AMD の Radeon RX 7900 XTX は、AI 推論の分野で強力な候補として浮上し、DeepSeek の R1 AI モデルを使用したベンチマーク テストで NVIDIA の GeForce RTX 4090 を上回りました。この開発は、コンピューティング環境の大きな変化を示しており、高度な AI 機能が日常のユーザーにとってより利用しやすくなります。
DeepSeek の R1 AI モデル: AMD の競争優位性
DeepSeek の最新 AI モデルのリリースは、技術コミュニティ内で大きな盛り上がりを巻き起こしました。このモデルを実行するための計算要件に疑問を抱いている人々にとって、AMD Radeon RX 7900 XTX GPU は、「RDNA 3」アーキテクチャを採用しており、このタスクには十分であることが証明されています。最近のベンチマークでは、AMD の主力製品である RX 7000 シリーズが、さまざまなモデルで NVIDIA の同等製品よりも顕著なパフォーマンス上の優位性を示しています。
DeepSeek は@AMDRadeon 7900 XTXで非常に優れたパフォーマンスを発揮します。Radeon GPU と Ryzen AI APU での実行方法については、こちらをご覧ください: https://t.co/FVLDLJ18Ov pic.twitter.com/5OKEkyJjh3
— デビッド・マカフィー (@McAfeeDavid_AMD) 2025年1月29日
AMD GPU によるローカル AI 処理の利点
AI タスクにコンシューマー向け GPU を活用する個人にとって、AMD Radeon シリーズは魅力的な選択肢であり、従来の AI アクセラレータと比較して価格に見合った優れたパフォーマンスを提供します。AI モデルをローカルで実行すると、パフォーマンスが向上するだけでなく、クラウド サービスの利用に伴うプライバシーに関する重大な懸念、特に DeepSeek の AI ソリューションで処理されるデータに関する懸念にも対処できます。
AMD ハードウェアで DeepSeek R1 を実行するためのステップバイステップ ガイド
DeepSeek の R1 モデルの使用を開始するのは簡単です。最適なパフォーマンスを得るには、次の手順に従ってください。
ステップ 1: Adrenalin ドライバー バージョン 25.1.1 オプション以降を使用していることを確認します。
ステップ 2: lmstudio.ai/ryzenaiから LM Studio バージョン 0.3.8 以降をダウンロードします。
ステップ 3: LM Studio をインストールし、オンボーディング画面をバイパスします。
ステップ 4:「発見」タブをクリックします。
ステップ 5:希望する DeepSeek R1 蒸留を選択します。速度に関しては Qwen 1.5B のような小型モデルが推奨されますが、大型モデルでは推論機能が強化されています。
ステップ 6:右側で、「Q4 KM」量子化を選択し、「ダウンロード」をクリックします。
ステップ 7:ダウンロード後、チャット タブに戻り、ドロップダウンから DeepSeek R1 distill を選択し、「パラメータを手動で選択」がチェックされていることを確認します。
ステップ 8: GPU オフロード レイヤーで、スライダーを最大設定に移動します。
ステップ 9:「モデルのロード」をクリックします。
ステップ 10:ローカルで実行されている推論モデルとの対話を開始します。
追加リソースと将来の動向
困難に直面した場合のために、AMD は YouTube で詳細なチュートリアルも作成しており、ローカル AMD マシンで DeepSeek の大規模言語モデルを実行するためのセットアップ プロセスを順を追って説明しています。これは、データのセキュリティとプライバシーを懸念するユーザーにとって特に有益です。
今後、AMD と NVIDIA の両社から予定されている新しい GPU の発売により、要求の厳しいワークロードをより効率的に処理するように設計された専用の AI エンジンのおかげで、推論機能が大幅に向上することが期待されます。
出典と画像
コメントを残す ▼