【ITニュース解説】Experimenting with Local LLMs on macOS

近年、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）が急速に普及し、文章の作成や要約、アイデア出しなど、様々な場面で活用されている。これらのサービスの多くは、利用者が入力したデータをインターネット経信由でサービス提供者の巨大なコンピュータ群（サーバー）に送り、そこで処理された結果を受け取る「クラウドベース」の仕組みで成り立っている。この方法は手軽に高性能なAIを利用できる一方で、機密情報や個人情報を外部のサーバーに送信することへの懸念、継続的な利用に伴うコスト、そしてインターネット接続がなければ利用できないといった制約も存在する。

こうしたクラウドベースのAIが抱える課題への解決策として、個人のコンピュータ上で大規模言語モデルを直接実行する「ローカルLLM」というアプローチが大きな注目を集めている。これは、外部のサーバーに頼ることなく、手元にあるパソコンの計算能力だけでAIを動かす技術である。ローカルでLLMを実行することには、いくつかの重要な利点がある。第一に、プライバシーとセキュリティの向上が挙げられる。入力したデータがコンピュータの外部に送信されることが一切ないため、企業の内部情報や個人情報といった機密性の高いデータを扱う際にも安心して利用できる。第二に、オフラインでの利用が可能になる点だ。インターネットに接続できない環境でもAIの機能を使えるため、航空機内での作業や通信環境が不安定な場所での開発など、利用シーンが大きく広がる。さらに、クラウドサービスのAPI利用料が発生しないため、コストを気にすることなく何度でも試行錯誤や開発を進めることができる。開発者にとっては、オープンソースとして公開されている様々なモデルを自由に調整し、特定の業務や目的に特化したAIを構築できるという、カスタマイズ性の高さも大きな魅力となる。

このローカルLLMを実行するプラットフォームとして、近年、特にApple Silicon（M1、M2、M3チップ）を搭載したmacOSが非常に適していると評価されている。その理由は、Apple Siliconが採用している「ユニファイドメモリアーキテクチャ」という独自の設計思想にある。従来の多くのコンピュータでは、計算処理の中心であるCPUが使うメインメモリと、画像処理やAI計算などを担当するGPUが使う専門のメモリ（VRAM）が物理的に分かれていた。大規模言語モデルは動作に膨大な量のメモリを必要とするため、このVRAMの容量が、実行できるモデルのサイズを制限する大きな制約となっていた。しかし、ユニファイドメモリアーキテクチャでは、CPUとGPUが同じメモリ領域を共有し、効率的にアクセスできる。これにより、システムに搭載されている大容量のメインメモリ全体をAIの計算に直接割り当てることが可能となり、VRAMの容量制限というボトルネックから解放され、より大きく高性能なモデルもスムーズに動作させられるようになったのである。

かつてローカルLLMを試すには、専門的な知識や複雑な環境構築が必要であったが、「Ollama」というツールの登場によって、そのハードルは劇的に下がった。Ollamaは、様々なオープンソースのLLMをmacOS上で簡単にダウンロードし、実行するためのプラットフォームを提供するソフトウェアである。利用者はOllamaをインストールした後、ターミナルと呼ばれるコマンド入力画面で「ollama run llama2」のような非常に簡単なコマンドを実行するだけで、Llama 2をはじめとする高性能なLLMを起動し、すぐに対話を始めることができる。どのモデルがインストール済みであるかは「ollama list」コマンドで一覧表示でき、不要になったモデルは「ollama rm」コマンドで簡単に削除できるなど、モデルの管理も直感的かつシンプルに行える。

さらにOllamaの真価は、単なる対話ツールとしてだけでなく、開発者が利用できるAPIサーバーとして機能する点にある。Ollamaを起動すると、自動的にローカル環境でAPIエンドポイントが立ち上がり、他のアプリケーションからHTTPリクエストを送ることでLLMの機能をプログラムから呼び出せるようになる。これにより、システムエンジニアやプログラマは、自らが開発するアプリケーションに、文章生成、情報抽出、コードの自動生成といった高度なAI機能を容易に組み込むことが可能になる。例えば、社内文書の要約ツールを開発したり、プログラミングエディタにコードのバグを指摘する機能を追加したりといった応用が考えられる。外部の有料APIサービスに依存することなく、手元の環境で完結したセキュアなAIアプリケーションの開発が現実のものとなるのだ。

このように、自分のコンピュータ上で大規模言語モデルを動かすローカルLLMは、AI技術をよりパーソナルで安全、かつ柔軟に活用するための新しい道筋を示している。特に、ユニファイドメモリアーキテクチャを持つApple Silicon搭載Macと、Ollamaのような手軽なツールの組み合わせは、これまで一部の専門家のものであったLLMの実験や応用の機会を、システムエンジニアを目指す初心者を含む、より多くの開発者に開放したと言える。クラウドとローカル、それぞれの利点を理解し、目的に応じて最適な技術を選択する能力は、これからのエンジニアにとってますます重要なスキルとなるだろう。