生成AI、はじめました　～環境の準備とお試し～

Last updated at 2025-12-29Posted at 2025-12-29

はじめに

やっと試せました！PCローカルでの生成AI利用！

仕事でも趣味でも、やはりWindowsOSがメインの作業環境になります。
Windowsで動かせるとイイなーとずっと思っていました。

複数回に分けて紹介してゆくつもり（連載がどこまで続くか不透明）ですが、、、
本稿は、その記念すべき１本目です。

本稿で紹介すること

Ollamaインストール
GPT-OSSダウンロード
チャットお試し
APIサービング
Pythonプログラムお試し

1.Ollamaインストール

公式からインストーラをダウンロードします。

筆者PCは、、、以下スペックです。
OS：Windows11 24H2
CPU：16Core
MEM：96GB
DISK：2TB（System）、2TB（Data）
GPU：8Core／48GB　※内蔵GPU（iGPU）

そして、インストーラを実行します。インストーラ自体は、Nextボタンを連打です。

2.GPT-OSSダウンロード

LM Studioが起動したら、画面の案内に則りopenai/gpt-oss-20bをダウンロードします。

PCは、、、有線LAN接続をお奨めします。
ダウンロードだけ仕掛けてゆったり待つ余裕があれば大丈夫です。
後ほど、openai/gpt-oss-120bのダウンロードも控えているので、筆者は当然に有線LAN接続にしました。

3.チャットお試し

チャット画面に遷移しますが、、、

まずは、UIの日本語化を実施します。

その後に改めて、予めダウンロード済みのopenai/gpt-oss-20bをロードします。

ではでは、お待ちかねのプロンプトを投入します！
ちょっと待ちますが、まぁ動きますね！！

追加で、openai/gpt-oss-120bもダウンロードします。

こっちは動くかちょっと半信半疑でしたが、何とか動きますね！！！

4.APIサービング

実は、LM StudioはさらっとAPIエンドポイントを提供できたりします。
つまり、使い慣れたopenaiライブラリやrequestsライブラリからも生成AIを利用できます。
左上にある「Status：Stopped」のスイッチを押下して、「Status：Running」となれば準備完了です。

5.Pythonプログラムお試し

APIの呼び出し方は詳しく解説した有志記事が多数存在する¹²ので（詳しい解説はそれら記事に委ねることとし）、Pythonプログラムの例¹を拝借しました。（出展のみなみなさまに、この場を借りて感謝申し上げます。）
モデルをロード後、画面右ペインの「API Usage」にあるAPI identifierを指定するだけです。

# LM StudioはOpenAI互換のAPIを提供
from openai import OpenAI

# LM StudioにホストされているAPIサーバーに接続
client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:1234/v1", api_key="not-needed")

# GPT-OSSモデルでテキスト生成
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-oss-120b", #openai/gpt-oss-(20b|120b)
    messages=[
        {"role": "user", "content": "現在の日本、内閣総理大臣は誰ですか？"}
    ],  # ユーザーからの入力メッセージ
)

# 生成されたテキスト応答を表示
print(response.choices[0].message.content)

ちなみに回答は、「働いて、働いて…」というフレーズで流行語大賞の話題となった高市総理ではありませんでした。予想通りではありました。

まとめ

本稿ではWindows環境でLM Studioを利用してGPT-OSS³⁴をお試しする模様をお届けしました。

MXFP4 quantization: The models were post-trained with MXFP4 quantization of the MoE weights, making gpt-oss-120b run on a single 80GB GPU (like NVIDIA H100 or AMD MI300X) and the gpt-oss-20b model run within 16GB of memory. All evals were performed with the same MXFP4 quantization.

GPT-OSSは既にMXFP4で量子化済みのようで、コンシューマ向けのCPU OnlyなPCで動かせる時代になったのだな・・・と実感しました。

細かな環境設定や、実行時のCPUリソース遷移といったところ、もう少し遊んで探ってゆくつもりです。

LM StudioでローカルLLMの使い方とAPI活用、AIキャラチャットまで実践！ | https://note.com/yuki_tech/n/nc00c211a0ad8 ↩ ↩²
LMStudioをAPIサーバーとして利用｜Embedding・GPTモデルを呼び出す仕組みを構築 | https://www.pmi-sfbac.org/local-ai-04-lmstudio-api ↩
openai/gpt-oss-20b | https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20b ↩
openai/gpt-oss-120b | https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b ↩

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