llama.cppで学ぶローカルLLM入門 - GPU・コンテキスト・KVキャッシュからRAGまで

会社の機密情報や顧客データを、ChatGPTのようなクラウドAIに入力してよいか迷ったことはありませんか。

多くの会社では、社外のAIサービスに社内文書を渡すことが禁止されているか、少なくとも慎重な判断が必要です。かといって、AIを何も使わないのはもったいない。この講座は、その板挟みに対する現実的な答え、「外に出せないものだけ、手元で動かす」という判断軸を、実際に手を動かしながら身につける講座です。

①この講座で学ぶこと

・llama.cppを使って、Windows PC上でGPUを活かしながらローカルLLMを動かす方法

・コンテキスト長・KVキャッシュなど、LLMが文章を生成する仕組み

・GPU配分・コンテキスト長・KVキャッシュ圧縮など、自分のマシンのVRAMに合わせてチューニングする方法

・最小構成のRAG（検索して回答に使う仕組み）を組んで、社内文書にAIで答えさせる方法

・クラウドとローカルそれぞれの使いどころ・コスト・精度のトレードオフを踏まえた導入判断

②なぜllama.cppなのか

ローカルLLMを動かすツールとしてはOllamaが有名で、多くの人はOllamaで十分です。この講座があえてllama.cppを教材に選ぶのは、推論のパラメータがすべて見える形で露出しているからです。GPUへの配分、コンテキストの長さ、KVキャッシュの圧縮といった設定を、隠さずに触りながら理解を進められます。llama.cppが優れているという話ではなく、仕組みを理解する教材として向いている、という位置づけです。

③こんな人におすすめ

・社内でAI導入・評価を任されている、情報システム部門やDX推進の担当者

・会社の機密情報や顧客データをクラウドAIに入力できず、対応に困っている人

・ローカルLLMの仕組みを、実際に手を動かしながら理解したい人

・GPU・コンテキスト長・KVキャッシュなど、AIの動作原理を実務の視点で学びたい人

・社内文書に答えさせるRAGを、最小構成で一度試してみたい人

④受講に必要なもの

・Windows PC

・NVIDIA製GPU（CUDA対応）

・コマンドプロンプト/PowerShellで、示されたコマンドをそのまま打てること（プログラミングの経験は不要です）

・準備段階（llama.cpp本体・モデル・uvの取得）でのみインターネット接続が必要です。準備が終われば、推論自体はオフラインで行えます

技術の深さで勝負する講座ではありません。何にAIを使い、どこで線を引くか。その判断を、自分の手で下せるようになることがゴールです。