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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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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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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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RTX 5060 Ti 16GBでどこまでできる？ローカルLLM・AIコーディングの実用域とVRAM 16GBの選び方

RTX 5060 Ti 16GBでローカルAIはどこまでできるか。7B〜14BのローカルLLMは快適に動き、量子化した中型モデルも16GBにギリギリ収まる。Claude CodeなどクラウドAIはGPU不要。CUDA環境で低コストに16GBを確保できる入門GPUの実用域と選び方を実測ベースで解説します。
2026.06.24 AIハードウェア図鑑 編集部
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VRAM 16GBで動かすローカルLLM完全ガイド｜モデル別の早見表と「収まる・あふれる」の境界を実測で解説

VRAM 16GBのGPUで動くローカルLLMを、モデル別の早見表で整理。量子化を前提にすれば7B〜14B級は快適、32B級は条件次第、70B級は16GB単体では厳しい。RTX 5080実機の実測値をもとに、収まる・あふれる・動かないの境界を解説します。
2026.06.23 AIハードウェア図鑑 編集部
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MTP（マルチトークン予測）でローカルLLMは本当に速くなるか｜RTX 5080実測、非MoEで1.69倍・MoEは1.0〜1.4倍と構成次第

MTP（マルチトークン予測）でローカルLLMが何倍速くなるかをRTX 5080で実測。非MoEのgemma-4-12bは1.69倍、MoEは1.0〜1.4倍と量子化・GPU構成で振れる。効きを分けるのは1順伝播あたりのボトルネック（帯域/GPU間の受け渡し待ち）をMTPが薄められるか。llama.cppの実測で解説。
2026.06.22 AIハードウェア図鑑 編集部
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Zed 推奨スペック｜「描画用GPU」と「AI推論用GPU」を切り分けるRust製ネイティブエディタの必要環境

Zedの推奨スペックで混同しやすいのが「描画用GPU」と「AI推論用GPU」。UI描画には一般GPU（Linux=Vulkan 1.3／Windows=DirectX 11対応）で足り、AI推論はクラウド利用なら高価なGPUは不要です。ローカルのOllamaを使うときだけVRAMが論点になります。
2026.06.22 AIハードウェア図鑑 編集部
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Continue 推奨スペック｜クラウド構成はGPU不要、ローカルモデルで初めてVRAMが効く二面性

Continueの必要スペックがはっきりしないのは、推論の場所を自分で選べる二面性が理由です。クラウドAPI構成ならAI用GPUは不要でRAM・CPUが中心。一方、Ollama等でローカルモデルを回す構成にした途端、GPUのVRAMが体感速度を左右する主役になります。両構成の推奨スペックを切り分けて整理します。
2026.06.21 AIハードウェア図鑑 編集部
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巨大オープンモデルは手元で動くのか比較｜GLM-5.2・Kimi K2.6・Qwen3.5 122Bの必要メモリ早見表

GLM-5.2・Kimi K2.6・MiniMax M2.7・Qwen3.5 122Bといった巨大オープンモデルは自宅PCで動くのか。総パラメータでなく量子化後の必要メモリで見ると、122B約77GBから1T約340GBまで段差がある。家庭用GPUの限界と、現実的な消費者向けルートを早見表で整理します。
2026.06.20 AIハードウェア図鑑 編集部
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