NVIDIA RTX5060 Laptop GPUを入手したのでOllamaを使ってローカルLLM(Gemma3:4b, Qwen3:8b, DeepSeek-r1:8b)を導入してみた。Pythonの高周波ライブラリscikit-rfを使ってSパラを図示するコードを書いてもらうとQwenとDeepSeekは何度かやり直して動くがGemma3が全然ダメ…
せっかくNVIDIAのGPUが自由に使えるということでローカルLLMをやってみよう。
先月のインターフェース誌を参考にする。
ここは簡単にLLMが扱えるOllamaを使おう。最新のCUDA13にも対応している。
コマンドラインで使うものだと思っていたが、最近はGUIが導入されていた。
RTX5060のVRAMが8GBしかないので、それに乗せられるモデルとして
Gemma3:4b, Qwen3:8b, DeepSeek-v1:8b
を選んだ。まあまあダウンロードに時間がかかる。
ollama psとすると各モデルでどれくらいGPUを使うかわかる。
NAME ID SIZE PROCESSOR CONTEXT UNTIL
gemma3:4b a2af6cc3eb7f 5.4 GB 100% GPU 4096 4 minutes from now
qwen3:8b 500a1f067a9f 6.0 GB 100% GPU 4096 4 minutes from now
deepseek-r1:8b 6995872bfe4c 6.0 GB 100% GPU 4096 4 minutes from now
どれも100%GPUを使って計算できるようになっていてこれなら使えそう。反応はどれも速かった。
簡単な質問にはどれもちゃんと答えられたので、あまり学習していないであろうPythonの高周波用のライブラリ、scikit-rfでTouchstoneフォーマットのSパラメータファイルを読み込んで図示するコードを書いてもらった。
Qwen3
DeepSeek-r1
問題はGemma３で、何回言っても、scikit-rfの仕様書を投げても存在しない
rf.usrp.read_s2pを使い続け、挙句の果てにあきらめた。
やっぱりインターフェースに出てたようなRAG使わないとだめだな。
どっちにしてもGPT-5とかGemini 3 Proなら一発で書いてくれるのに、３つとも大体GPT-3.5くらいの感じ。
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