AI開発・実装 Pythonのuvとpip・venvの違い｜コマンド比較と移行手順
Pythonのuv・pip・venvの役割と、uv pip install・uv add・uv syncの使い分けを比較。仮想環境の確認、requirements.txtを残す方法、uv.lockへ移行する手順、テストと再構築まで解説します。
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AI開発・実装 PyTorchでtorch.cuda.is_available()がFalseになる原因と確認手順
PyTorchがGPUを認識しないときの確認手順。実行Python、CPU版・CUDA版、ドライバー、環境変数を切り分け、Notebook・WSL2・Dockerの注意点と最小演算の確認まで解説します。
AI開発・実装 WSLでファイルを削除してもCドライブが空かない理由と対処法
WSL2でファイルを削除しても容量が減らない理由を解説。Linux内の空きとWindows側の占有量を分けて確認し、対象VHDXの特定、バックアップ、TRIM、停止、DiskPart圧縮の順に整理します。
AI開発・実装 OllamaがGPUを使わないときの対処法｜認識・メモリ不足・設定を切り分ける
OllamaがGPUを使わない・遅いときはollama psで配置を確認。NVIDIAの認識、VRAM不足、コンテキスト長、Windows・Linux・Docker・WSL2の設定先を原因別に切り分けます。
AI・テクノロジー MacBook Neo用USB-Cハブ比較｜充電・モニター・SSDのつなぎ方
MacBook NeoのUSB-Cハブはどれを選ぶ？UGREEN・Belkin・Ankerの3製品を比較。USB 3とUSB 2の違い、4K表示、SSDの速度、充電の2通りの配線を図解します。
AI・テクノロジー ローカルLLM用GPUの選び方｜VRAM容量とRTX 3製品を比較
ローカルLLM用GPUは16GBで足りる？MSIのRTX 5060 Ti・5070 Ti・5090をVRAM、帯域、電源、寸法で比較。モデル容量と長文のメモリ計算から、推論用途に合う選び方を解説します。
AI・テクノロジー ローカルLLM用Macは何GB必要？Mac mini・Mac Studioの選び方
ローカルLLMに必要なMacのメモリを、モデル容量とKVキャッシュの計算から解説。Mac mini・Mac Studioの推奨4構成を比較し、Apple公式で探す高メモリ構成とAmazonの別構成・整備済み品を区別して案内します。
AI・テクノロジー Codex用MacBookはNeoで十分？Air・Proを用途とメモリで比較
Codex用のMacBookをNeo・Air・Proで比較。クラウドAIとローカルLLMの違い、8GBの制約、必要メモリの概算を解説します。Apple公式で選ぶ推奨構成とAmazon掲載構成を分け、用途に合う購入先を案内。
AI開発・実装 Codexプラグインとは？Skills・Hooks・MCPとの違いと導入方法
Codexプラグインの仕組みと導入方法を解説。Skills・Hooks・MCPとの違い、/plugins、plugin.json、Marketplace、安全確認を整理します。
AI開発・実装 GPT-6 AstraをCodexで使う方法｜GPT-6.1 Solとの違いと選び方
GPT-6 AstraをCodexで選ぶ方法とGPT-6.1 Sol・Lunaとの使い分けを解説。CLIと設定ファイルの例、Lightから始める推論強度、MaxとUltraの違い、Astraが使えない場合の確認先、利用量とAPI課金の考え方を整理します。