ローカルLLMで画像入力するには? mmprojとランタイムの確認方法
マルチモーダルLLMはモデル本体だけでは画像・音声・動画を使えない場合がある。使いたい入力形式を決め、対応モデル、projector/mmproj、テンプレート、ランタイムの対応をそろえて確認する。
新着順に読む、local-genの記事。全268件。
マルチモーダルLLMはモデル本体だけでは画像・音声・動画を使えない場合がある。使いたい入力形式を決め、対応モデル、projector/mmproj、テンプレート、ランタイムの対応をそろえて確認する。
大きなモデルを持ち運んで使いたいなら最大128GBのユニファイドメモリを選べるM5 Max MacBook Pro、CUDA対応やGPU交換・増設を重視するならRTX 5090デスクトップが候補になる。メモリ容量だけでなく実行環境と使い方で選びたい。
32GBを大きく超えるメモリが必要でMetal対応の実行環境を使えるなら、最大512GBのユニファイドメモリを選べるMac Studio M3 Ultraが候補になる。CUDAやGPU交換を重視するならRTX 5090、RTX PRO、複数GPU構成を比較したい。
35B-A3Bや80B-A3BのA3Bは3Bモデルや3GB VRAMを意味しない。総パラメータ数、有効パラメータ数、配布ファイル容量、実行時メモリを分けてMoEモデルの仕様を読む。
投機的デコードは候補トークンを先に作り、対象モデルが検証して採用する仕組み。MTP、draft model、EAGLE、ngramなど方式は異なり、対応表記だけで一定の高速化を保証するものではない。
Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3Bは総30B・有効3BのMoEで、最大1,048,576トークンとNVFP4配布物を持つNVIDIAモデル。一般向けGeForceでの実行は、NVFP4対応ランタイムと公開された構成例を確認してから判断したい。
ローカルLLM用GPUはVRAMや価格だけでなく、Windows/LinuxとCUDA・ROCm・Vulkan、使うアプリの対応で選ぶ。AMDの利用経路を明確に確認できるなら候補になり、CUDA前提のアプリや複数環境を手早く使いたいならNVIDIAを選びやすい。
OllamaでCPU実行になっているように見える場合は、まず`ollama ps`のPROCESSORとログを確認する。次にOS・GPUの対応表、ドライバーとバックエンド、VRAM・コンテキスト、モデル条件を順に切り分ける。
手元のGGUFをOllamaで使うなら、最小ModelfileのFROMにファイルを指定して`ollama create`で登録する。登録後は起動、チャットテンプレート、コンテキスト、GPU/CPU配置を別々に確認する。
Windows版Ollamaを公式インストーラーから導入し、公式library modelを1つ起動して応答を確認するまでの手順。`ollama ps`でGPU/CPU配置とコンテキストを確認してから、GGUF importやAPI連携へ進む。
Qwen3.6-27B Fable Fusion 711はDavidAUが公開する27Bのコミュニティ派生GGUF。mmprojやMTP関連ファイルも含む一方、「uncensored」「heretic」や拒否・品質・速度に関する表現は作者側の主張で、実際の挙動は別に評価する必要がある。
HauhauCS版Qwen3.6-35B-A3Bは、公式Qwen3.6-35B-A3Bをベースにしたコミュニティ派生モデル。GGUFとmmprojが配布される一方、「uncensored」「Aggressive」や465件中拒否0という結果は作者側の報告で、実際の挙動は別に確認する必要がある。
Qwen3.6-35B-A3Bは総35B・有効3Bパラメータの公式MoEモデル。通常262,144トークン、YaRN条件付きで約101万トークンに対応し、GGUFではQ4_K_M 20.4GBなどが公開されているが、配布容量と必要VRAMは別に考える必要がある。
Qwen3.8-27BはQwen公式の27B Denseモデルで、通常262,144トークン、YaRN条件付きで100万トークンのコンテキストに対応。公式配布は約55.6GBだが、配布容量と実行時の必要VRAMは別に考える必要がある。
Qwen3.8 4B Distilled GGUFはMa7ee7が公開するコミュニティモデル。作者はqwen3.8-max-previewを教師、Qwen3-4B-Thinking-2507を学習先として記載し、Q4_K_M・Q5_K_M・Q8_0を配布しているが、公式Qwen3.8 4Bや教師モデルと同等とは扱えない。
Qwen3-Coder-Nextは総80B・有効3Bパラメータ、262,144トークンのコンテキストを持つ公式コーディング向けMoEモデル。Q4_K_M 48.4GBなどの公式GGUFがあるが、配布容量や有効3Bから必要VRAMや実際の開発性能を決めることはできない。
必要VRAMが16GB以内なら、新品で選びやすく消費電力も低いRTX 5060 Ti 16GBが有力。16GBを超える具体的な用途があるなら、中古RTX 3090の24GBに価値が出る。中古は個体状態・保証・電源やケースまで含めた総額で判断したい。
RTX 5080、RTX 5070 Ti、RTX 5060 Ti 16GBはいずれもVRAM 16GB。ローカルLLMの容量上限は共通なので、上位GPUへ払う価値は電力、PC全体の価格、画像生成など他の用途で判断したい。