GPUを買わずに、大きいモデルを動かす

「このPCでは動かない」は、話の終わりではありません。クラウドGPUを時間借りするという選択肢があります — 高価なGPUを買わずに、使った分だけの課金で、70Bクラスの大型モデルも今日から試せます。

クラウドGPUとは?

データセンターにあるGPU搭載マシンを、1時間単位で借りるサービスです。ブラウザから数クリックでLinuxマシンが立ち上がり、そこに Ollama などを入れれば、手元のPCと同じ感覚でローカルLLMを動かせます。モデルや会話内容が第三者のAIサービスに送られるわけではなく、自分だけの借りたマシンの中で完結する — つまり「ローカルLLMの自由さ」を、ハードウェアだけ借りて実現する方法です。

料金の目安

代表的な料金です(RunPod、2026年7月時点の参考値。変動します):

GPUVRAM料金動かせる目安
RTX 409024GB$0.69/時(約104円)〜32Bクラス
RTX A600048GB$0.49/時(約74円)〜70BのQ4量子化
A100 80GB80GB$1.39/時(約209円)70Bを余裕をもって

円換算は $1=150円 の参考値。週末に2時間試して数百円、という使い方ができます。使わない時間は課金されません(インスタンス停止時のストレージ保持には少額かかります)。GPUを買う場合との月額比較は、トップページの判定結果からも確認できます。

始め方(約10分)

  1. アカウント作成 — 下のボタンからRunPodに登録し、$10ほどチャージします(初回チャージでランダム額のクレジットが当たる特典があります)。
  2. Podを立てる — 「Deploy」から上の表を参考にGPUを選択。テンプレートは PyTorch などの標準イメージでOK。
  3. Ollamaを入れる — 接続したターミナルで curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shollama run llama3.3:70b のように、手元のPCと同じ手順です。
  4. 使い終わったら停止 — 停止すれば時間課金は止まります。これを忘れないのが一番のコツです。

RunPodでクラウドGPUを試す

上記はアフィリエイトリンクです。経由して課金された場合、当サイトに紹介料が入ります(判定結果・本ページの内容には影響しません)。

向いている人・向いていない人

まずはあなたのPCで何が動くかを判定し、足りない分だけクラウドで補うのが、いちばん無駄のない構成です。