ローカルLLMの本は、いま3冊あります。
- ローカルLLMシリーズ
- 3冊
- すべてKindleで購入可
- 合計 ¥3,700
3冊を通して読むとできること
- 家庭用GPUのVRAMに収まる量子化とオフロードの設定を、実測値から決められる
- llama.cpp のパラメータが速度のどこに効くかを切り分けられる
- LLMが事前学習から推論までに何をしているかを、コードの行として追える
- どの作業をローカルLLMに回し、どれを Claude Code に残すかを、自分の依頼を数えて決められる
- 「なぜ遅いのか」「なぜ任せられないのか」を体感ではなく計測で答えられる
読む順番
- 1
速くするRTX 4070でQwen 35Bを2.8倍速くする
まず動かして速度が出ると、中身を知りたい理由が具体的になる
- 2
中を読む8000行でわかる大規模言語モデル
設定をいじって速くなった理由が、ここで構造として分かる
- 3
任せる先を決めるローカルLLMで足りる仕事、Claude Codeに任せる仕事
速さと仕組みが分かったあとに残る「で、何に使うか」に答える
手元でローカルLLMが遅いという実害があるなら1冊目の『RTX 4070でQwen 35Bを2.8倍速くする』から。GPUを持っていなくても読めるのは2冊目の『8000行でわかる大規模言語モデル』です。こちらはコードを読む本なので、実機が要りません。Claude Code の費用や機密の扱いに困っているなら、3冊目の『ローカルLLMで足りる仕事、Claude Codeに任せる仕事』から読んでも困りません。
それぞれの担当
他の言語版について
3冊目の『ローカルLLMで足りる仕事、Claude Codeに任せる仕事』には英語版『Local LLM or Claude Code?』があります。内容は日本語版と同じなので、両方買う必要はありません。1冊目と2冊目は日本語版のみです。
まとめて買う
Amazonでのシリーズ名は「ローカルLLMシリーズ」です。上の順番がそのまま巻数になります。
よくある質問
- 3冊とも必要ですか？
- 必要ありません。速度の問題なら1冊目、仕組みなら2冊目、何をローカルに任せるかなら3冊目で完結します。扱っている層が違うので、1冊だけ読んでも困りません。
- RTX 4070 を持っていないと読めませんか？
- 1冊目は 4070 の12GBを前提に実測しているので、VRAM量が違うと数値はそのまま使えません。考え方は流用できます。2冊目はコードを読む本なので、GPUが無くても読めます。3冊目も 4070 で測っていますが、振り分けとしきい値の決め方は GPU の種類に依存しません。
- プログラミングの知識はどこまで要りますか？
- 1冊目はコマンドを打てれば読めます。2冊目と3冊目は Python のコードを読むので、読める程度の知識が要ります。書ける必要はありません。
- Zenn でも読めますか？
- 1冊目と2冊目は Zenn Book 版があります。Kindle 版は加筆と再構成が入っていて、オフラインで読めます。3冊目は Kindle 版のみです。