この記事で学べること

  • ローカルLLMの生成速度が突然低下する原因の特定
  • VRAM（ビデオメモリ）を効率的に管理するためのコンテキスト設定
  • llama-cpp-pythonを使用した推論スピードの最適化手順

前提条件

  • Python 3.10以上がインストールされていること
  • NVIDIA製GPU（CUDA環境）またはApple Silicon（Metal環境）
  • llama-cpp-python ライブラリ

Step 1: 環境準備

まずは、ローカルLLMを効率よく動かすためのライブラリをインストールします。みなさんも経験ありませんか？ インストール設定を一つ間違えるだけで、GPUがあるのにCPUで動いてしまうあの絶望感。今回はGPU支援を有効にする設定で進めます。

# NVIDIA GPUを利用する場合（CUDA環境）
CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=ON" pip install llama-cpp-python

# Apple Silicon (M1/M2/M3) を利用する場合
CMAKE_ARGS="-DGGML_METAL=ON" pip install llama-cpp-python

Step 2: 基本設定

推論が遅くなる最大の理由は「コンテキストサイズ（n_ctx）」と「GPUへのレイヤー割り当て（n_gpu_layers）」のバランス崩壊にあります。Redditの投稿でも話題になっていましたが、メモリが溢れてシステムRAMにスワップが発生すると、速度は10分の1以下に落ちてしまいます。

以下のコード例では、メモリ消費を抑えつつ速度を出すための設定を記述しています。

from llama_cpp import Llama

# モデルのロード設定
llm = Llama(
    model_path="./models/llama-3-8b-instruct.Q4_K_M.gguf",
    n_ctx=4096,           # コンテキストサイズ。ここを大きくしすぎると急激に遅くなります
    n_gpu_layers=-1,      # -1は全レイヤーをGPUにオフロード。VRAMが足りない場合は数値を下げます
    n_batch=512,          # 一度に処理するプロンプトの量
    flash_attn=True       # Flash Attentionを有効にしてメモリ効率を向上
)

Step 3: 実行と確認

設定が完了したら、実際に推論を行ってみましょう。個人的には、生成時のログに含まれる「t/s（1秒あたりのトークン数）」をチェックするのが一番確実だと思います。

# 推論の実行
response = llm(
    "ローカルLLMの推論速度を上げるコツを3つ教えてください。",
    max_tokens=512,
    stop=["Q:", "\n"],
    echo=False
)

print(response["choices"][0]["text"])

# 速度の確認（内部的な統計情報を表示）
print(f"推論終了。速度をチェックしてみてくださいね。")

よくあるエラーと対処法

エラー1: CUDA out of memory

ggml_cuda_init: failed to initialize CUDA: out of memory

解決策: n_gpu_layers の値を少しずつ下げてください（例: 32 -> 24）。また、n_ctx（コンテキストサイズ）を8192から4096に下げるだけでも、VRAM消費を大幅に抑えることができます。

まとめ

元SIerの私から見ても、ローカルLLMの挙動はインフラのキャパシティ管理に似ているなと感じます。特にGGUF形式を使っていると「動くには動くけれど、メモリから溢れた瞬間に激重になる」という現象が起きやすいんです。

「なぜか最近生成に時間がかかるな？」と思ったら、まずはコンテキストサイズの設定を見直してみてください。適切な設定で見違えるようにキビキビ動くようになりますよ。

ぜひ手元の環境で試してみてくださいね。

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