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大型言語モデルをローカルで実行することで、プライバシーの確保、オフラインでの利用、およびAPIコストのゼロ化が可能です。このベンチマークでは、RTX 4080上で動作する9つの人気のあるLLM（[LLMs on Ollama on an RTX 4080](https://www.glukhov.org/ja/post/2026/01/choosing-best-llm-for-ollama-on-16gb-vram-gpu/ “LLMs on Ollama on an RTX 4080”）の実際の性能が明らかになります。

Goエコシステムは、AIツール、セルフホストアプリケーション、開発者インフラにわたる革新的なプロジェクトとともに、ますます活気づいています。この概要では、今月のGitHub上位トレンドGoリポジトリについて分析します。

今日、トップレベルの消費者向けGPUとRAMモジュールについて見てみましょう。
特に注目しているのは、RTX-5080およびRTX-5090の価格と、32GB（2x16GB）DDR5 6000です。

Open WebUIは、拡張性が高く、機能豊富な自己ホスト型のウェブインターフェースで、大規模言語モデルとやり取りするのに最適です。

vLLM は、UC BerkeleyのSky Computing Labが開発した、大規模言語モデル（LLM）向けの高スループットでメモリ効率の良い推論およびサービングエンジンです。

NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell)は オーストラリアで今すぐ購入可能 の主要PC小売店で在庫あり。

グローバルDGX Sparkの価格と入手方法を ご存知の方は、オーストラリアの価格がストレージ構成や小売店によって 6,249〜7,999オーストラリアドル と幅があることをご存知でしょう。

CogneeはPythonフレームワークで、LLMを使用してドキュメントから知識グラフを構築するためのものです。 しかし、これは自社ホストされたモデルと互換性があるのでしょうか？

最適なLLMの選定は、グラフ構築の品質、幻覚率、ハードウェアの制約をバランスよく考慮する必要があります。
Cogneeは、Ollama](https://www.glukhov.org/ja/post/2024/12/ollama-cheatsheet/ “Ollama cheatsheet”)を通じて32B以上の低幻覚モデルで優れたパフォーマンスを発揮しますが、軽量な構成では中規模のオプションも利用可能です。

OllamaのPythonライブラリは、今やOLlama web searchのネイティブな機能を含んでいます。わずか数行のコードで、ローカルのLLMをインターネット上のリアルタイム情報を補完し、幻覚を減らし、正確性を向上させることができます。

正しいベクトルストアを選択することで、RAGアプリケーションの性能、コスト、拡張性が大きく左右されます。この包括的な比較では、2024年～2025年の最も人気のあるオプションをカバーしています。

OllamaのWeb検索APIは、ローカルLLMにリアルタイムのウェブ情報を補完する機能を提供します。このガイドでは、GoでのWeb検索の実装について、単純なAPI呼び出しからフル機能の検索エージェントまでの実装方法を示します。

2025年後半にかけて、メモリ市場はかつてない価格のボラティリティに直面しています。すべてのセグメントにわたってRAMの価格が急騰しており、RAM価格の急騰が深刻な状況となっています。

ローカルでのLLMの展開は、開発者や組織がプライバシーを高め、レイテンシーを減らし、AIインフラストラクチャの制御を強化するための手段として、ますます人気になってきています。

トップレベルの消費者向けGPUの価格を比較してみましょう。特にLLM（大規模言語モデル）に適しており、AI全般にも適しています。具体的には以下を確認しています。

RTX-5080およびRTX-5090の価格

AIの民主化はここにあります。 Llama 3、Mixtral、QwenなどのオープンソースLLMが、今やプロプライエタリモデルと同等の性能を発揮するようになり、チームは消費者ハードウェアを使用して強力なAIインフラストラクチャを構築できるようになりました。これにより、コストを削減しながらも、データプライバシーやデプロイメントに関する完全なコントロールを維持することが可能です。

Prometheus は、クラウドネイティブなアプリケーションとインフラストラクチャのモニタリングにおいて事実上の標準となり、メトリクスの収集、クエリ、可視化ツールとの統合を提供しています。