Ryzen AI Max+395搭載のNPUを活用するため、FastFlowLMをDocker環境で動かす構築手順を詳細に解説しています。カーネルアップグレード・ブートオプション調整・NPUドライバインストール・Dockerfile作成まで、実装に必要な全ステップが含まれており、50TOPSのNPU性能を引き出すための実践的なハウツーです。
ローカルLLM運用の実装知見が詰まった記事です。HuggingFaceと比べOllamaは初期セットアップが圧倒的に楽で、単一コマンド「ollama run gemma3:4b」でモデルダウンロードから推論サーバー起動まで完結します。VS Code Devcontainer×GPU環境の設定方法や、サーバー自動起動スクリプトまで実装例付きで解説されており、プロトタイプから本格導入まで即座に手を動かせる内容です。
WSL2 + Rocky Linux上にローカルAI基盤を構築する方法（Ollama + Open WebUI + Nginx）
WSL2上にローカルLLM環境を20分で構築する実践ガイド。Ollama（推論エンジン）+ Open WebUI（チャットUI）+ Nginx（リバースプロキシ）を組み合わせ、docker-composeで一気にセットアップ。オンプレAI基盤の現場で使う構成を学べるため、本番環境への知識が直結する。llama3.2:1bなら1GBメモリで動作。