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を従量課金で借り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、必要な時間だけ借りるサービスです。料金は時間単価で表示されますが、課金は秒単位 — 10分使えば10分ぶんだけの支払いです。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。外部の生成AIサービスにデータが渡ることはありませんが、処理は借りたRunPodのクラウド基盤上で行われます(コンテナ分離)。完全なローカル実行と同一のプライバシー境界ではないため、機密データを扱う場合はSecure Cloudの利用や利用後のデータ削除を検討してください。それでも「ローカルLLMの自由さ(モデル選択・設定の自由)」をハードウェアだけ借りて得られるのがこの方法です。

料金の目安

代表的な料金です(RunPod・Secure Cloud の表示価格、2026-07-12時点の参考値。変動します)。より安価な Community Cloud(空きリソース型)もあります:

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)

画面ごとの詳しい手順(チャージ・GPU選択・StopとTerminateの違い・課金事故の防ぎ方)は RunPodの始め方ガイド にまとめています。

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 | sh → ollama 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。

向いている人・向いていない人

• 向いている: 大型モデルをたまに試したい/購入前に実力を確かめたい/初期投資を抑えたい
• 向いていない: 毎日長時間使う(数ヶ月でGPU購入額を超えることがあります)/オフライン必須の用途

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。