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):
| GPU | VRAM | 料金 | 動かせる目安 |
|---|---|---|---|
| RTX 4090 | 24GB | $0.69/時(約104円) | 〜32Bクラス |
| RTX A6000 | 48GB | $0.49/時(約74円) | 〜70BのQ4量子化 |
| A100 80GB | 80GB | $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)
- 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)。
- 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。
- 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。 - 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。
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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。