Meta が開発・公開するテキスト生成モデル群です。ウェイトをダウンロードしてローカルで動かせるため、クラウド API なしで推論できます。Llama 1（2023年）〜 Llama 4（2025年）と世代を重ねたオープンモデルの代表格です。
モデル
190
Llama 系
ラマ系
体験区分：調査ベース
推奨読者レベル：Level 3
何をしてくれるか
どこで出会うか
ローカル LLM を試す場面や社内閉域での推論構築で出ます。Ollama・LM Studio がデフォルト対応しており、「Llama 3 を動かす」というチュートリアルに多く登場します。
タイムライン
2026.04·ready
「Llama 3 をローカルで動かすと、API コストなしでファインチューニングを試せますよ。」
Llama 系の見方
191
この用語の見どころ
1
役割
Meta 製オープンウェイトモデル群。ローカルで動かせる代表格です。
2
うれしさ
クラウド不要でデータを外に出さず推論でき、改造も自由です。
3
注意点
Meta 独自ライセンスで厳密な OSS でなく商用条件を要確認です。
4
どこで役立つか
社内データを外に出せない場面やコスト削減のローカル推論。
5
はじめに
Llama 2 商用解禁、Llama 3 性能飛躍という世代の流れが要点。
6
深掘り先
Ollama、ファインチューニング、量子化（Quantization）
非エンジニアのつまずき
- 大きいモデルはデータセンター級 GPU が要り、個人 PC では動かせません
- フロンティアモデルしか追わない人には印象が薄いです
私のコメント
- 第一印象:LLM の論文でよく名前を聞く印象です
- 良い点:オープンソース戦略で比較的自由に使えます
- ダメな点:Facebook の思想があまり好きではありません
- 誰向けか:LLM 研究者向けかなと思います
開発フローでの位置
モデルを選ぶ
ウェイトを取得
ローカルで実行
必要に応じて調整
アプリに組み込む
関連用語
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