ローカルに展開されたLLMのユーザーエクスペリエンス：メリット、課題、およびパフォーマンスに関する洞察

最近、大規模言語モデルをローカルに展開するためのチュートリアルが爆発的に増えています。今日は、RTX 5090セットアップで巨大なAIモデルを動かす私の実体験をお届けします——良い面、悪い面、そして驚くべき現実についてです。

**私のパワフルなセットアップ:** - GPU: ビーストリーなRTX 5090 (32GB VRAM) - CPU: フラッグシップi9-14900K - RAM: 64GBの高速メモリ - テストしたモデル: qwqとdeepseek r1の32B Q4量子化バージョン

**目を見張る発見:** 1. **パフォーマンスの洞察:** - 32B Q4モデルは美しい動きを見せ、毎秒数十個のトークンを生成します。まさに手入れの行き届いた機械のようだ。 - しかし、70Bや32B Q8に挑戦すると、VRAMの厳しさに直面する。 - 共有メモリはパフォーマンスの妨げになる——これは本当にウサギの歩みのような速度だ。

2. **頭脳テスト（数学＆物理の課題）:** - r1 32Bは基本的な質問では期待通りの結果を示し、優秀な学生のように小テストをパスする。 - 複雑な推論？ そこから汗をかき始める。 - qwq 32B？ まあ、クラスの道化師みたいなもの——しばしば予想外の答えを出す。

**厳しい事実:** 1. はい、あなたのゲーム用GPUは小さなモデルならAIワークステーションとして活躍できます。 2. しかし、商用ソリューションは別次元のものです。 3. 現在、あなたの財布がGPUよりも泣いているかもしれません。

**率直なアドバイス:** - 土曜日の趣味プログラマーとAIファンには最適です - 性能に対する期待を控えめにしてください——これはChatGPT-4ではありません - 硬件への大出費を控えてください（あなたの銀行口座が感謝します）

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