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livlea blog•7ヶ月前

LM Studioを活用したAI処理体験：EVO-X2でのgpt-oss-120bの実行

EVO-X2（128GBモデル）を使って、gpt-oss-120bを動作させてみました。gpt-ossの実行はLM Studioを使っています。EVO-X2とは、ミニPCメーカーのGMKtecが販売しているハイエンドミニPCです。これは特にAI処理や高性能なクリエイティブ作業に特化したモデルとして注目されていて、私もローカルAIやゲーミング用途にも使えるかなと思って2025年の9月ごろに購入しました。EVO-X2の主なスペックは以下の通りです。メモリはGPUにどれだけ割り当てるかを変更することができ、私は128GBのうち、98GBをVRAM（GPUメモリ）に割り当てています。 EVO-X2 項…

#EVO-X2#LM Studio#gpt-oss

関連ブログ

AKARI Tech Blog•7ヶ月前

ローカルLLMはポケモンのタイプ相性を理解できるか？｜初心者におすすめなLLMモデルを比較

こんばんは！Tech blogの時間がやってまいりました。 DX Solution 事業本部 Dev の許が担当いたします。 GPT-5が発表されて1ヶ月。皆様使っておりますでしょうか。 開発者及び利用者として使っている立場からすると、 「うおおおGPT-5最強！さすが最先端のAI！」 「なんか思ったほどではないな……ナンバリングにするほどか？」 を行ったり来たりしているのですが、全体としては今後GPT-5シリーズにシフトしていくのかなと考えています。 そんな従来のAIと比べて賢くなったGPT-5ですが、意外にも「4oのほうが良かった！」との声が多くあり。 「ChatGPTで再び4oのモデルを…

#ローカル LLM#ポケモンZA#gpt-oss
hidao’s blog•8ヶ月前

「北岳テスト」でローカルLLMをチューニング #LLM

環境 OS: Windows11 Pro 24H2 CPU/GPU: AMD Ryzen AI 9 HX 370 w/ Radeon 890M LM Studio: v0.32.5 モデル: gpt-oss:20b ランタイム: Vulkan llama.cpp v1.50.2 北岳テストとは ローカルLLM AIの性能チェックとして個人的に用いている、簡単なクイズによる 日本語処理能力と知識の深さを問うテストのこと。（大仰） 動作例 Gemini nano（Chrome内蔵AIモデル）の場合 槍ヶ岳… Phi mini（Edge内蔵AIモデル）の場合 「富士山が富士山に次ぐ高さ」はあんまりだ…

#ローカル LLM#lmstudio#gpt-oss#動作確認
たねやつの木•8ヶ月前

【Ollama】Codex CLIでgpt-oss:20bを動かす！コンテキストサイズ拡張編

こんにちは、たねやつです。 ローカルLLM環境のOllamaと、自然言語でCLI操作ができるOpenAIの「Codex CLI」の組み合わせは非常に強力です。しかし、gpt-oss:20bのような比較的高性能なモデルをそのまま使おうとすると、モデルが一度に読み取れる情報量（コンテキストサイズ）が原因で、うまく動作しないことがあります。 今回はこの問題を解決し、gpt-oss:20bをCodex CLIで快適に使うまでの一連の手順を解説します。 この記事でできること ステップ1: 前提ツールの準備 Codex CLIのインストール gpt-oss:20bモデルの準備 ステップ2: Ollamaで…

#gpt-oss#ollama
誰かの技術置き場•8ヶ月前

gpt-oss:20BでMCPを試してみた【LangChain+Ollama】

お疲れ様です。 今回はgpt-oss:20Bを使ってMCPサーバを利用した返答生成を試してみます。 コードは過去にGeminiのAPIを使って作成したものを、langchain-ollamaを使ったものに変更したのみにはなりますが…。 最後にGeminiと簡単に比較した内容を載せたいと思います。 GeminiとLangChainでMCPを使った時の記事は以下。MCPサーバについてや事前準備については以下を確認してください。 fallpoke-tech.hatenadiary.jp 実装 出力結果 Geminiでの出力結果（比較用） 実装 ソースコードはこちらにあります。 以前RAGを試したとき…

#gpt-oss#ollama#LangChain#Python
たねやつの木•8ヶ月前

Obsidian x LM StudioでのプライべートAI執筆環境で複数モデルの性能を評価してみた

こんにちは、たねやつです。 今回は、以前構築したObsidianとLM StudioのプライベートAI執筆環境にて複数のモデルに同じプロンプトを投げかけ、その応答の質を比較・評価してみました。 モデルによってどれほどの違いが出るのか、具体的なシチュエーションを通して見ていきましょう。 前の記事 比較対象モデル 評価シナリオと各モデルの回答 シチュエーション1：Obsidianのメモから文章の下書きを作成する プロンプトとデータ 各モデルの回答 シチュエーション2：議事録から次の予定とタスクを把握する プロンプトとデータ 各モデルの回答 シチュエーション3：ブログ記事からタイトルとSEO最適化の…

#obisidian#lmstudio#gpt-oss#DeepSeek AI
たねやつの木•9ヶ月前

【導入編】LM Studioをはじめよう！インストールから基本操作まで

こんにちは、たねやつです。 最近、ChatGPTやClaudeなど、様々な対話型AIが話題ですが、「自分のパソコン上で、インターネット接続なしにAIを動かせたら…」と考えたことはありませんか？ 今回から始まる連載では、そんな願いを叶えるツール「LM Studio」の使い方を徹底解説していきます。 LM Studioを使えば、誰でも簡単に、自分のPC上で大規模言語モデル（LLM）を動かすことができます。プライバシーを気にせず、オフラインでもAIとの対話を楽しめるのが大きな魅力です。 第1回は、LM Studioのインストールから、モデルをダウンロードして実際にチャットするまでの基本的な流れを紹介…

#gpt-oss#lmstudio
Vポイントマーケティング｜TECH LABの Tech Blog•9ヶ月前

Jetson AGX Orin 32GBでgpt-oss-20bを動かしてみる。

こんにちは、CCCMKホールディングス AIエンジニアの三浦です。 最近のAIに関する出来事で特に印象に残っていることがOpenAIによるオープンモデルgpt-ossのリリースです。OpenAIはWhisper⁠やCLIPといったオープンなモデルをリリースしていますが、オープンソースの言語モデルのリリースはgpt-2以来です。 openai.com サイズは120bと20bが提供されており、特に20bは12GBのメモリがあれば動くと紹介されており、エッジコンピューティングでの利用が期待できます。 エッジコンピューティング、と聞くと、私はNvidiaのJetsonが思い浮かびます。Jetsonは…

#AI#gpt-oss
誰かの技術置き場•9ヶ月前

gpt-oss:20bでRAGを試してみた

お疲れ様です。 前回Ollamaを使用してgpt-oss:20bを動かしてみたのですが、ここまでできたらRAGも試してみたいということで実装してみました。 前回の記事 fallpoke-tech.hatenadiary.jp RAGの実装については以前GeminiAPIを使って実装したコードをベースに作成しています。 使用したベクトルDBも同様です。（データ自体は増えていますが。） その時の記事と実装も併せてどうぞ。 fallpoke-tech.hatenadiary.jp コード 早速にはなりますが、実際のRAGのコードを下記に記載します。 ソースコード全体はこちらにあります。 github…

#gpt-oss#生成AI#RAG#LangChain#Python
たねやつの木•9ヶ月前

gpt-ossの推論強度を変更して「深さ」を比較してみた

こんにちは、たねやつです。 最近、Hugging Faceで gpt-oss というモデルを触っていたところ、興味深い設定項目を見つけました。それが「推論強度（Reasoning level）」です。 今回はこの設定がモデルの回答にどのような影響を与えるのか、実際に試して比較してみました。 この記事でできること Reasoning levelとは？ 検証：なぞなぞを解かせてみる Reasoning: High の場合 Reasoning: Low の場合 考察：どちらの推論が「深い」のか？ 最後に この記事でできること gpt-oss の推論強度（Reasoning level）について理解で…

#gpt-oss