【Phi-3-Medium】GPU2台構成でローカルLLMを動かす【Ubuntu24】
はじめに GMO NIKKOの吉岡です。 みなさん、生成AIは活用してますか？ ChatGPTに始まり、Claude3やGeminiなど、実用的なAIがどんどん出てきてますね。 自分も使ってはきましたが、課金が気になってしまいます。 これではサービスに組み込むことは難しいですよね。 そのためローカルで動くLLMを追ってきましたが、今年に入って実用的な日本語を返すことができるモデルがいくつか出てきているので、サーバー構成からインストール方法、LLMの起動まで紹介しようと思います。 ローカルLLMを動かす上で一番重要なのはGPUのVRAMです。 LLMは7B、13B、70Bモデルが多いですが、量子化しない場合、必要なVRAM容量は動かすモデルの大体2倍なので、13Bモデルでは26GのVRAMが必要です。 NVIDIAのGPUを使ったCUDAが前提になっているのですが、一般向けでは24Gモデルが
DockerでのディープラーニングGPU学習環境構築方法 - Qiita
DockerでGPU学習環境構築 背景 ディープラーニングでローカルPCのGPUを使った学習環境を構築した経験のある人は、一度はNVIDIAのドライバやCUDA周りでハマった経験があるのではないでしょうか？そんなバッドノウハウ（怪文章？）をまとめたQiita記事（TensorFlowでGPU学習させるためにCUDA周りではまったときの対処法）に、なんとNVIDIAの中の人(@ksasaki さん）から「Dockerを使えば…人類は幸せになれる（超意訳）」とのコメントをいただきました！ 喜び勇んで、NVIDIAのドライバをアップデートしたところ、そこには文鎮と化した起動しないLinuxマシンが…からあげのNVIDIAとの戦いは始まったばかりだ！（戦ってません） DockerでGPU学習環境構築するメリット うまく構築できればという前提で、以下のようなメリットがあります。 様々なフレームワーク
CUDA Toolkit Archive
Previous releases of the CUDA Toolkit, GPU Computing SDK, documentation and developer drivers can be found using the links below. Please select the release you want from the list below, and be sure to check www.nvidia.com/drivers for more recent production drivers appropriate for your hardware configuration. Latest Release CUDA Toolkit 12.3.2 (January 2024), Versioned Online Documentation Archived
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