- 2024年9月14日
ローカルLLMを構築する際のGPU選び:RTX4090、RTX4080 SUPER、RTX4070 Ti SUPER、RTX4060 Ti
ローカルでLLM(大規模言語モデル)を運用するためのGPU選……
AIの進化に伴い、ローカルLLM(ローカル大規模言語モデル)の利用がますます注目を集めています。クラウドベースのAIツールは便利ですが、ローカルでAIを動作させることには多くのメリットがあります。データのプライバシーや応答速度の向上、さらにはクラウドコストの削減が期待できるため、多くのエンジニアや研究者がローカルLLMの導入を検討しています。
※ 本記事は筆者のアイデアを元に生成AIが自動作成したものです。必要に応じて追加の確認や調査を推奨します。
しかし、ローカルLLMを導入する際にはいくつかの技術的な課題があります。特に「モデルサイズとVRAM容量」、そして「量子化技術」がローカル環境でのAI運用を成功させるための鍵となります。
この記事では、ローカルLLMを効果的に導入するための方法について詳しく解説していきます。
ローカルLLMとは、ユーザーのデバイス上で直接動作する大規模言語モデルのことです。従来のクラウドベースのAIツールとは異なり、インターネット接続なしで動作するため、データが完全にローカルに保存され、プライバシーリスクが低減します。さらに、クラウド依存による遅延がないため、応答速度も大幅に向上します。
しかし、ローカルでLLMを実行するには、高度なハードウェアリソースが必要です。特にモデルサイズとVRAM容量のバランスを適切に取らなければ、性能を最大限に引き出すことはできません。
ローカルLLMを実行する際、どのモデルサイズを選択するかが大きな課題となります。モデルサイズが大きければ精度は高くなりますが、それに伴って必要なVRAM容量も増大します。まず、モデルサイズの違いを理解することが重要です。
ローカルLLMを実行するためには、必要なVRAM容量を正確に把握することが重要です。以下の計算式を使うことで、どの程度のGPUメモリが必要かを算出できます。
$$M = \left( \frac{P \times 4B}{\frac{32}{Q}} \right) \times 1.2$$
Llama 70Bモデルには70億のパラメータがあり、16ビット量子化で読み込む場合、以下の計算式で必要なメモリが求められます。
$$ \left( \frac{70 \times 4}{\frac{32}{16}} \right) \times 1.2= 168GB$$
この場合、80GBのメモリを持つ1台のA100では足りませんが、2台のA100 80GB GPUであれば対応可能です。
同じ70Bモデルを4ビット量子化で読み込む場合、以下のように計算できます。
$$ \left( \frac{70 \times 4}{\frac{32}{4}} \right) \times 1.2= 42GB$$
この結果、2台のL4 24GB GPUで動作させることが可能です。
このように、モデルサイズと量子化のビット数を適切に設定することで、必要なGPUメモリを大幅に削減できます。
モデルのサイズが大きくなると、より多くのVRAMが必要になります。ここで有効なのが量子化という技術です。量子化は、モデルのパラメータを低精度にすることで、メモリ使用量を減少させる技術です。これにより、低リソース環境でも大規模モデルを実行することが可能になります。
量子化を適切に使用することで、大規模モデルを効率的に動作させることができ、限られたリソースでも十分なパフォーマンスを発揮できます。
ローカルLLMの導入を検討している場合、次のステップに従うことで、効率的にAIモデルをローカル環境で運用することができます。
このステップを踏むことで、ローカルLLMを効率的に運用でき、応答速度やプライバシー保護といった利点を最大限に享受することができます。
ローカルLLMを成功させるためには、モデルサイズ、VRAM容量、量子化のバランスが非常に重要です。量子化技術を活用することで、限られたリソースでも高性能なAIモデルをローカルで運用することが可能となります。これからもAI技術の進化に注目しつつ、最新の最適化手法を取り入れていくことが重要です。
ローカルLLMの導入を検討している方は、ぜひこれらのステップを実践し、効率的かつ効果的な運用を目指してください。
https://www.substratus.ai/blog/calculating-gpu-memory-for-llm