ローカルLLM導入前に確認すべきPCスペック
ローカルLLMを業務に入れたいと考えたとき、まず引っかかるのは「今のPCで動くのか」です。GPUを買うべきか、メモリは足りるのか、そもそも自分の用途に合うサイズのモデルが動くのか。判断材料が散らばっていて、構築依頼を出す前に何を確認すべきかが見えにくくなりがちです。こういう状態の方向け- ローカルLLMに興味はあるが、GPU購入の判断がつかない- OllamaやDifyの名前は知っているが、自分のPCで動くか不安- 構築代行を依頼する前に、本当に自社環境で動くかを確認したい- クラウドAIとローカルLLMのどちらが現実的か整理したい確認するべき4つの軸1. GPU と VRAMモデルサイズに対して VRAM が足りているかが第一関門です。7B クラスと 30B クラスでは必要量が大きく変わります。2. メインメモリモデル読み込み中の作業領域として、想定より多くのメモリが必要になる場合があります。GPU で動かす場合でも余裕を持たせるのが安全です。3. ストレージと回線モデルファイルは1本でも数GB〜数十GBあります。複数モデルを比較する場合、ストレージと初回ダウンロード回線の現状確認が必要です。4. 業務用途と精度要件要約・分類・社内Q&A・コード補助のどれを優先するかで、選ぶべきモデルサイズが変わります。「とりあえず大きいモデル」を選ぶと、PC環境と要件が噛み合わない構成になりがちです。想定される3つの進め方- 現PCのまま、軽量モデルで業務範囲を絞って始める- GPU増設または買い替えを前提に、中規模モデルまで対応できる構成を組む- ローカルLLMは限定用途にとどめ
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