LLMの量子化・モデル蒸留を学ぶおすすめ本

量子化の理論を深める本と、蒸留やローカルLLMを扱う本のどれから読むか迷いますよね。

量子化をPythonとPyTorchで実装してコードで測定する本では、実験が単一CPUコアで動くと案内されています。

今回は、学習テーマと読者の前提知識を見比べられる5冊をご紹介します。

おすすめ商品の早見表

商品名	主な学習テーマ	読者の前提知識	参考価格
ローカルLLM高速化・省メモリ実践入門	量子化・圧縮・GPU最適化・分割推論	—	450円（Amazon、2026-10-11時点・価格変動あり）
知識を受け継ぐAI	蒸留と大規模言語モデル	—	500円（Amazon、2026-10-11時点・価格変動あり）
Deep Dive into Ollama	OllamaによるローカルLLMの活用	—	1,250円（Amazon、2026-10-11時点・価格変動あり）
LLM Quantization: From the Bits Up	量子化の原理・手法・実モデルの評価	Pythonの読解・基礎的な線形代数	$28.00（最低価格、2026-10-11確認）
Building LLMs for Production	モデル蒸留・量子化・プルーニング・speculative decoding	中級程度のPython知識	—

ローカルLLM高速化・省メモリ実践入門

ローカルLLMの量子化や省メモリ化を学びたい人には、本書がおすすめです。量子化・圧縮に加えてGPU最適化や分割推論もテーマに掲げています。

知識を受け継ぐAI

大規模言語モデルと蒸留の関わりを知りたい人には、『知識を受け継ぐAI』がおすすめです。蒸留によって大規模言語モデルの世界が変わったことをテーマにしています。

Deep Dive into Ollama

プライバシーを守りながらOllamaでローカルLLMを動かす内容を知りたい人には、本書がおすすめです。Llama3などのモデル管理のほか、量子化やGPUチューニングも取り上げています。

PythonとLangChainを連携したRAG構築や、ローカルLLMを使ったアプリ開発を学びたい方にも、本書がおすすめです。

LLM Quantization: From the Bits Up

量子化の仕組みを理解し、コードで確かめながら学びたい人には、本書がおすすめです。量子化方式をPython／PyTorchで一から実装し、コードを動かして測定しながら学べます。

Pythonのコードが読めて基礎的な線形代数が分かる方なら、導出を追いながら実験を再現できます。

本書の実験は、単一CPUコアで動く形になっています。

Building LLMs for Production

LLMの蒸留と本番向けのデプロイ最適化を学びたい人には、本書がおすすめです。モデル蒸留や教師・生徒モデルのほか、量子化・プルーニング・speculative decodingも取り上げています。

Google Cloud Platform（GCP）上のCPUに量子化LLMをデプロイするチュートリアルも載っています。

本書は英語で書かれていて、中級程度のPython知識がある方を想定しています。AIを初めて学ぶプログラマーやソフトウェア学生も対象です。

学びたい内容に合わせて選ぶ

• ローカルLLMの量子化・圧縮や分割推論を学びたい人
  • ローカルLLM高速化・省メモリ実践入門
• 蒸留と大規模言語モデルの関係を知りたい人
  • 知識を受け継ぐAI
  • Building LLMs for Production
• Ollamaのモデル管理やRAG構築を知りたい人
  • Deep Dive into Ollama
• 量子化をPython／PyTorchで実装し、コードで測定したい人
  • LLM Quantization: From the Bits Up
• LLMの最適化やCPUデプロイを学びたい人
  • Building LLMs for Production

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