VRAM 12GBならローカルAIはどこまでできる?LLM・画像生成の現実的なライン
VRAM 12GBは8GBより余裕が増えるが、何でも快適に動く万能ラインではない。LLMの量子化・コンテキスト・GPU配置、画像生成のモデル・解像度・batch・offloadから、12GBで試しやすい範囲と限界の見つけ方を解説する。
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VRAM 12GBは8GBより余裕が増えるが、何でも快適に動く万能ラインではない。LLMの量子化・コンテキスト・GPU配置、画像生成のモデル・解像度・batch・offloadから、12GBで試しやすい範囲と限界の見つけ方を解説する。
VRAM 8GBでもローカルAIを試せるケースはある。LLMは量子化・コンテキスト長・GPU/CPU配置、画像生成はモデル・解像度・batch・offloadで条件が変わる。8GBで何から試せるか、どこから厳しくなるかを解説する。
量子化はモデルの重みを少ないbit数で表すことで保存容量や重みのメモリ負担を減らす一方、元の値を近似するため誤差が入る。4bit・8bit・Q4/Q8の読み方と、総VRAMが単純比例しない理由を順に解説する。
AIモデルをダウンロードする前に、モデルカード、ライセンス原文、利用制限、ベースモデルや派生モデルの条件をどの順番で確認すればよいかを解説します。ライセンス名だけで商用利用の可否を決めず、実際に使う配布物の原文を確認します。
AI動画の開始画像と終了画像を指定したいときに、対応モデル、公式ワークフロー、入力画像の条件、途中のつながり方を確認する手順を解説します。対応していないモデルへ無理に同じ方法を当てはめません。
ローカルAIで動画を生成するときのフレーム数、FPS、再生時間、解像度を、モデルやワークフローの制約、VRAM、生成時間、最終的な用途から決める考え方を解説します。最初は短く小さな条件から試します。
Windows PCのAMD GPUでローカルAIを動かす前に、GPU型番、Windowsのバージョン、ドライバー、ROCmなどのバックエンド、利用するアプリ側の対応状況を順番に確認する方法を解説します。
ローカルAI用のBTO PCを選ぶときに、ゲーミングPC・クリエイターPCという分類ではなく、GPU、VRAM、メモリ、SSD、電源、ケース、保証、増設性を同じ条件で比較する方法を解説します。
ComfyUIで生成結果が真っ黒になる、またはNaN関連のエラーが出るときに、最初に異常が出るノード、VAE、モデルとの互換性、数値精度、バックエンドを順番に切り分ける方法を解説します。
ComfyUIで動画のカメラ移動を指定するときに、プロンプトだけで指示する方法と専用のカメラ制御ワークフローを分け、対応モデル、入力画像、動きの種類、強さを確認する手順を解説します。
ComfyUIで使うチェックポイント、VAE、LoRAの役割を分けて理解し、ベースモデルとの互換性やワークフローが必要とする構成を確認して組み合わせる方法を解説します。
ComfyUIでCUDA out of memoryが出たときに、ほかのGPU利用プロセス、解像度、バッチ数、追加モデル、VAE、数値精度、オフロードを一度に変えず、原因を順番に切り分ける方法を解説します。
カスタムノードの追加や更新後にComfyUIが起動しなくなったとき、起動ログ、Python環境、パッケージのバージョン、直前に変更したノードを確認し、最小構成で依存関係の衝突を特定する方法を解説します。
ComfyUIのカスタムノードは単なる画面部品ではなく、PC上で動くプログラムです。作者、配布元、追加パッケージ、外部通信、ファイルへのアクセス、削除方法を確認してから導入するためのチェック項目を解説します。
ComfyUIのDesktop版、Windows Portable版、手動インストールを、Python環境の管理、更新、バックアップ、移行、カスタマイズのしやすさから比較します。画質や速度ではなく、どこまで自分で環境を管理したいかで選びます。
Windows版ComfyUI Desktopを公式インストーラーから導入し、対応GPU、初期設定、保存先、管理フォルダの注意点を確認して、標準画面が開くところまで進める手順を解説します。
ComfyUIを起動した後、標準ワークフロー、必要なモデル、プロンプト、Queue、Save Imageを順番に確認して最初の1枚を生成します。成功したワークフローも保存し、次の設定変更の基準にします。
ComfyUI用GPUをGeForceとRadeonで比較するときは、理論性能だけでなく、使うOS、モデル、ワークフロー、バックエンドの対応状況、VRAM、価格を同じ条件で確認します。