ローカルLLMに必要なVRAMの計算方法|量子化別
ローカルLLMに必要なVRAMを、GGUFの重み、KVキャッシュ、計算バッファ、並列数、余裕容量へ分けて見積もる方法を解説。量子化別の理論値とllama.cppの確認コマンドも掲載します。
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ローカルAI、GPU、LLM、Dockerの実践記事を新しい順にまとめています。
ローカルLLMに必要なVRAMを、GGUFの重み、KVキャッシュ、計算バッファ、並列数、余裕容量へ分けて見積もる方法を解説。量子化別の理論値とllama.cppの確認コマンドも掲載します。
llama.cppが遅い原因を、ロード、プロンプト処理、トークン生成に分けて診断。GPUオフロード、メモリ、スレッド、batch、Flash Attention、KV cacheを安全な確認順で調整します。2026年8月2日時点の机上調査です。
llama.cppでGGUFモデルを動かす手順を、導入、モデル選択、固定リビジョンでのダウンロード、対話実行、API起動、ログ確認まで順番に解説します。2026年8月2日時点の公式情報に基づく机上調査です。
llama.cppでGGUFモデルを読み込めないときの確認順を、破損・分割ファイル・未対応アーキテクチャ・mmproj・メモリ不足などのエラー別に解説します。公式ソースに基づく机上調査です。
Apple Silicon Macの搭載メモリ別に、GGUFモデルを選ぶ出発点を整理。ファイル容量だけでなく、KVキャッシュ、context長、同時実行数、macOSのメモリプレッシャーまで含めた判断手順を解説します。
llama.cppの実行コマンド例10選を2026年7月30日の公式情報で監査。ローカルGGUF、Hugging Face、CPU/GPU、長文脈、JSON、画像入力、複数GPU、OpenAI互換APIを用途別に解説します。検証は机上調査です。