PrismMLは、1-bit大規模言語モデル「Bonsai」をGPU加速で効率的に動かすチュートリアルを公開しました。Google Colab上でnvidia-smiやnvccによりGPUとCUDA環境を確認し、必要なPython依存関係を導入した上で、PrismMLが用意したllama.cppのCUDA向け事前ビルドを取得して展開します。次にHugging FaceからBonsai-1.7BのGGUFモデルを約248MBでダウンロードし、llama-cliでモデル推論を実行する仕組みを整えました。続いてQ1_0_g128量子化の内部動作を説明し、128重みごとにFP16スケールを共有することでメモリ効率が高まる点を検証しています。さらにトークン生成速度のベンチマーク、履歴を蓄積するマルチターン対話、JSONのみを返す構造化出力、コード生成と実行まで行いました。加えてOpenAI互換のローカルサーバ（llama-server）を起動し、Mini-RAGとして関連情報をプロンプトへ注入して根拠付きQ&Aも試しています。
参照元：2026/04/19 「A Coding Tutorial for Running PrismML Bonsai 1-Bit LLM on CUDA with GGUF, Benchmarking, Chat, JSON, and RAG」 https://www.marktechpost.com/2026/04/18/a-coding-tutorial-for-running-prismml-bonsai-1-bit-llm-on-cuda-with-gguf-benchmarking-chat-json-and-rag/
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