手元にゲーミングPCがあれば、オフライン環境でも生成AIが利用できるってホント？ ローカルLLM（大規模言語モデル）導入を解説：“超”初心者向けローカルAI「gpt-oss」導入ガイド（1）（2/4 ページ）

[Yukito KATO，ITmedia]

ローカルLLMの推奨スペックは？

　ローカルLLMは処理自体が非常に重たく、GPUを使った処理が基本となる。そのため、ゲーミングPCのような独立GPUを搭載したPCが強く推奨される。

　なお、最新のCopilot+ PCであれば独立GPUを使わなくともメモリ搭載量を増やせばローカルLLMを利用できるが、本連載では既にゲーミングPCのような外部GPUを搭載したハイエンドPCが手元にあって「ローカルLLMにチャレンジしてみたい」と考えている読者の方を念頭に置いて解説したい。

　今話題のgpt-oss-20bを快適に利用するためには、以下のスペックを推奨する。

• CPU：Core i5-14600K、Ryzen 7 5800X
• メモリ：推奨64GB、最低32GB
• ストレージ：NVMe SSD 1TB以上
• GPU：グラフィックスメモリが16GB以上のモデル（GeForce RTX 4060 Ti 16GB、Radeon RX 7600 XT など）

　目安としては、モンスターハンターワイルズのようなAAAタイトルをフルHD（1920×1080ピクセル）の解像度で快適にプレイできるPCであれば、基本的にgpt-oss-20bをスムーズに利用できる。

　Radeonシリーズは以前まではローカルLLMの利用は玄人向けだったが、最近はライトユーザーであっても問題なく利用できるようになってきている。何より推論性能はRDNA 3やRDNA 4アーキテクチャを採用したRadeon RXシリーズは強みを発揮する。

　実際、筆者もRadeon RX 9070を搭載したPCでgpt-oss-20bの動作をテストしているが、何ら問題なく動いている。

チャット形式でローカルLLMを利用できる「LM Studio」を試す

　さて、前置きはこれくらいにして早速gpt-oss-20bを動作させる環境をセットアップしていこう。なお、今回はGUI（グラフィカルユーザーインタフェース）で操作できて、さまざまなAIモデルをワンクリックで導入できるチャットインタフェースを採用したアプリ「LM Studio」の導入手順を詳しく解説する。