当社自慢のハイパースペックマシン

🎯 概要

当社自慢のハイパースペックマシン（512GBメモリ + 100TB SSD）での複数ローカルLLM同時実行について、2025年最新の高性能モデルを比較し、最適な構成を提案します。

システム仕様

🏆 推奨LLMランキング（2025年最新）

⚙️ 同時実行の最適構成

構成A: バランス型（推奨）

構成B: 高性能特化型

🚀 セットアップガイド

1. Ollama（初心者向け）

# インストール
brew install ollama

# モデルのダウンロードと実行
ollama pull qwen3:30b-a3b-q4_k_m
ollama pull qwen3:32b-q4_k_m
ollama pull qwen3:14b-q4_k_m

# 複数ポートで同時実行
OLLAMA_HOST=127.0.0.1:11434 ollama serve &
OLLAMA_HOST=127.0.0.1:11435 ollama serve &
OLLAMA_HOST=127.0.0.1:11436 ollama serve &

# それぞれのポートでモデル実行
ollama run qwen3:30b-a3b-q4_k_m --port 11434
ollama run qwen3:32b-q4_k_m --port 11435
ollama run qwen3:14b-q4_k_m --port 11436

2. 複数モデル管理システム

import asyncio
import aiohttp
import json
from typing import Dict, List, Any

class MultiLLMManager:
    def __init__(self):
        self.models = {
            'gpt_oss': {
                'endpoint': 'http://localhost:11434/api/generate',
                'model': 'gpt-oss-120b:q4_k_m',
                'specialty': 'general'
            },
            'qwen_30b': {
                'endpoint': 'http://localhost:11435/api/generate', 
                'model': 'qwen3:30b-a3b-q4_k_m',
                'specialty': 'coding'
            },
            'qwen_32b': {
                'endpoint': 'http://localhost:11436/api/generate',
                'model': 'qwen3:32b-q4_k_m', 
                'specialty': 'quality'
            }
        }
    
    async def query_model(self, model_key: str, prompt: str) -> Dict[str, Any]:
        model_config = self.models[model_key]
        
        payload = {
            'model': model_config['model'],
            'prompt': prompt,
            'stream': False,
            'options': {
                'temperature': 0.7,
                'top_p': 0.9,
                'max_tokens': 2048
            }
        }
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            try:
                async with session.post(
                    model_config['endpoint'], 
                    json=payload,
                    timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=60)
                ) as response:
                    result = await response.json()
                    return {
                        'model': model_key,
                        'response': result.get('response', ''),
                        'specialty': model_config['specialty'],
                        'success': True
                    }
            except Exception as e:
                return {
                    'model': model_key,
                    'error': str(e),
                    'success': False
                }

# 使用例
async def main():
    manager = MultiLLMManager()
    
    # 単一モデルクエリ
    result = await manager.query_model('qwen_30b', "Pythonでフィボナッチ数列を計算する関数を書いて")
    print(f"コーディング結果: {result}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

⚡ パフォーマンス最適化

1. ハードウェア最適化

2. モニタリングシステム

import psutil
import time
from datetime import datetime

class SystemMonitor:
    def __init__(self):
        self.start_time = time.time()
    
    def get_memory_usage(self) -> Dict[str, float]:
        """メモリ使用量を取得"""
        memory = psutil.virtual_memory()
        return {
            'total_gb': memory.total / (1024**3),
            'used_gb': memory.used / (1024**3),
            'available_gb': memory.available / (1024**3),
            'percent': memory.percent
        }
    
    def log_performance(self, operation: str):
        """パフォーマンスログを記録"""
        timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        memory = self.get_memory_usage()
        
        log_entry = f"""
[{timestamp}] {operation}
Memory: {memory['used_gb']:.1f}GB / {memory['total_gb']:.1f}GB ({memory['percent']:.1f}%)
Available: {memory['available_gb']:.1f}GB
"""
        print(log_entry)

# 使用例
monitor = SystemMonitor()
monitor.log_performance("System startup")

3. トラブルシューティング

📊 まとめ