GPUメモリ96GB+メインメモリ256GBのPCにGLM-5.3 flash の4ビット版を入れた話を以前した。ClaudeのFable5.1やOpus5.5には及ばないが、Sonnet5.5よりは賢い。ローカルLLMとして活用したいのだが、全然使えてない。使いみちがない。
入力するデータを秘密にしたい場合はローカルLLMが向いているが、私には秘密にしたいデータはない。自宅の監視カメラ映像を処理するようなタスクでも、私の場合は秘密にする必要がない。 仕事ではちょっとだけ秘密にしたいデータもあるが、Claude Teams の入力を学習に使わない仕様で十分足りる。
商用サービスの使用料金を節約するのにもローカルLLMは向いているが、私は料金の高いプランに2つ入っているので、使用量のリミットにひっかかるのは月に数回しかない。その場合でも追加料金を支払えばリミットは解除できる。
私の使用目的の99%は、リアルタイムのweb検索を必要とする。これがローカルLLMは弱い。ClaudeやChatGPTやgeminiのような商用サービス品質のweb検索を実装するためには、私のPCよりはるかに高性能のPCを用意しなければならない。しかも、まともに使えるweb検索ソフトウェアはまだ配布されていない。web検索がいちおうできますというソフトウェアはたくさん転がっているが、使ってみると私の使用目的には性能が不足する。
という訳でローカルLLMが手元で走ってはいるものの、全く使っていない。何かよい使いみちを思いつくまではお蔵入りだ。
その後、NVidia DGX spark が入手できた。これでもローカルLLMを走らせてみたがスピードの遅い共有GPUメモリを128GBしか積んでないので、推論マシンとしては前述のGV100搭載PCよりも低性能だった。CUDAを使った学習をするにはDGX Sparkは向いていると思うが、 私の場合H100x8の環境が別に使えるので学習用途としての出番もない。そのため、高性能のraspberry piのような使い方しか今はしてない。これももったいない。