自分でAIを動かす (2) 〜LM Studio〜

Ollamaをインストールできる手持ちのMacBook Air M4、Intel Mac mini、デスクトップワークステーション(Intel Core i7)全部にインストールして若干の評価をしました。インテルの両マシンはRAM 32 GBを積んでいるので活かせるかなと思ったんですけど基本的にCPUが遅くてだめでした。この2つでのAIの運用は諦めました。

結局M4のMac二台に絞られたわけですがMacBook Air 4にはOllamaとChatboxの組み合わせが必ずしも良いとは言えません。ChatBoxの豆腐フォント問題については解決できませんでした。そこでFirefoxにPage Assistと言う機能拡張を入れてつなぐんですが、それだったら別にローカルで動かす必要はないんですよね。

それでこの前の記事にいただいたコメントやSNSでもほぼ同時に同じような情報をいただいたんですけれども、LM Studioを動かすことにしました。モデルについてはAIのお勧めで “Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF” にしてみました。まだほんの挨拶程度しかやってませんけれども、非常にサクサク動いてくれますし、メモリーの使用量も大きくないようです。

しばらくこの状態で評価してみたいと思います。

自分でAIを動かす

ここのところAIチャットばっかりしてましたけれども、特に気に入っているのがMicrosoftのコパイロットです。ところが最近コパイロットのiOSアプリをアップグレードしたら、ほんの何往復かのやりとりで1日の上限に達しましたって打ち切られてしまうようになったのです。

それも最後はこちらの質問に答えないで打ち切るんです。これは非常にいやらしくて、もう次の質問で答えが返ってこないかなと思うと質問する意欲がなくなってしまいます。

そこでこれはどうにかしようと考え、自分でAIを動かしてしまえば良いのではないかと思ったわけです。ネット検索するとApple SilliconのMacだと軽く動くって言うんですね。AIに確認してもそうだといいます。

そこで、やってみました。案ずるより産むがやすしってやつです1。Ollamaと言うオープンソースのエンジンをダウンロードして、1番簡単なインストール方法ですけどもマウントしたドライブ内にあるアプリをアプリケーションフォルダーにドラッグ&ドロップするだけです。それで1回アプリケーションを立ち上げると、バックグラウンドで動くデーモンが働き出します。

それに対してターミナルを開いて簡単なコマンドを打ち込むと、選んだモデルで動き出します。この辺はまぁ他のサイトやドキュメントを参照してください。

ターミナルを使って一応日本語を含めてやりとりできるんですがあまり便利ではありません。そこでUIのソフトを使うんですが、ChatBoxと言うAI用のUIアプリがあちこちで推奨されてます。

これもほとんど自力でも動きますが、解らないことがあってもネット検索すればすぐ答えがあります。

それでいともたやすくAIのインストールと起動、クライアントからの接続ができてしまったわけです。

さっそくチャットを始めてみましたけれども初期状態ではものを知らなすぎるなぁと言う印象です。

それからメモリーを大量に食うわけですね。私が選択した1番現在優れているオープンのものとしてqwen2.5:14bと言うモデルを使いますけども、最大メモリーが9 GB占有されます。ですからRAMは24 GBあったほうが楽だと言われています。16 GBのMacBook Air M4でも動かない事は無いようですが、メモリープレッシャーは黄色レベルまで上がります。

大量のメモリーの使用はそのように目に見えますけれども、CPUの占有率がちっとも上がらないんです。これはどうやらGPUやNeural Engine を使っているからのようです。

一方でRAM 32 GBを搭載したIntel Mac mini2と、古いデスクトップ機3 があります。これまで無駄にメモリを積んでる感が強かったのですがそれを活用できないかと言う意味で今回それぞれにOllamaをインストールもしてみたわけです。しかし、チャットの回答中はCPUがフル稼働4 しますが、応答は文字を目で追いかけられるほど遅いです。

それからChatBoxが使えないような環境では、ウェブブラウザに機能拡張として追加できるPage Assistというのがあります。これでも普通のチャットには全く問題はありません。

私はFirefoxを使っていますが、1つのFirefoxにインストールすると同期して他のマシンのFirefoxにも勝手にインストールされるので、その辺は楽です。

時間がなくて図が全然入れられませんでした。続編で図をいろいろ紹介できればと思います。

  1. まぁ産むのは大変だと思いますけれども😓 ↩︎
  2. デスクトップ用Intel Core i7 6-core, 12-thread搭載(CTOによる)の最後で史上最強のIntel Mac mini. ↩︎
  3. 第四世代Intel Core i7, 4-core 8-thread搭載のデスクトップPCでOSはManjaro. ↩︎
  4. 6-coreで600%. ↩︎

Raspberry Pi をWi-Fiルーターに (3)

前回の報告のその後ですが,非常に安定しています.Raspberry Pi 3 Model B+ (RPi3+)で動かしていて,実用レベルの安定性です.

また,最初は安定して動かせなかったVLCによりReal Time Streaming Protocol (RTSP)の動画受信もWi-Fiアクセスポイント(AP)を動作させる前と同様に安定です.何が悪かったかさっぱり解りません.

このままの状態での運用を続けても良いのですが,屋外用Wi-Fiアクセスポイントにするのは無理なので,屋外用のWi-Fiルーターの購入はその後も検討中です.あくまでRPi3+のAPはつなぎの位置づけです.

一つだけ不可解な現象が起こりました.それは,参考にさせてもらった情報,

を元に,同じサブネットのLAN内でもう1台のブリッジをRaspberry Pi 4 Model B (RPi4)で立ち上げると,どうしたものか,RPi3+にsshをかけると,RPi4につながるというAvahi / Zeroconfの情報の混乱が起きました.SSIDはRPi3+とRPi4で別にしています.少しGeminiに聞きながら解決を図りましたが,らちがあきませんでした.

本当は今専任業務のないRPi4を使ってWi-Fi APのテストをもう少ししたかったのですがあきらめました.

Raspberry Pi をWi-Fiルーターに

どうも長年使ってきたAirMac Time Capsule 3TB1が不調なようなので,新しいWi-Fiルーターを購入しなければなりそうです.その前に,Raspberry Piを使ったWi-Fiルーターがどのくらい使えるものか試してみました.

AirMac (AirPort) Time Capsule.2014年購入

これはある意味確立された技術です.Raspberry Pi 4 Model B (RPi4)を使用してテストしました.

まずはGeminiに聞いてセットアップしました.特に引っかかる点もなく,結果的にIP マスカレーディングによる独立したサブネットとしてWi-FiのLANが構成できました.

これでも良いのですが,IPv6が通らなかったのでブリッジタイプにすることにしました.

ブリッジはこちらの記事を参考にしました.

こちらも特に引っかかる点はなく,ブリッジができました.IPv4は有線LAN内のgatewayのdhcpdからアドレスをもらい,IPv6はネイティブです.

インターネットアクセスのスピードは30Mbps程度です.

これでしばらくテストしようかと思いましたが,どうも接続が安定しないので早々に切り上げました.

まあ,結論としては実験的には使えるが実用的ではない,でした.

  1. 調べたら2014年6月にクレジットカードの引落がありましたから,同年4〜5月の購入と思われます.12年間よく働いてくれました. ↩︎

ブラウザのベンチマーク (2)

バッテリー駆動 & ファンレスの自然空冷(手前のMacBook Air M4)で,SpeedoMeter 3.1でこれだけのスコアが出ることをApple Siliconを使ってない方々はご存じない.奥は強制空冷のM4 Mac mini.

以前,手持ちのいろんなPCの環境でSpeedoMeter3.1によるベンチマークを測定しました.

今回Raspberry Pi 4 Model B RAM 8GBにRaspberry Pi OS 13.4 (Trixie)を走らせてFirefoxで測定しました.スコアは0.668で最低新記録を更新しました.

Raspberry Pi 4 Model B RAM 8GB Raspberry Pi OS 13.4 Firefoxによるベンチマークスコア

M4 Mac miniでx86_64(AMD64)をエミュレートするより遅いとはなかなかです😓

比較表をupdateしました.

DescriptionSafariFirefoxChrome (Chromium)BraveOptionalComment
Macbook Air M450.639.256.353.7macOS 15.7.4
M4 Mac mini51.740.056.053.8macOS 15.7.4
M4 Mac mini w/Rosetta 249.916.60.785Intel binaryをRosetta 2で動かす.Chromeについては本文参照
iPhone 1636.3iOS 26.4
iPhone 1428.5iOS 26.4
Intel Mac mini (2018)19.913.719.918.9Core i7 6-core 3.2GHz,macOS 15.7.4
Lenove ノートPC17.818.0 (Edge)Core i7-10750H 2.60GHz, Windows 11
Google PIXEL 8a16.2
Android 16
Manjaro Linux AMD6411.17.26 (Konqueror)Core i7-4790S 3.20GHz
Nixos Linux AMD649.7210.9 (Chromium)8.21 (GNOME Web)同上
Mac mini Late 20129.625.8710.69.55Core i7 quad-core 2.6GHz
Raspberry Pi 52.534.73 (Chromium)6.55Raspberry Pi OS 13.3 RAM 8GB
Raspberry Pi 4 Model B0.668Raspberry Pi OS 13.4 RAM 8GB