Llama 3 70B ローカル

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの この記事を読むと、NVIDIA RTX 4090を2枚使ってVRAM計48GBの計算環境を構築し、Llama-3-70Bクラスの巨大なLLMをローカル環境で高速に推論できるようになります。 2枚のGPUを認識させるUbuntuの環境構築 llama.cppを用いたマルチGPU推論の設定 VRAMを最大限に使い切るためのレイヤー分割の最適化 先に確認するスペック・料金 RTX 5090の発売中止や、GB202チップがプロ向け（RTX PROシリーズ）に限定されるという不穏なニュースが流れています。 仮に5090が出たとしても、VRAM 32GBで30万円を超えるなら、現行のRTX 4090（24GB）を2枚並べて48GBを確保するほうが、LLMの実務においては圧倒的にコスパが良いです。 ...

所要時間: 約60分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの 2台以上のPC（GPU搭載）をネットワーク経由で束ね、Llama 3 70Bなどの巨大モデルを高速推論する分散環境を構築します。 PythonとRay、そしてvLLMを組み合わせた、実務レベルの分散推論スクリプト。 複数枚のGPUを1つの仮想的な巨大GPUとして扱うためのネットワーク設定とランタイム。 📦 この記事に関連する商品 ...

3行要約 AppleのMac miniがローカルAI推論の「最も安価な実行環境」として需要が爆発し、世界的な品薄とeBayでの転売を招いている。 ユニファイドメモリ（UMA）が数千ドルのNVIDIA製GPUを超えるVRAM容量を安価に提供できる点が、実務者にとっての最大の魅力となった。 企業がAPIコスト削減のためにモデルの自社運用（オンプレ化）へ舵を切ったことで、小型で電力効率に優れたMac miniがサーバーラックの主役になりつつある。 📦 この記事に関連する商品 ...