解決策：ローカルLLMメモ帳オフラインツールを使用する。
ネットワークがない場合や、プライバシーを保護する必要がある場合（クライアント先や機密会議など）には、以下の手順でオフラインでの文書作成が可能です：
- 予備GitHubからポータブル版のEXEプログラム(~20MB)をダウンロードし、軽量のGGUFモデルファイル(例えば0.8GB gemma-3-1b-it)を用意する。どちらもUSBメモリに入れればモバイルワークステーションになる。
- プライミング操作Windowsコンピュータ上でEXEファイルをダブルクリックすると、プログラムが自動的にモデルをメモリにロードします（初回は約10秒）。
- プライバシー保護メカニズムすべてのデータはデバイスのメモリ内でのみ処理されるため、生成後すぐに暗号化されたUSBメモリにJSONファイルをエクスポートすることをお勧めします。メモリキャッシュはデバイスの電源を切ると自動的にクリアされ、情報の残留を完全に防ぎます。
- 高等技術使用Ctrl +質問の履歴をトレースするために強調表示された単語をクリックすると、すぐに元のフレームワークを再利用することができます;二次編集、完全なワークフローの形成のためのサードパーティ製のツールをサポートするためにJSONをエクスポートします。
クラウドベースのソリューションと比較すると、この方法はネットワーク盗聴のリスクを完全に回避し、専門的なソフトウェアをインストールする必要がないため、公共のコンピューターを一時的に使用するのに特に適している。
この答えは記事から得たものである。ローカルLLMメモ帳：ローカル大規模言語モデルをオフラインで実行するポータブルツールについて
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