ローカルLLMとは
ローカルLLM（Local LLM）とは、クラウドサービスに依存せず、個人のPC・サーバー・オンプレミス環境で直接実行する大規模言語モデルのことです。データプライバシーの完全な保護、インターネット接続不要での利用、APIコストの削減などの利点から、個人ユーザーや企業での利用が拡大しています。
| ひとことで言うと | クラウドを使わず、自社サーバーや手元のPCで動かす言語モデル。 |
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| どこで使うか | 機密情報を扱う業務、通信が不安定な環境、API費用を抑えたい場合。 |
| 注意点 | 十分なGPUメモリが必要。性能は最新のクラウドモデルに及ばない。 |
ローカルLLMの実行環境
llama.cpp、Ollama、LM Studio、GPT4Allなどのツールにより、一般的なPCやMacでもLLMを簡単に実行できるようになっています。量子化技術（GGUF形式など）により、8GB〜16GBのRAMでも7B〜13Bパラメータのモデルが動作可能です。
1要件を確認機密性・速度・精度
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2モデルを選ぶオープンウェイトから
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3量子化して軽量化GPUメモリに収める
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4環境を構築推論サーバーを立てる
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5業務に組み込む社内から利用
利用可能なモデル
LLaMA 3、Mistral、Phi-3、Gemma、Command R+など、多数のオープンウェイトモデルがローカル実行に対応しています。日本語に強いモデルとしては、ELYZA-japanese-Llama、Japanese StableLMなども利用可能です。
ローカルLLMの意義
データをクラウドに送信する必要がないためプライバシーが完全に保護され、機密情報を扱う業務にも安心して利用できます。AI民主化の具体的な実践として、個人が自分のAIを所有・制御できる環境の実現に貢献しています。