【要約】【ローカルLLM】Qwen3.8-27Bの推論性能をテストする（WSL2 + Ollama + RTX 5070 Ti） [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
筆者は、VRAM容量がモデルサイズを下回る環境で、高度な推論モデルを安定稼働させる際の課題を検証した。
- ・VRAM不足によるモデルのロード失敗や、CPUオフロード時のメモリ不足。
- ・Thinkingモードによるトークン消費増大と、コンテキスト長不足による推論の中断。
- ・モデルの頻繁なアンロードに伴う、再ロード時の待機時間の発生。
// Approach
筆者は、限られた資源で27Bモデルを動かすため、WSL2とOllamaの設定を最適化した。
- ・WSL2へのメモリ割り当てを48GBへ拡張し、CPUオフロード時の安定性を確保。
- ・KVキャッシュの量子化（q8_0）とFlash Attentionの有効化により、メモリ使用量を抑制。
- ・モデル保持時間（Keep Alive）を1時間に延長し、再ロードのオーバーヘッドを削減。
- ・コンテキスト長を16384へ拡張し、深い推論（Thinking）の完遂を可能に。
// Result
検証の結果、27Bモデルは数学や一般化学で高い性能を示したが、計算化学の入力生成では課題が露呈した。
- ・数学、論理、一般化学の推論タスクでは、概ね正確な回答が得られた。
- ・計算化学（Gaussian 16）のタスクでは、構文エラーや座標の不整合が発生。
- ・LLMに全てを任せるのではなく、決定論的なプログラムと役割を分担する設計の重要性が示された。
Senior Engineer Insight
> 16GB VRAMで27Bモデルを動かす手法は、コスト対効果の高いローカル推論環境として極めて実践的である。ただし、Thinkingモードによるコンテキスト消費は、レイテンシとコストのトレードオフを強いる。特に、計算化学のような厳密性が求められる領域では、LLMを直接的な実行エンジンとして扱うのは危険である。LLMを「推論」に、決定論的なコードを「実行」に配置する、エージェント型設計の採用が不可欠である。