Gpu

モデルが128Kのコンテキストウィンドウを宣伝していても、16 GBのGPUでは40Kトークンで失敗する可能性があります。アーキテクチャ上の上限は、重み、KVキャッシュ、計算バッファ、そしてデスクトップコンポジターが同時にあなたのGPUに収まることを約束したことはありませんでした。

2026年、AIハードウェアの状況は大きく変化しました。NVIDIA、AMD、Intelの各社が、ローカル環境で大型言語モデル（LLM）やAI推論ワークロードを実行できるGPUを必要とする開発者を獲得するため、激しい競争を繰り広げています。

Text Generation Inference (TGI) は、非常に特有の雰囲気を持っています。 推論の分野で最も新しい子供ではありませんが、すでに本番環境でのトラブルを学び、その教訓をデフォルト設定に焼き付けているのが TGI です。

Ollama は、メタル（物理マシン）上で非常に良好に動作します。それをサービスとして扱うと、さらに興味深くなります。安定したエンドポイント、固定されたバージョン、永続的なストレージ、そして GPU が利用可能か不可かの明確な状態が確保されます。

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