ローカルLLM導入
大規模言語モデルを自分の PC やサーバーで動かすために必要な推論フレームワーク、GPU の壁、量子化の妥協を整理し、プライバシーや長期コストを気にするチーム向けです。
ローカル導入は推論をクラウドから自社の PC、サーバー、イントラネットへ移し、データを外に出さず呼び出し制限もなく長期コストを予測しやすくします。代償として VRAM、量子化精度、推論フレームワークの選択が効いてきます。Ollama・vLLM・llama.cpp は重点が異なり、GGUF・AWQ・GPTQ といった形式も速度と精度に直結します。プライバシー、ハードウェア予算、応答速度のバランスを探る手助けになります。
