【要約】ローカル LLM 素人が作るローカル LLM 検証機 [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
自作PC愛好家が、ローカルLLMのモデルサイズ増大に伴うVRAM不足とコスト増大の課題に直面した。\n・モデルの巨大化により、単一GPUのVRAM容量では対応できない。\n・NVIDIAの大容量VRAM製品は、個人予算では極めて高価である。\n・マルチGPU構成時、マザーボードのPCIeレーン数や帯域の制約が動作に影響する。
// Approach
筆者は、コストを抑えつつ大容量VRAMを確保するため、AMD Radeonを用いたマルチGPU構成を採用した。\n・GPUにAMD Radeonを採用し、安価にVRAM容量を拡張する。\n・実行環境には、マルチGPU動作が安定するOllamaを選択する。\n・マザーボードは、PCIe 4.0 x16とx4のスロットを持つモデルを選定する。\n・システムメモリは、VRAM容量に対して十分な余裕（96GB）を持たせる。
// Result
検証機を構築したことで、中規模クラスのLLMを安定して動作させる環境を実現した。\n・VRAM 32〜50GB級のモデル（qwen3-coder-next等）の実行が可能となった。\n・PCIe 4.0 x4スロットの使用による、実用上の速度低下は確認されていない。\n・ゲームや画像生成と兼用できる、汎用性の高い検証機が完成した。
Senior Engineer Insight
> コスト対容量を重視した、極めて現実的なプロトタイピング環境である。NVIDIAを避けAMDを選択する判断は、VRAM確保の観点では合理的だ。ただし、PCIe x4接続による帯域制限は、大規模モデルのロード時や推論速度に影響するリスクがある。実運用では、帯域不足がボトルネックにならないか、厳密なベンチマークが必要だ。