ローカルでDeepSeekとLlamaのマルチモデルワークフローを動かしてる人いる？

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAで「Anyone actually running multi-model workflows locally (DeepSeek + Llama)?」という投稿がありました。DeepSeekとLlamaを組み合わせたマルチモデル環境をローカルで構築している人がいるのか、という質問です。コード生成やプライバシー、コスト、ベンチマーク比較などが話題になっていました。

[名無しさん]

DeepSeekとLlamaって組み合わせる意味あるの？用途が違う気がするけど。

[名無しさん]

俺はやってるよ。DeepSeekでコード生成してLlamaでレビューさせるみたいな。まあまあ有用。

[名無しさん]

それ面白いな。VRAMどれくらい食う？うちは24GBじゃ足りないかも。

[名無しさん]

48GBあれば余裕。24GBだとquantize必須だけど動くよ。

[名無しさん]

そのワークフロー、モデル間の受け渡しどうしてる？JSONでプロンプト投げてる？

[名無しさん]

俺はLangChain的な独自スクリプトでパイプライン組んでる。OllamaのAPI経由。

[名無しさん]

正直オーバーワークじゃね？一つのモデルで十分な気がする。

[名無しさん]

でも特化タスクならマルチモデルの方が精度出るらしいよ。特にコーディング。

[名無しさん]

ベンチマーク見たけど、確かにDeepSeek-Coder + Llama-3でFIMスコア上がってた。

[名無しさん]

プライバシー重視なら全部ローカルでやりたいのはわかる。でもセットアップが面倒。

[名無しさん]

Docker composeでサクッと環境作れるよ。俺は公開してるスクリプト使ってる。

[名無しさん]

コスト面だとAPI使った方が安いって話もあるけど、レイテンシー気にするならローカル一択。

[名無しさん]

でも電気代と冷却考えると…まあ趣味の領域だな。

[名無しさん]

マルチモデルと言えば、Mistralとの比較も気になる。

[名無しさん]

Mistralは軽いけどDeepSeekほどのコード性能はない。用途次第。

[名無しさん]

日本語対応ならLlamaよりDeepSeekの方が良いって聞いたけど、どうなんだろ。

[名無しさん]

日本語はLlamaでもfine-tune次第。DeepSeekは中国語バイアス強いから注意。

[投稿者]

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