はじめに
先日、Meta社から大規模言語モデル（LLM）の最新バージョン「Llama 3.2」が発表されました。このモデルは、文脈理解の向上、多言語対応の強化、推論速度の改善など、前バージョンから大幅にアップデートされています。特に小規模モデルでも高い性能を発揮する点が特徴です。
本記事では、Llama 3.2の3Bモデル（3 Billion パラメータ）をローカル環境で動かす方法を紹介します。記事の中では、セットアップから実行、さらにはトラブルシューティングや応用例までを詳しく解説していきます。
Llama 3.2とは？
Llama 3.2はMeta社が開発した大規模言語モデルシリーズの最新バージョンであり、以下の改善が特徴です：
主な改善点
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文脈理解の向上
- 長文コンテキストを処理する能力が向上（最大131,072トークンまで対応）。
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多言語対応の強化
- 日本語やアラビア語、韓国語など、従来サポートが弱かった言語にも対応。
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推論速度の改善
- 前バージョンに比べて平均25%高速化。
さらに、モデルの軽量化も進み、3Bモデルや1Bモデルなど、ローカル環境でも動かせる選択肢が用意されています。
セットアップの前に：事前準備
必要なツール
本記事では以下のツールを使用します：
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ollama：LLMをローカルで簡単に実行するためのオープンソースツール
公式サイト - Docker：仮想環境を構築するためのツール
推奨スペック
本記事では、以下の環境を使用しました：
| 項目 | 仕様 |
|---|---|
| マシン | MacBook Air |
| CPU | Apple M3 |
| メモリ | 24GB |
| OS | macOS Sonoma 15.1.1 |
Dockerを利用するため、Docker Desktopがインストールされ、dockerコマンドが正常に動作している必要があります。
ollamaとは？
ollamaは、ローカル環境で大規模言語モデルを動かすためのオープンソースツールです。Docker上で動作し、GPUにも対応しています。以下の手順でollamaを使ってLlama 3.2をセットアップします。
ollamaを使ったセットアップと実行
ステップ1：Docker環境の確認
Dockerが正しくインストールされているか確認します：
docker --version
バージョン情報が表示されれば準備OKです。
ステップ2：ollamaコンテナの起動
以下のコマンドを実行してollamaのDockerコンテナを起動します：
docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
各オプションの意味は以下の通りです：
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-d：バックグラウンド実行 -
-v ollama:/root/.ollama：データ永続化用のボリュームマウント -
-p 11434:11434：ポートマッピング -
--name ollama：コンテナ名を「ollama」に設定
補足：GPU環境を使用する場合
ollamaはGPU対応のバージョンも提供しています。詳しい設定方法はollamaのDocker Hubページを参照してください。
ステップ3：Llama 3.2の実行
以下のコマンドでLlama 3.2モデルを起動します：
docker exec -it ollama ollama run llama3.2
デフォルトでは3Bモデルが起動します。1Bモデルを使用したい場合は以下のように指定します：
docker exec -it ollama ollama run llama3.2:1b
動作確認
英語での動作確認
まず英語で質問を投げかけてみます：
>>> what can you do ?
AIが以下のように応答します：
I'm an AI assistant, so I can help with a wide range of tasks and answer questions on various topics.
日本語での動作確認
次に日本語で動作確認を行います：
>>> あなたは何ができますか？
以下のような回答が得られます：
私は、質問に答えたり、翻訳を行ったり、文章作成をサポートしたりできます。
エラーとトラブルシューティング
よくあるエラーとその対処法
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Dockerコンテナが起動しない
→ メモリ不足の可能性。Dockerのリソース設定を増やします。 -
ポート競合
→ 他のプロセスがポート11434を使用している場合、別のポートを指定してください：docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 12345:11434 --name ollama ollama/ollama
応用例と拡張案
応用1：ファインチューニング
ローカルデータを使用してLlama 3.2をファインチューニングすることで、特定用途に最適化したモデルを作成できます。
応用2：Web UIの活用
Open WebUIを導入することで、ブラウザ上から直感的にモデルを操作可能です。
今後の展望
Llama 3.2はローカルで動かせるLLMの可能性を広げています。将来的には、より大規模なモデル（11Bや90B）や低スペック環境での動作にも期待が寄せられています。
まとめ
Llama 3.2のセットアップから動作確認、応用例までを紹介しました。ollamaを使用すれば、LLMをローカル環境で簡単に実行可能です。セキュリティを重視した環境でLLMを活用したい方には特におすすめです。
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