生成AIの活用について説明しています。 データホルダー、AI開発者、プラットフォームに興味のある方々が対象です。
この記事は、Developers Summit 2025のセーフィーのブース出展レポートです。 アニマルマスクのデモや技術スタックの展示を行い、来場者との交流の様子が報告されています。 ITエンジニアや技術に関心のある方々、特にセキュリティやインフラに興味がある方々にとって有益な情報です。
セーフィー株式会社のデバイス開発部による、エンジニアのスキルアップを目的としたプロト開発WGの活動を紹介。 エンジニアが主体となって課題を発見し、プロトタイプ開発からユーザー検証までを行う。 技術的な挑戦と組織の活性化を目指す取り組み。
マイクロサービスアーキテクチャに関する輪読会の実施報告。 マイクロサービスとは何か、メリット・デメリット、導入に関する議論を深めた。 エンジニア、特にマイクロサービスに関わるバックエンドエンジニアやアーキテクト、テックリード向けの記事。
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リグレッションテスト項目の肥大化という課題に対し、テスト管理ツールの導入を機に項目整理を行った事例を紹介。 テスト項目の優先度付け、自動化可否による分類、項目内容の集約により、大幅な項目削減に成功。 QAエンジニアやテストエンジニアが、テスト効率化や品質向上に取り組む際の参考になる記事です。
この記事は、Google Chromeの拡張機能をPlasmoというフレームワークを使って作成する方法を紹介しています。 主に、フロントエンドエンジニアやバックエンドエンジニアが対象です。 拡張機能の開発手順や、簡単な実装例が記載されています。
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セーフィーが開発中のAIソリューションプラットフォームを紹介する記事。 映像データを活用したAIソリューション開発を効率化する仕組みについて解説。 データホルダーとAI開発者の連携を促進し、多角的な課題解決を目指す。
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この記事は、デザイナーとエンジニアが協力してSafie ManagerのUXを改善した過程を解説しています。 - デザインシステムを用いたUIリニューアルの取り組みを紹介 - オブジェクト指向に基づいた構造設計とUIの改善に焦点を当てています。 - UX改善に関わるデザイナー、フロントエンドエンジニア、プロジェクトマネージャー、プロダクトマネージャー向けの記事です。
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この記事は、PythonでKinesis Client Library(KCL)を利用する際に、開発者が遭遇しやすい問題点と、その解決策について解説しています。 主な内容は、処理遅延、重複レコード、ログ連携、タイムアウトエラー、ローカル開発環境の構築についてです。 この情報は、KCLをPythonで利用するインフラエンジニアやバックエンドエンジニア、SREエンジニアにとって有益です。
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