PythonでローカルLLMを使う前に知るべき環境構築の基本

何を見るべきか

PythonでローカルLLMを試す前に、仮想環境、pip、依存関係、PC性能の基本を理解しておく必要があります。

AI系の記事では、インストールコマンドが多く登場します。初心者は、コマンドをコピーする前に意味を確認します。

最初に確認する順番は、OS、Python version、仮想環境、install方法、モデル容量、必要なRAM・VRAMです。ローカルLLMの用途と制約自体が曖昧なら、先にローカルLLM入門を読んでください。

Pythonをまだ導入していない場合は、OS別Pythonインストールから始めます。既存projectと依存関係を混ぜないよう、pipと仮想環境でprojectごとの環境を作ります。

ローカルLLM系のライブラリは、環境差が出やすい領域です。Windows、macOS、Linux、GPUの種類によって手順が変わることがあります。

そのため、記事を読むときは日付、対象OS、Pythonバージョンを確認します。

動かないときは、モデルの問題と決めつけず、python --version、仮想環境の有効化、install先、空き容量、error全文の順に確認します。GPUを使う手順では、モデルとGPU・VRAMの関係を読み、まず小さいモデルやCPU実行で構成自体を確かめます。

PythonでローカルLLMに進むなら、先に環境構築の基礎を固めます。動かない原因の多くは、AIモデルではなく依存関係や環境差です。