概要
https://zenn.dev/yuki_ayano/articles/memorandum-ollama-cpu-llm
詳細内容
## GPUが無い環境でローカルLLMを動かす方法
https://zenn.dev/yuki_ayano/articles/memorandum-ollama-cpu-llm
GPU非搭載の環境でも**Ollama**と**Docker**を組み合わせ、適切なモデル選定とリソース設定の最適化により、ローカルLLMを実用的な速度で動作させる手法を解説する。
**Content Type**: 📖 Tutorial & Guide
**Language**: ja
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 80/100 | **Annex Potential**: 75/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[Ollama, ローカルLLM, Docker, CPU最適化, Qwen]]
GPU非搭載のノートPCなどの制約環境下で、**Ollama**を**Docker**コンテナとして実行し、ローカルLLMを実用的なパフォーマンスで動かすための具体的な手順と最適化手法を解説しています。環境構築を**Docker**に閉じることで、ホスト環境を汚さずポータビリティを確保する実戦的な構成を提案しています。
主要な最適化ポイントとして、**Docker Desktop**へのリソース割り当て最大化、**Qwen2.5:0.5b**のような軽量モデル（0.5B〜3Bクラス）の選定、**GGUF**形式による**4-bit量子化**の活用を挙げています。さらに、`compose.yaml`における**ulimits (memlock)**や**mem_swappiness**の設定により、物理メモリへのデータ固定とスワップ防止を図る高度な設定方法が具体的に示されています。また、**API**レスポンスの**ストリーミングモード**と**jq**コマンドを組み合わせることで、最初の1文字目が出るまでの時間（TTFT）を短縮し、ユーザーの体感速度を向上させるフロントエンド的な工夫も盛り込まれています。
ハッカソンなどの現場で低スペックなハードウェアを使用せざるを得ないエンジニアや、軽量なLLMをセキュアかつポータブルなコンテナ環境で素早く検証したい開発者に最適なガイドです。