OpenAIのgpt-oss:20bをOllamaでCPU AMD Ryzen 9 8940HX 32GB、GPU NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU 8GBで動かす。そんなに悪くない速度で一発で動いた。Pythonの高周波用ライブラリscikit-rfでTouchstoneフォーマットのSパラ読んで図示も自分で検索して一発で動く。

さて前回はVRAM8GBに収まる軽量モデルを使って実験してみた。

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… 

今回は8GBでは収まらないがそういうのはOllamaがうまくやってくれると信じてgpt-oss:20b　14GBを使ってみよう。CPUも結構高性能なので何とか…

ダウンロードしてCPUとGPUの比率を見てみると、

NAME 　　　ID 　　　　　　SIZE 　　PROCESSOR 　　　　CONTEXT UNTIL
gpt-oss:20b 17052f91a42e 14 GB 　47%/53% CPU/GPU 4096 　　　3 minutes from now

あぶれた分をCPUに回している感じか。電子レンジの動作原理を聞いた時の速度。早くはないがまあ考えている過程がよくわかって逆にいい。

GUIを使うと地球儀みたいなアイコンをONにするとWeb検索して答えることも可能になる（OllamaのAPIキーが必要。ログインしないとだめ）。

で前回と同様、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。

結果は検索して一発で動いた。さすが。

速度が必要な時は軽量モデル、じっくり考えてほしいときはgpt-ossにするのがよさそうだ。