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

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）。
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。
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：

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：

-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

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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