ローカルLLM比較：Gemma 4 E2Bの通常版とQAT版を実験

非力なGPUでローカルLLMは動くか――Gemma 4 E2B QATの実験環境とPythonコードを公開

上級 Zenn LLM 二次情報・解説提携・導入 2026-07-25T10:40:20 約1分

編集メモ: 限られた計算リソースでLLMを動かす技術は、コスト最適化やオンプレミス導入に必須であり、軽量モデルの比較検証手法は実践的なAIエンジニアにとって非常に有益です。

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Google DeepMindのGemma 4 E2B（通常版・QAT版）をローカル環境で実行し、Pythonから比較実験した記録。QAT版の小型化と回答精度の両立を検証し、ローカルLLM活用のためのプログラムを紹介する。