概要
https://zenn.dev/kameoncloud/articles/6144b8d0fcc38d
詳細内容
## 高火力VRT さくらのクラウド型GPU付仮想サーバでgpt-ossを起動する
https://zenn.dev/kameoncloud/articles/6144b8d0fcc38d
さくらのクラウドのGPU付仮想サーバ上で、Ollamaを用いて大規模言語モデル『gpt-oss:120b』を構築・起動する手順を解説します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:2/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:2/5
**Main Journal**: 64/100 | **Annex Potential**: 61/100 | **Overall**: 60/100
**Topics**: [[LLM構築, Ollama, クラウドGPU, さくらのクラウド, NVIDIAドライバ]]
さくらのクラウドのGPU付仮想サーバ（高火力VRT）上で、自称OpenAIのオープンウェイト大規模言語モデル「gpt-oss:120b」をOllamaを用いて構築・起動する具体的な手順を解説する記事です。この記事は、NVIDIA H100 GPUを専有した環境での実践的なセットアッププロセスに焦点を当てています。具体的には、まずUbuntu環境でNVIDIAドライバーを適切にインストールし、次にLLMのローカル実行を容易にするオープンソースツールチェーン「Ollama」の導入手順を示します。その後、「gpt-oss:120b」モデルのダウンロードとOllama経由での実行、さらには外部からのAPIアクセスを可能にするためのネットワーク設定まで、詳細なコマンドと確認方法が提供されています。モデルの「オープンウェイト」という概念についても簡潔に説明され、ソースコードではなくモデルの構造や重みが公開されている点が強調されています。
Webアプリケーションエンジニアにとって、この記事は、自社サービスや研究開発で大規模言語モデルを柔軟に活用するための非常に実践的な知見を提供します。外部の商用APIに依存するだけでなく、特定のクラウドインフラ上でLLMを自らデプロイ・運用する能力は、特にデータ主権やプライバシーが重視されるケース、または特定のモデルをカスタマイズして利用したい場合に不可欠です。Ollamaを活用することで、モデルの選定から実行、API公開までのワークフローが大幅に簡素化され、AI機能のプロトタイピングや本番環境への組み込みが加速します。また、高性能GPUの活用やドライバーのセットアップ、システムレベルでのネットワーク設定といった具体的なインフラ構築の知識は、AIを組み込んだスケーラブルなバックエンドシステムを設計する上で直接的な価値を持ちます。これにより、エンジニアはAIサービスの開発における技術的選択肢を広げ、より効率的かつコスト最適化されたソリューションを構築できるようになります。ただし、「gpt-oss」のOpenAIによるリリースという前提については、情報源のさらなる確認が推奨されます。