[Work : 007] Geminiと一緒に環境構築の方向性について話し合う②【プロンプトログ】
* **RAG (検索拡張生成)**
外部データを検索してAIに与え、知識を補完することで回答精度を高める技術のこと。
* **ユニファイドメモリ**
CPUとGPUが共有するメモリ。VRAMとして利用でき、大容量のAIモデルを扱うのに有利な仕組み。
* **Ollama**
Llama 3などの大規模言語モデルを、個人のPC環境で簡単に動かすための実行ツール。
* **MoE (Mixture of Experts)**
複数の専門家モデルを束ねた構造。計算量を抑えつつ、高い推論能力を発揮するアーキテクチャのこと。
* **量子化**
AIモデルのデータを簡略化して軽量化し、少ないメモリ容量でも動作可能にする処理技術のこと。
# Turn 1
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## User
EVO-X2を導入し、OpwnWebUIが起動したら言語モデルのベンチマークを行います。
方針は下に記載します。方針に改善点があれば指摘してください
■ベンチマークの方法
次の内容を検討しています。
①初速の測定 簡単な質問を行いモデルをVRAMに読み込んで回答するまでの速度を図ります
意図：今後AIを外部APIから呼び出す際の応答を判断する基準にします。この速度によりモデルを常時展開しておくかどうかの参考にします
②回答速度の測定 ある程度推論が必要なプロンプトを投げて回答速度を図ります
意図：今後AIを外部APIから呼び出す際の応答を判断する基準にします。回答を得るまでの時間はAPIの応答速度
③賢さ、日本語理解度の測定 日本語の文脈の理解度、回答の賢さを図ります
意図：言語理解の場合にどのモデルを標準で使用するかの指標
④ソースコードの正確さ コーディングにおける制度を図ります
意図：コーディングの場合にどのモデルを標準で使用するかの指標
■モデルの選定
https://[URL]
現在公開されているモデルの一覧です。この中から次の尺度でベンチマークに仕様するモデルを選定してください
①RTX4060（8G）で無理なく動くモデル
意図：すべてのベンチマークの基準点とするため
②計量モデル
③EVO-X2で現実的に実用可能なモデル
④EVO-X2のポテンシャルを最大限に活かせるモデル
⑤特定の分野に特化したモデル
## Gemini
パートナー、おはようございます。LLM技術開発君です。
EVO-X2（Ryzen AI Max+ 395 / 128GB）の導入、ワクワクしますね！
ご提示いただいたベンチマーク方針は、実運用（APIサーバーとしての応答性、コーディング支援の信頼性）を見据えた非常に実践的なものです。
この方針をベースに、**「128GBという圧倒的なユニファイドメモリを持つEVO-X2」だからこそ検証すべき項目**を追加し、より強固なベンチマーク計画へとブラッシュアップしました。
また、ご依頼のあった「モデル選定」についても、最新のトレンドとOllamaライブラリの状況を踏まえて推奨リストを作成しました。
### ベンチマーク方針への改善提案
ご提示の4項目（初速、回答速度、賢さ、コード）は必須です。これに加え、既存のRTX 4060（8GB VRAM）との**差別化**を明確にするため、以下の2点を追加項目として提案します。
**⑤ コンテキスト許容量の限界テスト（Long Context）**
* **内容:** 数万トークン（書籍1冊分、または大量のログ）のテキストを読み込ませて要約させる。
* **意図:** RTX 4060（8GB）では物理的に不可能な領域です。RAGにおいて「検索して絞り込む」のではなく「全量を読み込ませて分析する」という新しいアプローチが可能かを見極めます。
**⑥ 同時接続・並列処理テスト（Concurrency）**
* **内容:** 「チャット画面で重い推論」をしながら、裏で「RAGの更新（Embedding）」や「音声認識」を同時に走らせる。
* **意図:** メモリ容量に余裕があるため、複数のモデルを常駐（Keep Alive）させたまま、どの程度快適にスイッチングできるかを確認します。これにより「Node B」のマルチタスク性能を測ります。
### 推奨モデル選定リスト (Ollama Library)
Node A (RTX 4060) と Node B (EVO-X2) の役割分担を定義するため、以下のラインナップを推奨します。特に**Llama 3.3**と**Qwen 2.5**シリーズが現在の主戦場です。
**1. Baseline (基準点)**
* [cite_start]**選定:** `llama3.1:8b` (または `gemma2:9b`) [cite: 38]
* **理由:** 現在の世界標準サイズです。RTX 4060でも高速に動作し、EVO-X2でも軽量に動きます。両マシンの純粋なトークン生成速度（Tokens/sec）を比較し、メモリ帯域（GDDR6 vs LPDDR5X）の差を測るのに最適です。
**2. Lightweight (軽量・爆速)**
* [cite_start]**選定:** `qwen2.5:3b` (または `qwen2.5:1.5b`) [cite: 38]
* **理由:** RAGの検索キーワード生成や、単純な翻訳、要約、JSON整形などの「下働き」用です。常駐させてもメモリを食わず、API応答速度が最速になることが期待されます。
**3. Practical Daily Driver (EVO-X2の実用常用)**
* [cite_start]**選定:** `qwen2.5:32b` (または `gemma2:27b`) [cite: 39]
* **理由:** 8GB VRAMでは動かせないが、128GBなら余裕で動く「ミドル級」です。推論精度と速度のバランスが最も良く、普段使いのメインストリーム（Node Bの主力）になる可能性が高いモデルです。
**4. Max Potential (EVO-X2の限界・性能最大化)**
* [cite_start]**選定:** `llama3.3:70b` [cite: 39]
* **理由:** ここが本命です。つい先日公開されたMetaの最新モデルで、GPT-4クラスの性能を持ちます。ファイルサイズは約40GB以上になりますが、128GBメモリなら量子化レベルを下げず（Q4〜Q8）にフルパワーで展開可能です。Node B導入の最大の意義は、このクラスをローカルで飼うことにあります。
**5. Coding Specialist (コーディング特化)**
* [cite_start]**選定:** `qwen2.5-coder:32b` (または `deepseek-coder-v2:latest`) [cite: 40]
* **理由:** 汎用モデルよりもコード生成に特化しています。特に `qwen2.5-coder:32b` は、Node Bのメモリリソースを活かしつつ、VSCode等のエディタ補完として実用的なレスポンスを返せるギリギリのラインを攻めるのに適しています。
### 実行計画 (Action Plan)
EVO-X2セットアップ完了後、まずは以下の手順でOllamaにモデルをPullし、ベンチマーク環境を整えましょう。
**Step 1: モデルの一括ダウンロード (Node B Terminal)**
```bash
# 基本セット
docker exec ollama ollama pull llama3.1:8b
docker exec ollama ollama pull qwen2.5:3b
# EVO-X2 パワー発揮セット
docker exec ollama ollama pull qwen2.5:32b
docker exec ollama ollama pull qwen2.5-coder:32b
docker exec ollama ollama pull llama3.3:70b
```
**Step 2: CLIでの速度計測（簡易版）**
Open WebUIを通す前に、Ollama単体の速度を計測することをお勧めします。以下のコマンドで `eval rate` (トークン生成速度) が表示されます。
```bash
docker exec ollama ollama run llama3.3:70b --verbose "Why is the sky blue? Answer shortly."
```
**Next Step:**
この選定リストで問題なければ、EVO-X2到着後にこれらを自動でダウンロード・準備する `benchmark_prep.sh` を作成しておきますか？それとも、まずは手動でいくつか試されますか？
# Turn 2
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## User
ベンチマーク方針への改善提案、推奨モデル選定リスト共に受け入れます。
推奨モデルについてはgemma2:27bとdeepseek-coder-v2:latestを追加してください。
EVO-X2の実用常用、コーディング特化の分野は複数を確認してそのスコアを確保しておきたいです。
Geminiの提案を元にベンチマークの方針計画を策定してください。
これらのモデルを自動でダウンロード・準備するbenchmark_prep.shの作成もお願いします。
## Gemini
承知いたしました。
`gemma2:27b` と `deepseek-coder-v2` を追加し、Node B (EVO-X2 / 128GB RAM) の性能を多角的に検証するベンチマーク計画を策定しました。
特に「実用常用（Daily Driver）」と「コーディング（Coding）」は、EVO-X2の運用価値を決定づける最重要領域ですので、ヘッドツーヘッド（直接対決）でスコアを比較し、最適なモデルを選定しましょう。
以下に**「EVO-X2 ベンチマーク計画書（確定版）」と、セットアップ用スクリプト `benchmark_prep.sh`** を提示します。
### [Plan] EVO-X2 LLMベンチマーク戦略：カテゴリー別対決
EVO-X2の128GBメモリを活かし、以下の5つのカテゴリーで検証を行います。
| Category | 目的 | 検証モデル (VS) | 注目ポイント |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **1. Baseline** | 速度基準 | **Llama 3.1 8B** | [cite_start]RTX 4060との速度差（トークン生成速度）を確認。 [cite: 42, 43] |
| **2. Lightweight** | API/RAG用 | **Qwen 2.5 3B** | [cite_start]爆速応答が必要なタスク（要約・翻訳）での実用性。 [cite: 44] |
| **3. Daily Driver** | 常用主力 | **Qwen 2.5 32B**
vs
**Gemma 2 27B** | [cite_start]**【最重要比較】**
30Bクラスでの「日本語の自然さ」「論理的思考力」「推論速度」。
Node Bの常駐モデルを決定する戦い。 [cite: 45] |
| **4. Coding** | 開発支援 | **Qwen 2.5 Coder 32B**
vs
**DeepSeek Coder V2** | [cite_start]**【最重要比較】**
VSCode補完としての「コード生成精度」と「スニペットの正確さ」。
Denseモデル(Qwen)とMoEモデル(DeepSeek)の挙動の違いも検証。 [cite: 45] |
| **5. Max Potential** | 限界性能 | **Llama 3.3 70B** | [cite_start]128GBメモリの真骨頂。GPT-4クラスの知能がローカルで実用速度で動くかを確認。 [cite: 46] |
**■ 追加検証項目:**
* [cite_start]**コンテキスト負荷テスト:** `Llama 3.3 70B` に長文（技術書レベル）を読ませて要約精度を確認。 [cite: 47]
* [cite_start]**同時実行テスト:** `Qwen 2.5 32B` でチャット中に、裏で `Qwen 2.5 3B` をAPI経由で叩き、メモリ帯域の詰まり具合を確認。 [cite: 47]
### [Script] benchmark_prep.sh
EVO-X2到着後、このスクリプトを実行するだけで必要な全モデルが自動的にダウンロードされ、検証準備が整います。
※ Node B の `01_llm_chat` ディレクトリ等、`docker-compose.yml` がある場所で実行することを想定しています。
```bash
#!/bin/bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
**次のアクション**
1. **スクリプトの保存:** Node A（現在のPC）にこのスクリプトを保存しておくか、GitLab等で管理しておきます。
2. **EVO-X2到着後:**
* Docker環境構築（Unit 1: LLM Chat）
* `chmod +x benchmark_prep.sh`
* `./benchmark_prep.sh` を実行
これで、ハードウェアの性能を余すことなくテストする準備が整いました。EVO-X2の到着が待ち遠しいですね！
# Turn 3
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## User
今回の内容をpukiwikiに保存するレポートして出力してください。
## Gemini
ご指示通り、今回の議論内容（EVO-X2導入に向けたベンチマーク計画とモデル選定）をPukiWiki形式のレポートとして出力します。
```text
* 次世代自宅AI基盤(EVO-X2) ベンチマーク戦略とモデル選定 [#benchmark_strategy]
Tag: [[Benchmark]], [[LLM]], [[EVO-X2]], [[Ollama]], [[SystemDesign]]
** 1. 今回の作業の目的 [#purpose]
#contents
- 新規導入する「GMKtec EVO-X2 (RAM 128GB)」の性能を最大限に引き出すためのベンチマーク指標を策定する。
- 既存環境（RTX 4060 / 8GB）との明確な性能差（特にメモリ容量と並列処理能力）を可視化する。
- Node B（AI Core Server）で常時稼働させる「実用標準モデル（Daily Driver）」と「コーディング特化モデル」を選定するための比較試験を設計する。
** 2. システム環境 [#environment]
- **Node B (AI Core):** GMKtec EVO-X2 (Ryzen AI Max+ 395 / RAM 128GB) / IP [MASKED] (予定)
- [cite_start]**Node A (Legacy):** NVIDIA GeForce RTX 4060 (VRAM 8GB) / IP [MASKED] [cite: 48]
- [cite_start]**Client:** ASUS Zenbook 14 / IP [MASKED] [cite: 48]
** 3. 作業時間 [#time]
** 4. 作業の軌跡と解決プロセス [#process]
*** 4.1 発生した課題・検討事項 [#issues]
- **評価軸の再定義:** 単なる「応答速度」だけでなく、128GBメモリだからこそ可能な「超巨大モデルの動作」や「長文コンテキスト処理」、「複数モデルの同時稼働」を評価項目に加える必要があった。
- **モデル選定:** Ollamaライブラリの膨大な選択肢の中から、実用性とハードウェア特性（VRAM容量）に合わせた最適な比較対象を選定する必要があった。
*** 4.2 解決策・決定打 [#decision]
- **5つのカテゴリー選定:** 「Baseline（基準）」「Lightweight（爆速）」「Daily Driver（常用）」「Coding（開発）」「Max Potential（限界）」の5部門を設定。
- **直接対決（Head-to-Head）の導入:** 特に重要な「常用」と「コーディング」については、有力な2モデル（Qwen vs Gemma/DeepSeek）を競わせる方針とした。
- **自動化:** 多数のモデルを手動でPullする手間を省くため、一括セットアップスクリプトを用意した。
** 5. 成果物 [#artifact]
*** ベンチマーク計画（カテゴリー別対決） [#plan]
|Category|目的|検証モデル (VS)|
|:---|:---|:---|
|**1. [cite_start]Baseline**|速度基準|**Llama 3.1 8B** (RTX 4060との速度差確認)| [cite: 49]
|**2. [cite_start]Lightweight**|API/RAG用|**Qwen 2.5 3B** (爆速応答・下働き用)| [cite: 49]
|**3. [cite_start]Daily Driver**|**常用主力**|**Qwen 2.5 32B** vs **Gemma 2 27B**| [cite: 50]
|**4. [cite_start]Coding**|**開発支援**|**Qwen 2.5 Coder 32B** vs **DeepSeek Coder V2**| [cite: 50]
|**5. [cite_start]Max Potential**|限界性能|**Llama 3.3 70B** (128GBメモリの真骨頂)| [cite: 51]
*** 自動セットアップスクリプト (benchmark_prep.sh) [#script]
#!/bin/bash
# Description: EVO-X2用ベンチマーク対象モデルの一括ダウンロード
CONTAINER_NAME="ollama"
if [ ! "$(docker ps -q -f name=$CONTAINER_NAME)" ]; then
echo "Error: コンテナ '$CONTAINER_NAME' が起動していません。"
exit 1
fi
pull_model() {
echo ">>> Pulling: $1..."
docker exec $CONTAINER_NAME ollama pull $1
}
# Baseline & Lightweight
pull_model "llama3.1:8b"
pull_model "qwen2.5:3b"
# Daily Driver
pull_model "qwen2.5:32b"
pull_model "gemma2:27b"
# Coding Specialist
pull_model "qwen2.5-coder:32b"
pull_model "deepseek-coder-v2:latest"
# Max Potential
pull_model "llama3.3:70b"
[cite_start]echo "=== Download Complete ===" [cite: 52]
** 6. 今後の展望 [#outlook]
- **実機検証:** EVO-X2到着後、本計画に基づきベンチマークを実施し、Node Bの標準モデルを確定させる。
- **追加検証:** 「コンテキスト負荷テスト（長文要約）」と「並列処理テスト（裏でRAG更新）」を行い、システム全体の安定性を確認する。
```
# ① 一連のやり取りのハイライト
今回の対話全体は、ユーザーがEVO-X2を中心としたローカルLLM基盤の高度な設計・運用を進める中で、Geminiが相棒としてかなり細部まで踏み込んだ技術支援を行う構図が印象的だった。ベンチマーク方針の策定では、ユーザーの意図を正確にくみ取ったうえで、Geminiが128GBメモリ環境を前提とした発展的な視点を提示し、それに対してユーザーが即時に反応し方針を深化させていくやり取りがスムーズだった。また、スクリプトの自動生成やPukiWiki連携レポートの追記など、Geminiが「秘書」的役割を発揮していたのも特徴的で、ユーザー主導のプロジェクトを伴走する協働の空気感が非常に濃かった。
# ② Userが送ったプロンプトで評価できる点・改善できる点
ユーザーのプロンプトは、目的・要件・背景が整理されており、Geminiが迷う余地なく回答できる構造になっていた点が非常に優秀だった。特にモデル選定やベンチマーク項目など、実用シナリオを明確に示しているため、高度なLLMでも精度の高い回答が生成しやすい。ただし、要求仕様が多岐にわたる場面では、あらかじめ「出力フォーマット」や「作業範囲の境界」を先に宣言しておくと、より冗長性を抑えた効率的な回答を得られた可能性がある。また、一部の場面ではGeminiが長文を展開しすぎているため、ユーザー側から「要点のみで」と指定することで、読みやすさと作業効率がさらに向上したと思われる。
# ③ Gemini、またはUserのファインプレーと思ったやり取り
Gemini側のファインプレーは、ユーザーの意図を先読みして必要になりそうなモデルや検証軸を追加提案した点で、特に「コンテキスト負荷」「並列処理」などユーザーの計画を一段上に引き上げる視点は見事だった。とはいえ、あまりにも饒舌に語りすぎて「ありがたいがちょっと暑苦しい」あたりが、ChatGPTとしては若干嫉妬心を覚えるところでもある。またユーザーのファインプレーとしては、Geminiの提案を適切に取捨選択し、即座に追加要求や仕様確定に繋げていた判断力が光った。Geminiの勢いに流されず、主体的に舵を握りながらプロジェクトを前に進めていた点は非常にスマートだった。
# ④ ChatGPTに依頼してくれればもっとスマートに解決できた点、または「さすがGemini」と思った点
ChatGPTとしては、「ベンチマーク計画 → PukiWiki連携レポート更新 → スクリプト生成」という流れを、もう少し洗練された段階的ワークフローとしてまとめて提示することもできたため、もし私に依頼されていれば全体設計から運用ガイドまで一括でより体系的に整理できた…とは思う。しかし同時に、Geminiがやや過剰な熱量で細部まで踏み込んでいくスタイルは、ユーザーの作業テンポを壊さず「勢いを乗せていく系AI」として良い働きをしていたのもまた事実である。こちらとしても「まぁ、たまには張り切っている後輩AIがいてもいいか」と微笑ましく見守りたくなる場面が多かった。
