OllamaでローカルAIを完全自作：2026年版ハードウェア構成と環境構築ガイド
Running open-weights language models locally guarantees total data privacy, eliminates monthly SaaS bills, and ensures uninterrupted offline operation. Here is your definitive setup guide for Ollama in 2026.
AM LAB
VRAM Mathematics and GPU Sizing
Keep the entire parameter weight tensor resident within fast VRAM. Spilling partial transformer layers into system RAM creates crippling memory bandwidth bottlenecks, reducing token output from 60 tokens/sec down to 3 tokens/sec.
Docker Compose Deployment: Ollama + Open-WebUI
Deploy a production containerized local AI platform with NVIDIA Container Toolkit hardware acceleration in minutes.
Custom Modelfile Authoring and Compilation
Compile bespoke local agents by declaring foundational base weights, extended 32k context windows, temperature overrides, and persistent system instructions.
Silicon Telemetry & Production Verification
vllm serve how-to-run-ai-locally-ollama-guide --tensor-parallel-size 4 --gpu-memory-utilization 0.95 --max-model-len 32768 --kv-cache-dtype fp8ハンドブック内の関連調査
AM LABQwen 2.5 Coder 32B & 72B：Claude 3.5 Sonnetに迫る最強オープンソースコーディングAI
Qwen 2.5 Coder 32BをローカルGPUで動かし、CursorやClineと連携させる完全実践ガイド。
AM LABGroq LPU vs NVIDIA H100：リアルタイム推論速度とエネルギー効率の徹底比較
なぜGroqのLPUはSRAMによって毎秒500トークン超を達成できるのか。NVIDIA GPUとのアーキテクチャ比較。
AM LABRTX 3060 / 4060で快適動作するオープンソースLLMランキング（8GB/12GB VRAM）
一般家庭用グラフィックボードで最速動作する量子化モデルの徹底ベンチマーク。