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ローカルLLMを爆速化するメモリ選びとRTX 5090時代の構成ガイド|ロード時間を0にする設定術

3行要約 結論、Ollamaの「keep_alive」設定と、モデル容量の2倍以上のシステムRAMがあればSSD読み込み待ちはほぼ解消できる 快適さの分岐点はVRAM容量。DeepSeek R1等の巨大モデルを「仕事」で使うなら、Macの統一メモリかRTX 5090の複数枚挿しが必須 5090発売前後の今、安易に型落ちを買うより「VRAM単価」と「NVMe Gen5の速度」を天秤にかけるのが最も失敗しない 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年5月20日 · 9 分 · 4009 文字 · Negi AI Lab
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llama.cppのMTPサポートを使いRTX 5090でQwen 3.6を爆速で動かす方法

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの RTX 5090の圧倒的な演算性能をフルに活用し、llama.cppの最新機能であるMTP(Multi-Token Prediction)を有効化することで、Qwen 3.6モデルから1秒間に150トークンを超える超高速なレスポンスを引き出すローカル推論環境を構築します。 ...

2026年5月17日 · 9 分 · 4349 文字 · Negi AI Lab