ローカルAI環境

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手元のGPUでローカルLLMをファインチューニングできるか

VRAM 16GBのGPUでローカルLLMをファインチューニングできるか。フル微調整・LoRA・QLoRAの必要VRAMの違いから、16GBで狙えるモデルサイズ・学習時間・Unslothの使いどころまで整理します。
2026.07.10 AIハードウェア図鑑 編集部
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ローカルLLMで長文を扱うとVRAMはどれだけ増えるか｜16GBでKVキャッシュ膨張を実測し、あふれない設定を探る

KVキャッシュとは、LLMが処理済みトークンの中間状態を保持する作業メモリである。対応するマザーボードやGPUがあれば、ローカルAI環境は数分で立ち上がるところまで来ました。導入のハードルが下がった一方で、長い仕様書やソースコードを丸ごと貼り付けた瞬間に「VRAMが足りません」と落ちる。
2026.07.09 AIハードウェア図鑑 編集部
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Whisperをローカルで動かす必要スペック｜large-v3とturboの必要VRAM・文字起こし速度を実測

Whisperをローカルで動かす必要スペックを実測。large-v3とturboをfloat16・int8で比べ、必要VRAMはいずれも5GB未満で8GBのGPUでも動作、turboはlarge-v3の約2.5倍速だった。faster-whisperでの結果と用途別の選び方をまとめる。
2026.07.06 AIハードウェア図鑑 編集部
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ローカルAIにシステムRAMは何GB必要か｜LLM推論と画像生成の消費量を96GB実機で実測

参考資料 llama.cpp 公式リポジトリ（GitHub） Unsloth: Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct GGUF モデルカード（量子化別ファイルサイズ） ComfyUI 公式リポジトリ（GitHub） KitGuru: Geekom A9 Max 2026 Mini PC Revie…
2026.07.05 AIハードウェア図鑑 編集部
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RTX 50 SUPER（24GB）を待つべきか｜LLMは速度・ComfyUIはできることが変わる【2026年6月】

噂のRTX 50 SUPER（VRAM 24GB）を待つべきか。RTX 5080・5060 Tiの16GB実測をもとに、LLMでは速度、ComfyUIの画像・動画では「できること」が変わる差を用途別に整理。24GBでも足りない大型モデルの線引きと、デュアルGPUという代替手段まで解説します（2026年6月時点）。
2026.07.04 AIハードウェア図鑑 編集部
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Nemotron 3 Nanoを16GBで実測｜Mambaハイブリッドの生成速度とVRAM、Qwen3.6 35B-A3Bと比較（RTX 5080/5060 Ti）

NVIDIA Nemotron 3 Nano（4B/30B-A3B）をRTX 5080・5060 Ti（16GB）でローカル実測。Mamba-2系ハイブリッドの生成速度・VRAM・必要構成を別系統の活性3B級MoE qwen3.6:35b-a3bと比較。4Bは16GBで205 tok/s。
2026.07.03 AIハードウェア図鑑 編集部
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Krea 2をローカルで動かす要件とライセンス｜12B画像モデルの必要VRAMと量子化（ComfyUI）

Krea 2は12Bのオープンウェイト画像モデル（RAW/Turbo）。無量子化のBF16は本体26.3GBと大きく24GBにも収まらず、現実的な下限は32GBのRTX 5090級。16GBはFP8量子化で対応。ライセンスは年商100万ドル未満なら商用可など条件付き。
2026.07.02 AIハードウェア図鑑 編集部
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ComfyUI用の画像モデルGGUFをggufyで自作する｜SDXL量子化のサイズ・VRAM・速度を実測

ComfyUIで使う画像モデルのGGUF量子化版を、単体ツールggufyで自作する手順と実測。SDXLでサイズ・所要時間・RAM（約90MB／ComfyUI内ノードは96GB+）を計測し、ComfyUIで実生成してVRAMと生成速度も実測。
2026.06.29 AIハードウェア図鑑 編集部
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ローカルLLMの量子化フォーマットの選び方｜Q4_K_M〜Q8・QATを精度・サイズと16GB VRAMで見極める

量子化フォーマットとは、LLMの重みを低ビットに圧縮し容量と速度を稼ぐ方式。 Hugging Faceで同じモデルのページを開くと、量子化の種類がずらりと並びます。Q4_K_M、Q5_K_M、Q6_K、Q8_0、さらにQAT版――名前だけでは何がどう違うのか、すぐには判断できません。
2026.06.28 AIハードウェア図鑑 編集部
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FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16GBで実測｜RTX 5080・5060 TiでQ8_0 GGUFの速度とVRAMを比較

Black Forest LabsのFLUX.2 Klein 9BをQ8_0 GGUF量子化でVRAM 16GBのRTX 5080とRTX 5060 Tiで実測。1024px・4ステップを1枚約8秒(5080)／14.5秒(5060Ti)で生成し、VRAM・消費電力・GPU使用率をseed付きで比較した。
2026.06.27 AIハードウェア図鑑 編集部
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