ローカルLLM時代到来！Gemma 3の導入・活用ガイド(LMStudio)｜swiftwand.ai

1. なぜ今ローカルLLMなのか？クラウドLLMにはプライバシーのリスクや通信遅延といった課題近年、AI技術の進化により、クラウドベースの大規模言語モデル（LLM）が広く普及しました。しかし、クラウドLLMにはプライバシーのリスクや通信遅延といった課題がつきまといます。 例えば、企業が機密データを含むドキュメントをAIに解析させる際、データが外部サーバーに送信されることで情報漏洩のリスクが生じます。 また、医療分野では患者情報の扱いが厳しく規制されており、クラウドベースのAI利用には慎重な対応が求められます。 こうした課題を解決するのがローカルLLMです。インターネットを介さずにAIを動作させることで、データを手元で処理し、安全に利用できるメリットがあります。 さらに、通信環境に依存せずにリアルタイムで動作するため、遅延なく快適に使える点も大きな利点です。 こうした背景のもと登場したのが、

[vimlover723]

これも試したい

[gairasu]

NPUの普及でローカルSLMが当たり前になった。そこからLLMまで遠くないでしょうね

[kei_1010]

“Metaの「Llama 3」やMistral AIの「Mistral 7B」と比較しても” phi 4 と比較して欲しい。https://kei-1010.hatenablog.com/entry/2025/03/19/224952

[yarumato]

“Metaの「Llama 3」やMistral AIの「Mistral 7B」と比較しても、GoogleのGemma 3はローカル環境での導入のしやすさ（CPUのみでも動作可能だがGPUあると速い）とバランスの取れた性能（文章生成、コード補完、チャットボット）”