AI・機械学習 RTX 5070 Tiでローカル画像生成：SD-Turboを1・2・4・8 stepで実測
実験日: 2026-08-24環境: RTX 5070 Ti 16GB / WSL2 / PyTorch 2.13.0+cu130 / Diffusers 0.40.0生成AIを理解するには、promptをweb serviceへ入力するだ...
WSL2
AI・機械学習 AI・機械学習 PyTorchをONNXへ変換して本当に同じ？FashionMNIST 1万枚と速度を実測
実験日: 2026-08-24環境: RTX 5070 Ti / WSL2 / PyTorch 2.13.0+cu130 / ONNX 1.22.0 / ONNX Runtime 1.29.0PyTorchで学習したmodelを別のrunt...
AI・機械学習 ローカルRAGは本当に効く？自作13記事をQwen 3 8Bへ検索させ20問で検証
実験日: 2026-08-24環境: RTX 5070 Ti 16GB / WSL2 / Ollama 0.32.15 / Qwen 3 8B Q4RAGを使うとLLMが賢くなる、と説明されることがあります。しかし検索が外れれば、LLMへ正...
AI・機械学習 ローカルLLMのPythonコードは動く？4B・8B・12Bをpytest 30回で実測
実験日: 2026-08-24環境: RTX 5070 Ti 16GB / WSL2 / Ollama 0.32.15 / Python 3.13 / pytest 8.4.1LLMが返したコードは、見た目が自然でも正しいとは限りません。そ...
AI・機械学習 Ollamaのcontext 4K・8K・16Kで何が変わる？長文検索・待ち時間・VRAMを実測
実験日: 2026-08-24GPU: RTX 5070 Ti 16GB / WSL2 / Ollama 0.32.15Model: Gemma 3 4B Q4_K_MOllamaのnum_ctxを大きくすると、長い論文やcodeを一度に読...
AI・機械学習 VRAM 16GBでローカルLLMは何Bまで動く？Ollamaの4B・8B・12Bを実測
実験日: 2026-08-24GPU: NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 16GB / WSL2 Ubuntu / Ollama 0.32.15「VRAM 16GBなら何BのLLMまで動かせるのか」を、モデルファイルの容...
AI・機械学習 PyTorch DataLoaderは何workerが速い？WSL2でnum_workers・pin_memoryを実測
実験日: 2026-08-24 / PyTorch 2.13.0+cu130CPU: Core i7-14700F（28 logical CPU）/ GPU: RTX 5070 Ti / WSL2GPU学習が遅いとき、原因がGPUとは限りま...
AI・機械学習 batch sizeは大きいほど速い？RTX 5070 Tiでthroughput・VRAM・CUDA OOMまで実測
実験日: 2026-08-24 / PyTorch 2.13.0+cu130GPU: RTX 5070 Ti 16 GB / WSL2 Ubuntu 26.04ニューラルネットの学習では、データを1枚ずつではなくbatchにまとめます。では...