RTX 5090にローカルLLMを構築：試練と成功
個人のマシンでローカルLLMの性能を試す中で、RTX 5090の24GB VRAMを活用して、Qwen3-Coder（30B）モデルを動作させることに成功しました。
当初は専用CLIの互換性の問題やコンテキストサイズの制限に直面しましたが、OpenCodeの採用やKVキャッシュの量子化、Modelfileによるカスタマイズを通して、最終的に10万トークンのコンテキストウィンドウをGPUに収め、実用的な速度（50～60トークン/秒）を実現しました。
ローカルLLMはAnthropicのClaudeに匹敵する性能は出ないものの、オフライン環境で日常的なタスクに活用できることを示しました。
高性能なゲーミングPCに搭載されたRTX 5090モバイルGPUを使い、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を動かす実験が行われました。本記事では、単なるモデルの動作確認に留まらず、ハードウェアの限界を押し広げ、実用的なAI環境を構築するまでの技術的な試行錯誤と、その知見を解説します。
ローカルLLMのハードウェア要件
実験に使用されたのは、Intel Core Ultra 9 275HXと24GBのVRAMを搭載したRTX 5090モバイルGPUです。LLMの動作において、この24GBのVRAM容量が最も重要な制約要因となります。30BクラスのモデルであればVRAMに収まりやすいものの、70Bクラスのモデルを動かす場合は、一部のデータをシステムRAMに退避させる必要が出てきます。このVRAMの制約をどう乗り越えるかが、ローカルAIの性能を左右する鍵となります。
ツール連携の課題と解決策
初期段階で、QwenのCLIツールを試したものの、意図しない動作やハルシネーション（幻覚）が発生し、期待通りのタスク実行に至りませんでした。これは、モデルが訓練されていないツール名を使用したり、アダプター（連携機構）の成熟度が低いことが原因と分析されています。そこで、Vercelの@ai-sdk/openai-compatible adapterを利用したOpenCodeに切り替えたところ、安定して動作しました。この経験から、モデルそのものだけでなく、それを動かす「ハニース（連携機構）」の設計が極めて重要であることが示されています。
推論速度を最大化するチューニング
単にモデルを動かすだけでなく、実用的な速度を出すためには、メモリチューニングが不可欠です。初期設定では、32GBのワークロードが24GBのVRAMに収まらず、CPUが過負荷状態となり推論速度が低下しました。これを改善するため、コンテキストサイズを64Kに落とす、またはFlash AttentionやQ8 KVキャッシュといった技術を有効化することで、GPU利用率を大幅に向上させることができました。最終的に、50-60トークン/秒という実用的な速度を達成しています。
まとめ
ローカルLLMの運用は、単にモデルを選ぶだけでなく、ハードウェアの特性を深く理解し、適切なツールやメモリ最適化技術を組み合わせる高度なエンジニアリング作業です。高性能なハードウェアと適切な設定を組み合わせることで、クラウドサービスに頼らずとも実用的なAI環境を構築できることが証明されました。
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may 5, 2026 | afternoon, at my desk | ~local-llm
One afternoon I got curious. How far could I push a local AI stack on my own machine? What can I actually do with one? Pure experiment, sat down, built it out, pushed it to the edge. Result: not Anthropic-grade, but genuinely useful.
>> The Hardware
※ 著作権に配慮し、引用は冒頭3段落までです。続きは元記事をご覧ください。