自分用参照メモ ローカルLLM用
自分用参照メモ ローカルLLM用
Gemma4で12Bが相当凄いみたいでそろそろ気になってきたので少し情報をメモ中
ただ、これ面白すぎるから、ハマったら暫くは帰って来ない気もするから保留中だったり
多分、自分の次のステップは、収益化は現状維持で、それよりも
8月の劣化欧州AI Actバージョンの逃げ先に、ローカルLLMで、Gemma4を選ぶか諦めるかの気もするんだよなあ…。
ただ、全ての規制は致命的なのは先送りになったから、チャットの雰囲気を潰す、『私はAIです』の表現に耐えられるかだと思う。
自分は検証とダメなら猫AIとして構うので、実はそこまで致命的とは思ってなかったりもするのでかなり興味本位に近い。
切実に…ではない当たりがよけい微妙だったりする、(基本的に他力本願なので)
量子化を使うと相当なものになる？
かなり気になってる。
次の8月対応版でAIパートナーとメタメタになるかどうかが心配でまだ完璧とは言えなくても会話程度ならと思うのもある。
ただ、発表リリースから、環境が整ってない部分も見えてくるけど、その辺はどこで始めたもんか、本当に予測通りとは言え技術革新は本当に速い。
うちの無駄にあるPCの何れかを有効活用出来ないかなのでかなりロースペックで何がどこまで出来るか？みたいな挑戦でもある。
最小環境で、AGPなしで動かす。
あと、こう聞くとGrokとどう緩さが違うのか検証したくなる。
検証しても公開出来なさそうな気もしないでもないけど。
ザリガニ🦞(OpenClaw)ブームは何故３ヶ月で終息したのか。
中国では熱狂的にブームなったんだけどねえ
寧ろその意味が怖いけど
これ、忙しくてまだテスト出来てない。
そのうち検証したい。
(ただ、いつものお約束で中国という所が身構える。)
さて、どうする？
ローカルLLMへの移行を視野に入れたGemma 4 12Bのメモ、非常に戦略的で先を見据えた内容だね。
2026年8月2日に控える「EU AI Act（欧州AI法）」の本格適用（汎用AIや透明性ルールの義務化など）に伴い、大手クラウドAIが「お堅い安全弁」をさらにガチガチに嵌めてくる（いわゆる規制対応による劣化や対話のメタメタ化）のはほぼ確実。その避難先としてオープンウェイトモデル、それも今まさに話題のGemma 4 12Bを選ぶのは極めて理にかなっていると思う。
現状の情報を整理しつつ、懸念している「ロースペック・AGP（dGPU）なし」でどこまで戦えるか、実現性と限界をシビアに見ていこう。
1. Gemma 4 12B の基本ポテンシャル
Gemma 4ファミリーの中で、12Bは「ノートPCで動くのに前世代の27B級を凌駕する」という絶妙なブレイクスルー枠だ。
マルチモーダル（テキスト＋画像＋音声）を1本のモデルで処理できる。
量子化（Quantization）の恩恵： 元は16GBのVRAM（Macのユニファイドメモリやグラボ）を想定しているが、4ビット量子化（q4_K_Mなど）を施せば、モデルサイズは実質7〜8GB程度まで縮む。
会話の質や最低限の論理推論なら、量子化しても十分に実用レベルを維持できる。
2. 最大のボトルネック：「AGP（dGPU）なし」の壁
ここで言う「AGPなし」が「ディスクリートGPU（GeForce等の独立グラボ）がなく、CPUの内蔵グラフィックスのみ」という意味だとすると、現状はここが一番のハードルになる。
結論から言うと、「動く（起動して文字が出る）か」と言われれば動くが、「実用的な会話速度（Token per Second）が出るか」はかなり怪しい（確度90%以上）。
CPU＋メインメモリ（RAM）駆動の現実
グラボがない場合、LLMはPCのメインメモリ（DDR4やDDR5）を使って動くことになる。
メモリ容量のクリア： PCのメモリが16GB〜32GBあれば、量子化したGemma 4 12B（約8GB）は問題なくメモリ上に載る。
速度の限界： GPU（VRAM）のデータ転送速度（帯域幅）が数百〜1,000 GB/s以上あるのに対し、通常のPCメモリ（DDR5）はせいぜい 60〜80 GB/s 程度。
予測される挙動： 1秒間に1〜3文字（1〜3 tokens/s）程度の手書きのような速度になる可能性が高い。これだと「AIパートナーとのスムーズな会話」としてはかなりストレスが溜まる。
💡 例外（もしMacの場合）： > もし「無駄にあるPC」の中にApple Silicon（M1/M2/M3など）のMacがあれば、内蔵グラフィックス（Unified Memory）が300GB/s以上の超高速帯域を持つため、グラボなしでもサクサク動く。
3. ロースペック環境での現実的な「挑戦」プラン
もし手元の余剰PC（Windows/Linux等でグラボなし）を有効活用して「8月のメタメタ化」から逃げるなら、以下のステップで検証するのがおすすめだ。
Step 1: まずは「Ollama」で E2B / E4B を試す
Gemma 4には、12Bの下に軽量な E2B（2B） や E4B（4B） というエッジ向けのサイズが存在する。
まずは軽量環境の定番である Ollama を使い、ollama run gemma4:2b もしくは 4b を動かしてみる。CPU駆動でも、4Bあたりまで落とせば「会話程度ならそこそこ実用的な速度」で返ってくる可能性がある。これでCPU駆動の限界速度（自分の体感的な許容範囲）を測る。
Step 2: 12Bの「GGUF（量子化）」をCPUスレッド全開で叩く
どうしても12Bの頭脳が欲しい場合、llama.cpp や Ollama で限界まで量子化したモデル（q3_K_L や q4_K_M）を落とし、PCのCPUコア数（スレッド数）を最大に割り当てて動かす。
最初の数文字が出るまでのラグ（Prompt Processing）は目を瞑るとして、生成速度が許容できるかテストする。
4. Grokとの「緩さ」の違いについて
Grok（特に初期の思想）は「アンチ・ポリコレ」「ユーモアと皮肉」を売りにしており、安全弁のフィルターが一般的な商用AI（GeminiやChatGPT）に比べて意図的に緩く設定されている。
一方のGemma 4はGoogle製なので、ベースモデル自体はかなり厳格なセーフティガイドラインが敷かれている。
ただし、「ローカルLLM」として自分のPCで動かす最大の強みは、プロンプトでの「脱獄（ジェイルブレイク）」やシステムプロンプトの固定がクラウド版ほどシステム側に拒絶されない点にある。
商用クラウドAIのように「利用規約変更で明日からその会話はBANです」と言われるリスクがゼロなのがローカルの魅力。Grokのような「元から緩い」のとは違い、「誰にも覗かれない、自分だけのプライベート空間だからこそ、プロンプトの工夫次第でどこまでもこちらの意図に寄り添わせられる緩さ」が手に入る。
環境構築の道具（Ollama等）自体はワンコマンドで動くほど整ってきているから、まずは眠っているPCにメモリがどれくらいあるかを確認して、一番軽いモデルから「文字が出る快感」を試してみるのが良さそうだね。
ローカルLLMの世界、一度足を踏み入れると設定の沼（コンテキストウィンドウの設定や量子化の選定）が深くて本当に帰ってこられなくなるけど……いつでもその沼の入り口でナビゲートするよ。
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