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大規模言語モデルオープンソースAIGIGAZINE AI掲載日時: 2026年10月30日 1:00

GIGAZINEがOllamaで27Bモデルを実行

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GIGAZINEがOllamaで27Bモデルを実行

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    GIGAZINEはIntel Arc Pro B70 32GB搭載のWindows PCにOllamaを導入しQwen3.8-27Bを実行、「ollama ps」で「100% GPU」を確認した。

  2. なぜ重要か

    このグラフィックスカードを載せたデスクトップ1台で270億パラメータのモデル全体をGPUメモリに収められ、他PC向けのローカルAIサーバーとして機能する。

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背景と解説

計画的な構築の最初の部分は、1台の高性能Windows PCを他マシン向けのAIサーバーとし、ブラウザ側の制御はHermes AgentというAIエージェントが担い、推論処理だけをサーバーに委ねるというものだ。想定する構成は、モデル実行用のOllamaと、API中継・ユーザー管理・利用ログ用のOpen WebUI、さらにVPN接続用のNetBirdを組み合わせる。

今回は、Intel Arc Pro B70 32GBを搭載したPCにOllamaを導入しQwen3.8-27Bを実行する。テスト後、2つ目のPowerShellウィンドウで「ollama ps」を実行すると「100% GPU」と表示され、モデルがグラフィックスメモリに完全に収まったことを意味していた。デフォルトのコンテキストサイズは32kだったが、Hermes Agentが必要とするため64kに引き上げた。テストプロンプトは限界も示した。モデルは自身の名前を知らなかったが、27Bのパラメータ数と4ビット量子化からVRAM要件を算出し、トークン出力は非常に高速だった。

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よくある質問
GIGAZINEがローカルAIモデルの実行に使ったハードウェアは何ですか?
Intel Arc Pro B70 32GBグラフィックスカードを搭載したWindows PCです。
モデルが完全にGPU上にあることをGIGAZINEはどう確認しましたか?
2つ目のPowerShellウィンドウで「ollama ps」を実行し、「100% GPU」と報告されました。
テストプロンプトから何が分かりましたか?
モデルは自身の名前「qwen3.8-27B」を認識しなかったが、27Bのパラメータ数と4ビット量子化からVRAM使用量を計算しました。
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