自分で立ててみるLLMサービス

2026/10/5 さくらの夕べ 地域コミュニティナイト - 小江戸らぐ & LOCAL編 -

1. 自分で触って立ててみるLLMサービス 2026/10/5 さくらの夕べ 地域コミュニティナイト - 小江戸らぐ&LOCAL編 世良泰明
2. 自己紹介 名前: 世良泰明(せら やすあき) 職業: インフラエンジニア(?) k8sを使って開発するお仕事 某製造業@横浜 社会人6年目 参加コミュニティ: - 小江戸らぐ - クラウドネイティブ界隈など twitter: @y_sera15 自宅K8sクラスター Intel NUC 3台 + Synology NAS
3. 小江戸らぐ 20年続くLinuxユーザーコミュニティ - 月1のオンライン勉強会(たまにオフも) - OSS, Linuxなどテーマ自由で 各々の最近の取り組みを共有 - 次回は10/10(土) 14:00~ さくらインターネットさんには サーバーをお借りしてお世話になってます
4. 今日のお話 • LLMを自分で動かしてみるお話 • AIサービスについて • 構成要素 • 高火力DOKを使ったAIコーディングの仕組み構築
5. 質問 みなさん、AI使ってますか? - Chat GPT - Google Gemini - Github Copilot - Claude Code - jev - dots などなど...
6. 質問 みなさん、AI使ってますか? - Chat GPT - Google Gemini - Github Copilot - Claude Code - jev - dots などなど... これらはあくまで「サービス」なので、エンジニアなら中の仕組みは知っておきたい
7. AIサービスの仕組み AIサービス PC AIチャット インターネット LLMモデル 周辺サービス AIコーディング 推論エンジン HW(GPU等 ) チャットログ管理 インターネット検索 webUI などなど 本来のAIの仕組みと、サービスがやってくれていることの境目が分からなくなりがち → ローカルLLMなら自分で組み立てられる
8. 推論エンジン LLMを動かすソフトウェア PC やっていること AIチャット - 推論処理 - キャッシュ管理 - API提供(OpenAI互換) インターネット 代表的なOSS AIコーディング - vLLM - サーバー向け - 並列処理が可能 - (まともに動かすなら)GPU必須 AIサービス LLMモデル 周辺サービス 推論エンジン HW(GPU等 ) チャットログ管理 インターネット検索 webUI などなど - llama.cpp - 小規模環境向け - CPUだけでも動く - 入門はOllamaかLLM Stdio越し - その他最近話題のもの(一部モデルのみ対応) - Strata: 一般PC向け - Tensorfold: DGX SparkとMacに特化 モデルを動かすにはそれなりの計算リソースが必要 → 特に、GPUのメモリ(VRAMが鍵)
9. LLMモデル AIの本体 PC 実体はただの数値パラメータの集まり - オープンなモデル: Huggingfaceで公開 AIチャット - パラメータ数: 数十億(1B)~数千億(100B) インターネット - (※↑一般人が手に届く範囲ではの話) - (ざっくり)1B ≒ 1GBのメモリ/VRAM必要 AIサービス LLMモデル 周辺サービス - 提供形態: - safetensor: vLLM(等)向け AIコーディング - gguf: llama.cpp系向け 推論エンジン 代表的なモデル - Gemma4 シリーズ(2B~31B) HW(GPU等 ) - 2026/4にGoogleがリリース - 複数のサイズが提供されている - 日本語がしっかりしてる - Qwen3.x シリーズ - アリババが提供 - 最新の3.8は2026/8にリリース - コーディングが得意 チャットログ管理 インターネット検索 webUI などなど モデルを動かすにはそれなりの計算リソースが必要 → 特に、GPUのメモリ(VRAMが鍵)
10. 我が家の参考例 VSCode + Cline(拡張機能) Qwen3.8 27B NVFP4 - vLLMのAPIエンドポイントを指定 PC - チャットで指示してローカルでコード生成 - AIサービス LLMモデル AIコーディング 自宅NW vLLM - 推論エンジン HW(GPU等) → そんなあなたにちょうど良いサービスが... コンテナで稼働させている HWに合わせてNvidia GPU用 のものを選択 APIエンドポイントが 立ち上がる DGX Spark - 128GBユニファイドメモリ - そんなリッチな環境無いから私には無理かも...? 2026/8に出たモデル コーディング目的で使用 有効桁を落とした(量子化した) モデルを使用 → サイズ/処理速度に影響 (GPUに100GB程割当て可能) CPU: arm64 GPU: Nvidia blackwell
11. さくらの高火力DOK リッチなGPUを積んだコンテナが使い放題(従量課金) H100プランの場合 - 料金: 1000円/1h - スペック: VRAM80GB, メモリ192GB - 初めての人は3000円分のクレジット付き ※ 一部界隈でV100が流行っているようですが, V100は古いGPUのため生成AI向きでは無いので 今回は見なかったことにします (さくらのサービスとしてもV100プランは2027年に廃止予定)
12. 使い方 1. さくらインターネットに登録・サインイン 2. hugging faceのアカウント・認証トークン作成 3. Dockerhubでアクセストークンの作成 4. 高火力DOKでコンテナ起動 5. ローカルからアクセス 今回は、 - モデル: unsloth/Qwen3.8-27B-NVFP4 - 推論エンジン: vLLM - 活用方法: AIコーディング(VSCode + Cline) で実施する流れを紹介
13. アクセストークンの作成(Hugging Face) Hugging Face 1. アカウントを作成 2. アカウント設定画面の Access Tokens -> Create new tokenをクリック 3. Token Type: Readとして作成 4. トークンを控える
14. アクセストークンの作成 DockerHub 1. アカウントを作成 2. アカウント設定画面の Personal Access Tokens -> Generate new tokenをクリック 3. Token Type: Readとして作成 4. トークンを控える
15. コンテナレジストリの認証情報の登録 高火力DOKのレジストリー認証情報の画面で Dockerhubの認証情報を登録 レジストリ認証情報設定後 ホスト名: docker.io ユーザー名: <dockerhubに登録したユーザー名> パスワード: <先程取得したアクセストークン>
16. コンテナのデプロイ タスクの画面から、コンテナをデプロイ イメージ: vllm/vllm-openai:v0.31.0-ubuntu2404 HTTPポート: 8000 起動直後のログ レジストリ認証情報: <先程登録したDockerhubのもの> プラン: H100(80GB) 最大時間: 1h 環境変数: - HF_TOKEN: <HuggingFaceのトークン> - コマンド(以下改行消して入力): unsloth/Qwen3.8-27B-NVFP4 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser=qwen3_coder --reasoning-parser=qwen3 --max-model-len=262144 --speculative-config='{"method": "mtp", "num_speculative_tokens": 3}' --enable-prefix-caching --trust-remote-code --max-num-seqs=8 起動直後にモデルのダウンロード& vLLMは最初にVRAMへモデルを展開するため起動に時間がかかる
17. コンテナのデプロイ しばらく待って、ログに Info: Application startup complete と表示されたら準備完了
18. 疎通確認 一旦ここまでで疎通確認 以下コマンドを実施 curl –s <URL>/v1/models | jq OpenAI互換のAPIにて、 モデル一覧が取得できる (今回だとunsloth/Qwen3.8-27B-NVFP4)
19. VSCodeの設定 1. VSCodeにて、Clineという拡張機能を追加 2. バックエンドのAIを設定 API Provider: OpenAI Compatible Base URL: <前述のURL>/v1 Model ID: unsloth/Qwen3.8-27B-NVFP4
20. AIコーディング Clineの拡張機能のチャット欄から、やって欲しいことを入力 → コードが主力される
21. AIコーディング Clineの拡張機能のチャット欄から、やって欲しいことを入力 → コードが主力される 画像の例は簡単なタスクだが、 Claudeとかと同じくらい しっかり働いてくれる
22. まとめ AIサービスの仕組みを知るべく、モデルを自分でデプロイする流れを紹介 AIサービス PC AIチャット インターネット LLMモデル 周辺サービス AIコーディング 推論エンジン HW(GPU等 ) チャットログ管理 インターネット検索 webUI などなど LLMモデルや推論エンジン、コーディングツールをいろいろ差し替えてみたりすると楽しいです