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このローカルLLMに関するガイドは100% AIによって作成されました。実際の使用状況と要件に基づいて調整してください。

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なぜローカルモデルを使うのか？

プライバシー

データがコンピュータから出ることがない

API費用なし

一度のセットアップで無制限の使用

オフラインアクセス

インターネット接続なしで作業

完全な制御

モデルパラメータをカスタマイズ

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要件

ローカルモデルには大幅なハードウェアリソースが必要です。推奨最小要件：
  • RAM: 16GB（大きなモデルには32GB以上）
  • ストレージ: モデル1つあたり10-50GB
  • GPU: オプションですが強く推奨（VRAM 8GB以上のNVIDIA）

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人気のソリューション

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Ollama（初心者にお勧め）

シンプルなCLIで使いやすいローカルモデルランナー。 メリット：
  • 簡単なインストール
  • 自動モデル管理
  • 活発なコミュニティ
  • Apple Siliconに最適化
おすすめモデル：
  • Llama 3.1（8B、70B）
  • Qwen 2.5
  • DeepSeek Coder

Ollamaセットアップガイド

ダウンロードとインストール手順

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LM Studio

ローカルモデル実行用のGUI付きデスクトップアプリケーション。 メリット：
  • ユーザーフレンドリーなインターフェース
  • モデルの探索とダウンロード
  • クロスプラットフォーム（Mac、Windows、Linux）
  • 内蔵チャットインターフェース
おすすめ用途：
  • CLIよりGUIを好むユーザー
  • 複数のモデルを簡単にテスト
  • モデルの素早い比較

LM Studio

LM Studioをダウンロード

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vLLM（上級者向け）

本番デプロイメント向けの高性能推論エンジン。 メリット：
  • 最速の推論速度
  • GPU最適化
  • 本番対応
  • APIサーバー付き
おすすめ用途：
  • 技術ユーザー
  • 高スループットニーズ
  • カスタムデプロイメント

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SoloEntへの接続

すべてのローカルソリューションはOpenAI互換APIを公開しています：
1

ローカルサーバーを起動

選択したソリューション（Ollama、LM Studioなど）を起動
2

SoloEntで設定

OpenAI互換設定を使用：
Base URL: http://localhost:11434/v1  (Ollamaデフォルト)
API Key: ollama  (または空白)
Model ID: llama3.1  (あなたのモデル名)
3

接続テスト

テストメッセージを送信して設定を確認。

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用途別おすすめモデル

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執筆・ストーリーテリング

モデルサイズ必要なRAM品質
Llama 3.1 70B40GB64GB+優秀
Qwen 2.5 32B20GB32GB+非常に良い
Llama 3.1 8B5GB16GB+良い

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中国語コンテンツ

モデルサイズ必要なRAM品質
Qwen 2.5 72B42GB64GB+優秀
GLM-4 9B6GB16GB+非常に良い
DeepSeek 67B38GB64GB+優秀

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コード・技術

モデルサイズ必要なRAM品質
DeepSeek Coder V216GB32GB+優秀
CodeLlama 34B20GB32GB+非常に良い
Qwen 2.5 Coder 7B4GB8GB+良い

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パフォーマンス最適化

NVIDIA GPUは推論速度を劇的に向上させます。CUDAが正しくインストールされていることを確認してください。
大きいモデル ≠ 常により良い。7B-13Bモデルは多くの場合、速度と品質のバランスが最適です。
Q4またはQ5量子化モデルを使用すると、品質の低下を最小限に抑えてメモリ使用量を削減できます。
短いコンテキストウィンドウ（4K-8K）は長いコンテキスト（32K+）より高速に動作します。

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よくある問題

  • より小さいモデルに切り替え（70Bではなく8B）
  • 量子化バージョンを使用（Q4_K_M）
  • GPUアクセラレーションを有効化
  • コンテキストウィンドウサイズを縮小
  • より小さいモデルを選択
  • 他のアプリケーションを閉じる
  • RAMをアップグレード
  • より高い量子化を使用（Q3、Q4）
  • ローカルサーバーが実行中か確認
  • Base URLとポート番号を確認
  • ファイアウォールでブロックされていないか確認
  • localhostの代わりにhttp://127.0.0.1を試す
  • 異なるプロンプト形式を試す
  • temperature/top_p設定を調整
  • より大きいまたは異なるモデルに切り替え
  • モデルがあなたの言語に適しているか確認

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次のステップ

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