記事サポート
2025年5月24日
Interface編集部
Interface2025年7月号特設記事「AIコーディング・アシスタントの作成とリファクタリング実験」サポートページ
本文中から参照しているAIコーディングアシスタント_補足
（第2章のプロンプト，第3章の開発環境のインストールについて，詳しく説明しています）
ダウンロード・プログラムはこちら
（第2章のプロンプトllm_test，第4章のプログラムrefactoring）
第3章 ローカルLLM利用時のハードウェア要件調査レポート
ローカル環境での実行を想定し，Ollamaを用いて運用可能なLLM（大規模言語モデル）を対象として、必要なハードウェア要件について調査を行った．調査には*ChatGPT-4oおよびDeepResearchを用い，得られた知見を以下に示す．
●調査対象のLLM一覧
※モデル規模は主にgguf形式などによる量子化後のパラメータ数に基づき，以下の分類を適用した
– 小規模：2B以下
– 中規模：2B超〜13B未満
– 大規模：13B以上
●調査結果
詳細なスペック要件については，以下のリンク先に掲載している
ChatGPTによる調査結果
本調査は2025年5月時点における各モデルの利用に必要なメモリ容量およびGPUスペックの目安を示したものである．
実際の運用環境ではモデルの更新状況や最適化手法，実行方式などによって要求スペックが変動する可能性があるため，あくまで参考値として活用されたい．氏森 充
