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国立情報学研究所（NII）が公開したLLM-jp-4 33Bを対象に、GGUF量子化におけるメモリ帯域のボトルネックと実用推論の境界線を徹底検証する。

Qwen 27Bモデルを対象にQ4_K_MおよびIQ4_NLでGGUF量子化を実施。ファイルサイズ、メモリ帯域、非力マシンでの実用性を徹底検証。

クラウドAIや中国製LLM（DeepSeek、Qwen、KIMI）の日本語処理、AIとLLMの包含関係、Apache License 2.0とMITライセンスの違い、そしてサラトナにおけるQwenベースの日本語特化モデル開発と評価ゲートの取り組みについて解説します。

LoRA手法を用いたQwen3.6 4Bモデルの日本語特化LLM作成手法について解説。LoRAの背景、Qwen3.6 4Bの仕様、学習プロセス、4bit量子化、および2026年内の無料公開予定について整理する。

Ollamaを用いたローカル環境でのLLM実行手順を解説。各OSへのインストール方法、日本語対応モデルのスペック比較、REST APIやPythonからの操作、Open WebUIの連携手順を網羅しています。

Qwen3.6 4Bモデルを例に、LoRA（Low-Rank Adaptation）を用いた日本語特化LLMの構築手順、学習データ要件、必要なハードウェアコストを解説します。

Qwen3.6をベースにLoRAを用いた日本語特化モデルの作成サービスを案内。4Bモデルは3日〜1週間、27Bモデルは2〜3週間の学習期間。4ビット量子化によりGPUなしの環境でも動作可能。お問い合わせはoffice@saratna.netまで。