ローカルVision LLMの選び方|画像入力・mmproj・実行環境を確認する
ローカルで画像を扱うVision LLMを選ぶときに、モデル自体の画像対応、mmprojなどの補助ファイル、実行環境の対応、画像の入力方法、メモリ条件を分けて確認します。モデル名にVisionやVLと付いているだけで判断しません。
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ローカルで画像を扱うVision LLMを選ぶときに、モデル自体の画像対応、mmprojなどの補助ファイル、実行環境の対応、画像の入力方法、メモリ条件を分けて確認します。モデル名にVisionやVLと付いているだけで判断しません。
音声を外部サービスへ送らずに文字起こししたいとき、音声形式、Whisper系モデルと実行環境、言語、時刻情報、出力形式を確認し、短い音声から試す方法を整理します。出力は原音と照合し、固有名詞や数字を確認します。
最大コンテキスト長の数字だけで長文性能を判断せず、文書の長さ、重要情報の位置、要約、離れた箇所の参照、入力の切り捨てを分けて評価する方法を整理します。自分が実際に使う文書で安定する長さを確認します。
ローカルAI用のMacをMacBook ProとMac Studioから選ぶときに、持ち運びの必要性、ユニファイドメモリ、端子・ディスプレイ、設置場所、利用する実行環境を順番に確認します。チップ名だけで決めず、用途全体で比較します。
MCPのファイル操作機能へホームフォルダー全体を渡さず、読み取り・書き込み・削除、許可する範囲、シンボリックリンク、秘密情報、ログを確認し、作業専用フォルダーだけへ権限を絞る方法を整理します。
MCPのホスト、クライアント、サーバー、ツールの関係を整理し、ローカルLLMへファイル操作や外部サービスを接続する前に確認したい権限の境界を解説します。最初は必要最小限の読み取り機能だけから試します。
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506について、対象リビジョン、Apache-2.0ライセンス、公式Safetensors配布、コンテキスト設定、画像入力やツール呼び出しに関する公式情報を整理し、ローカル候補へ入れるときの確認順をまとめます。
safetensors、GGUF、pickleの違いを、ファイル形式自体の性質と、それを読み込むソフト・追加コード・拡張機能・配布元のリスクに分けて整理します。形式名だけで安全と決めず、配布元、リビジョン、チェックサム、読み込み経路まで確認します。
NVIDIAのStudio DriverとGame Ready Driverの違いを、更新の目的、最新ゲームへの対応、クリエイティブ用途、利用するAIソフトの既知問題から整理します。ドライバー名だけでローカルAIの速度差を決めず、対応状況を確認して選びます。
画像から文字を正確に取り出したいのか、画像の内容や関係を理解して質問したいのかで、OCR・Vision LLM・併用を選ぶ方法を整理します。文字の一致と画像理解を同じ評価にせず、代表画像で別々に確認します。
OllamaのローカルAPIをlocalhostで使うときに、サーバーの起動、モデル、エンドポイント、送信内容、ストリーミングを順番に確認し、最初のリクエストを一つ成功させる手順を整理します。LAN公開は別の安全性判断として扱います。
Ollamaのコンテキスト長を変更するときに、モデルの上限、現在割り当てられている長さ、サーバー全体の設定、個別リクエストの`num_ctx`を分けて確認します。変更後は`ollama ps`で現在値とCPU・GPUへの配置を確認します。
Ollamaの埋め込み機能で文章を数値ベクトルへ変換し、RAGを組む前に最小構成で動作を確認する方法を整理します。通常の文章生成との違い、`/api/embed`、同じ埋め込みモデルを使う理由、小さな類似検索まで順番に試します。
Ollamaの`model:tag`を選ぶときに、名前やタグだけで量子化・モデル規模・ライセンスまで推測せず、配布ページと取得後の情報を照合する方法を整理します。`digest`は取得物の識別に使い、品質の目安とは分けて考えます。
Ollama Modelfileの`PARAMETER`について、temperatureなどの生成設定、`num_ctx`、`stop`、出力量の上限を役割ごとに整理します。複数項目を一度に変えず、同じモデルと入力で一つずつ比較します。
Ollamaの構造化出力でJSON Schemaを指定し、決めた形のJSONを返させる手順を整理します。返答がJSON Schemaに合っているかをアプリ側でも検証し、値そのものが事実として正しいかは別に確認します。
Ollamaのツール呼び出しを、ツール定義、モデルが返す呼び出し内容、引数の検証、外部処理の実行に分けて試す方法を整理します。最初は読み取りだけの処理を使い、モデルが返した引数をそのまま実行しません。
Ollamaで画像入力へ対応したモデルを選び、CLIやAPIから1枚の画像と質問を渡す手順を整理します。通常の文章モデルや画像生成とは役割を分け、同じ画像と質問を保存して再現できる状態から始めます。