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Llama・オープンウェイトLLM（Llama 4 / Bedrock / 自前運用）の実装ガイド
オープンウェイトLLMの価値は『重みを所有して、改造し、自分の環境で動かせる』ことにあります。データ主権・微調整・原価最適化・ロックイン回避が要件の案件で、クローズドAPIにはできない選択肢になる。本クラスタは、Llama 4の仕組みから、Bedrock/Llama API/vLLMでのデプロイ、LoRA/QLoRAでのドメイン特化、API vs セルフホストの損益分岐、画像理解の構造化抽出、そしてライセンス遵守まで——型安全・冪等性・可観測性・回復性・コストを軸に、Llamaを本番で稼がせる設計を扱います。
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基礎ガイド
基礎ガイド（まずはここから）
Llama 完全ガイド：MetaのオープンウェイトLLMを公式準拠で本番投入する（Llama 4・Bedrock・Llama API）
MetaのオープンウェイトLLM『Llama』を公式ドキュメント（llama.com・Meta AI・Hugging Face）に忠実に解説。Llama 4 Scout/Maverickの仕組み、Llama API（OpenAI互換）とAWS Bedrock・Ollama/vLLMの実装、型安全な構造化出力、ライセンス（700M MAU・Built with Llama）、Muse Spark時代の選び方まで、本番運用のコードで示します。
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