オペレーティングプラットフォームから始める
記録されたプラットフォームは、AMD Ryzen 7 5800XT、128 GB DDR4メモリ、NVIDIA RTX 5070 Tiを搭載したシステム上でUbuntu Server LTSを使用する。サーバーはSSHとリモート管理ツールでヘッドレス運用する。モデルのワークロードを追加する前に、リモートアクセスと安定したネットワークを整える。
モデルの前に GPU を検証する
プロジェクト ノートには、NVIDIA ドライバーの構成と、RTX 5070 Ti がローカル AI ワークロードで利用できるかどうかの検証が記録されています。ドライバー、ランタイム、およびアプリケーションのチェックを分離しておくと、障害の特定が容易になります。ハードウェアの可用性だけでは、モデルのパフォーマンスが決まりません。
サービス層を分離する
Ollama はローカル モデル ホスティングを提供し、Docker および Open WebUI はサービス環境の一部です。トラブルシューティングに役立つ質問は、ホスト、GPU スタック、コンテナー、モデル ランタイム、またはクライアント接続のどのレイヤーで障害が発生しているのかということです。これらの依存関係を文書化することは、スタックを 1 つのアプリケーションとして扱うよりも役立ちます。
拡張する前に操作する
リモート管理は文書化されたビルドで確立されます。ログの拡張、GPU 使用率の追跡、サービスの健全性の可視化、セキュリティの自動化は、今後も開発の余地がある領域です。次の証拠は、単に別のインストールされたツールではなく、反復可能なサービス チェックと回復パスを示す必要があります。
再現可能なベンチマークに必要なもの
今後のLLM推論ベンチマークでは、モデル、量子化、VRAM使用量、入力と出力の長さ、ウォームアップ条件、同時リクエスト数、ソフトウェアのバージョン、ハードウェア、測定方法を記録します。量子化とVRAM管理は今後の検証課題であり、推論性能の測定結果はまだ公開していません。
テイクアウト
ローカル AI をインフラストラクチャとして扱います。各レイヤーを検証し、依存関係を可視化し、他の人が再現できる十分なコンテキストを備えた測定値を公開します。
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