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久々にPC構成を大刷新してみた

2025/06/18 20:39 ジャンル::自作PC::ベンチマーク地域::兵庫県::神戸市ソフトウェア::Stable Diffusion

5070Tiが良さそうだったのでついでに今までDDR5にするのを渋ってたメモリをアップグレードするかぁ！と総入れ替えした結果の記録。

グレードアップ現新比較表

デバイス	変更前	変更後
CPU	Intel Core i7 13700	Intel Core Ultra 7 265F
GPU	GeForce RTX 4070 Ti	GeForce RTX 5070 Ti
MEM	Crucial Ballistix BL2K16G32C16U4B * 4	Crucial CT2K16G56C46U5 * 4
M/B	ASUS TUF GAMING Z790-PLUS D4	ASUS TUF GAMING Z890-PLUS WIFI

今回はなんと、これだけのパーツを神戸市内、それも中央区だけで揃えてきた。通販は箱が増えて邪魔だし日本橋に行くのは大変なので、神戸で揃えられたのは非常に良かった。

組み換えシーン

机の下から薄汚れたケースを取り出すことから始まる。いい加減掃除した方がいいかなと思った。

まずは現環境をご開帳。1～2年に一度は簡単に掃除しているのもあり、中はそこまで汚れていない。

分解を進めていくときの部品入れに、いつか役に立つだろうと取っていた揖保乃糸の箱が役に立った。

グラボをメモリを外し、コネクタをいくらか外したところ。

CPUクーラーのヒートシンクもぼちぼち埃にまみれていた。これも掃除した方がいい。

CPUグリスは意外と乾いてなかった。このCPUを付けたのは2年半ほど前で、恐らくその時からそのままである。

オンボードLAN（Intel(R) Ethernet Controller I226-V）が腐っていたので取り付けた蟹のNICともお別れだ。新しいマザボのNICは蟹なので恐らく大丈夫という期待がある。

2025年7月2日追記

よく見たらNICはIntelで、相変わらず不安定だったため、結局蟹のNICをまた挿す羽目になった。Intel NICの不安定さについては別で記事にしようと思う。

ケースのフロントUSB用の拡張ボード。これも埃が積もっている。年期が入っているため、少しさびている気もする。

ケースからマザボを抜き取ったところ。まだNVMeSSDの抜去が残っている。マザボ交換は大変だ。

空っぽになったケース。よく見ると埃が積もっているので、やはり掃除が必要だ。

というわけで徹底的に掃除を始める。この後、全ての外装をはがし、ファンも外してクイックルワイパーとエアダスターでファンのフィンの一枚一枚や、わっか部分の内側など、掃除できる場所は掃除していった。

200mmファンの清掃ビフォーアフター。

裏配線の部分は比較的奇麗だったが、ここもクイックルワイパーやエアダスターを使って掃除していく。

一見そこまで汚れてなさそうな天面ファンも掃除する。

比較するとちゃんと奇麗になっている。こういうのは細かい積み重ねが大切なので、少しの埃であれ除去してゆく。

フロントパネルもはがして掃除する。

掃除している中でケースの前方下部にフィルターがあることに初めて気が付いた。電源ファン向けのフィルターだろうか？

今まで動かすときに何も考えずにつかんでいた気がするのでやや曲がっている。

完全に裸にして徹底的に掃除する。

戻していくところ。電源（PSU）を開けるのは地味に面倒なのだ。

新しいマザボには謎のパーツがたくさんついていたが、ほとんど使わなかった。ゴムだけ使った。

新しいマザボをケースにセットしたところ。ケーブルが多すぎて入れるのが大変だった。なお、この後のベンチマークの結果がイマイチで、元のマザボに戻し、またこのマザボに戻すという非常に面倒な工程を踏むハメになる…。

最近はNVMeが主流だからかSATAの数が少なかった。昔はもっとたくさんあったし、コネクタは一箇所に集中していて、こんな分散してなかったと思う。

細かいセッティングには、このようにケースの中に張り付いてくれる懐中電灯があると便利だ。ちなみにこれはヨドバシで売っている。

電源やリセットスイッチのケーブルを刺していて気が付いたが、このマザボにはブザーコネクタがなかった。LEDはあるものの、起動エラーを音で知れないのは少々不便である。

CPUを付けようとしたときにバックプレートが見当たらず探していたら、なんと前のマザボにセロテープでくっついていた。よく壊れなかったな…。

セロテープで固定していないと脱落してマウンタを付けづらいため、こうしていたのだと思うが、恐らくはがし忘れていたのだろう。

因みにこれはNoctuaのLGA1700用のバックプレートだが、LGA1851でもそのまま使うことができた。助かる。

マザボ現新比較。上側が今のマザボ、下が新しいマザボ。

新しい方がやや長く、薄くなっている。PCIeを複数使っている身としてはスリムになっているのは嬉しい。

PCIeスロット現新比較。左が今のマザボ、右が新しいマザボ。

今のマザボはボタンを押すとロックが外れる機構だが、ボタンが遠く、抜くとき斜めになりやすく、それが原因でロックが詰まることがしばしばあった。それに対して新しい方は位置が近いうえに、単純な作りになっており、こちらの方が抜き差ししやすいと感じた。押す場所が広く指が痛くならないのもいいところだ。

組み付け後。前よりちょっと高級感があり、チープ度が減った気がする。おそらくグラボのプラスチック感が減ったのが大きいだろう。

筐体もピカピカになっていい感じだ。しかしグラボのファンが光らなくなってしまったため回っているのか確認するのが少し煩わしくなってしまった。

セットアップ時に見舞われたトラブルの解消ログ

inaccessible boot driveというブルスクが出る

BIOSからIntel Rapid Storage TechnologyをOFFにする（デフォルトはOFF）

コマンドプロンプトで起動して以下のコマンドを流す。

sfc /scannow

OS起動時にAi Suite 3がaccess violationとかいう

Ai Suite 3を消すことで解決する。

普通に消そうとしても「The model does not support this application.」とか言われるので、公式にある適当なマザボのユーティリティからAI Suite 3 Cleanerを落としてきてAi Suite 3を消す。

モニタが片方しか映らない、モニタの映りが悪い、グラボが未検出

ZOTAC公式からドライバを落として入れる。

Ai Suite上でFan Xpertを使いたい（ASUS TUF GAMING Z790-PLUS D4）

ROG STRIX Z370-F GAMINGのツールから落としてインスコすれば使える。

ASUS TUF GAMING Z890-PLUS WIFIだと多分この方法は無理。

ASUS TUF GAMING Z890-PLUS WIFIでFan Xpertを使いたい

ASUS TUF GAMING Z890-PLUS WIFIのツールからArmoury Crateを落とし、Armoury Crateをインストール後、Armoury Crateの機能ライブラリからアシスタントをインストールすると使えるようになる。

Armoury Crateには過去に結構苦い思い出があったので入れるのを避けたかったが、他に方法はなさそうだ。ファンの細かい調整が不要ならBIOSからやってもいいかもしれない。

ベンチスコアは複雑な結果になったので別記事、5070Tiは4070Tiより性能が悪い…？に譲る。

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ComfyUIを使ってみる

2025/06/14 17:58 ソフトウェア::Stable Diffusion

Automatic 1111よりいいらしいので使ってみる。

日本語表示が面倒だったので、途中から表示言語を英語に変えている。

確認環境

Env	Ver
ComfyUI	v0.3.38

導入方法

インストール

公式サイトからインストーラーをダウンロードして実行するだけ。

Cドライブにしか対応してないらしいが、モデルや出力先は変更可能なので、インストールパスはそのままでよい。

モデルパスの変更方法

ComfyUIのインストール先を開く
標準はここ：%HOMEPATH%\AppData\Local\Programs\@comfyorgcomfyui-electron\resources\ComfyUI
extra_model_paths.yaml.exampleをextra_model_paths.yamlにリネームする

以下のコメントアウトをコピペして適当に治す。is_default: trueのコメントを外して有効化しておく

#comfyui:
#     base_path: path/to/comfyui/
#     # You can use is_default to mark that these folders should be listed first, and used as the default dirs for eg downloads
#     #is_default: true
#     checkpoints: models/checkpoints/
#     clip: models/clip/
#     clip_vision: models/clip_vision/
#     configs: models/configs/
#     controlnet: models/controlnet/
#     diffusion_models: |
#                  models/diffusion_models
#                  models/unet
#     embeddings: models/embeddings/
#     loras: models/loras/
#     upscale_models: models/upscale_models/
#     vae: models/vae/

出力先の変更方法

設定→サーバー設定の一番下にある「出力ディレクトリ」を設定する。

画像の保存ノードのファイル名プレフィックスをクリックし、Valueにフォルダ名/任意の文字列をつけることでフォルダわけもできる。フォルダ名/だけ指定してもうまくいかないので注意。

ClipSkipの設定（不明）

CLIP Set Last LayerノードをLoad Checkpointに接続することで実現できるらしい？

Hires.fixの設定

KSampler→Upscale Latent By→KSampler→VAEで繋ぐと同様のことができるらしい。

感想

起動が早い

1111は1分近くかかるがComfyは数秒で起動するため、ここはいいと思った。

保存先を柔軟に変更できる

1111では基本的に生成種別、日付別に保存されるため整理が手間である。

画像の生成品質を上げる方法がわからなかった

これはComfy UIを以下の構成にして生成したものだ。

一枚目はこういう絵柄だといえばまだありかもしれないが、二枚目は微妙だ。これはどうもHires.fix相当の機能が期待通りに動いていないのが理由に見えるが、恐らくそういった事柄を探求するモチベーションがないと、上手いこと使えないと思われる。

また上記のノード接続だと生成速度も速いとは言えず、これ以上要素を増やすとなると実用性は怪しいと感じた。

現状はまだ1111で十分

1111だとこのくらいのものがパッと出てくるため、個人的には今のところ1111でいいかなと思った。カリカリにチューニングすることで1111を超えてくる可能性は否定できないが、大抵のケースで設定値は固定であり、プログラマブルである必要性はアニメーションとかの分野になってくると思われるので、動画を作るならComfy、そうでなければ1111で十分な気がした。

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ローカルLLMとチャットする環境を作ってみた

2025/06/04 01:45 技術::AIソフトウェア::Open WebUI

Open WebUIを使ってローカルLLMとチャットしてみたのでその記録。

確認環境

実行環境はWindows 11。

Env	Ver
ollama	0.9.0
Open WebUI	0.6.6

やり方

Open WebUIをセットアップ済みという前提で進める。

Ollamaをインストールする
使いたいモデルを探す
ollama pull <モデル名>でモデルを取得する
- 物次第だが数～数十GB程度ある
Open WebUIを起動する
管理者設定の接続を開きOllamaをONにする（デフォルトはONのはず）
管理者設定のモデルを開き、pullしてきたモデルを有効化する

Ollamaサーバーの起動方法

Ollamaをインストールした直後はOllamaサーバーが勝手に起動するが、それ以降は手動で起動する必要がある。

Windowsの場合スタートメニューから起動できる。Ollamaサーバーが起動していない場合、LLMとして使えないので注意。

所感

Intel Core i7 13700 + GeForce RTX 4070 Ti程度の環境では生成速度の遅さゆえに到底実用に耐えるものではなかった。質問への回答品質もあまりよくなく、実用性は疑問だ。チューニングすれば使えるのかもしれないが、よくわかっていない。

今回試した結果ではRPはGemini以上に破綻するので微妙だった。文章をある程度整理する力はある様に見えるので、用途次第では活路があるのかもしれない。

以下に実行した結果を記録している。

gemma3:27b

恐らくGoogle AI Studioにもいる子。

出力内容

真贋のほどはさておき、中々力の入った文章を出してくる。流石にローカルLLMの中でも注目されているモデルだけある。

しかし出力に3分半程度もかかっており、まったく実用性がない。無料の選択肢という意味ではGeminiやCopilotを使ったほうが遥かによいだろう。

マシン負荷

GPU負荷はないもののCPU負荷が強い。VRAMが足りないとCPUで処理するみたいな情報をチラッと見たのでグラボの性能不足の可能性もある。

lucas2024/mistral-nemo-japanese-instruct-2408:q8_0

CyberAgentが作ったとされているモデルのOllama版？

出力内容

こちらも真贋のほどはさておき、中々いい感じの文章を出してくれる。

生成速度はgemma3:27bよりは早いものの、それでも1分ほどかかっていた。

マシン負荷

CPU負荷はgemma3:27bよりやや低く、GPU負荷が少し上がる傾向があった。

マシン負荷

うちのマシンは200mmファンを四基、CPUにはNoctuaのヒートシンクに120mmファン、リアには140mmファンを装備しているが、gemma3:27bだとこれらがフル回転するので凄まじかった。

StableDiffusionやFF14ベンチ程度ではフル回転することはない。

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Open WebUIでGeminiを使えるようにした

2025/05/16 09:21 技術::AIソフトウェア::Open WebUI

適当にググって見つかる記事が軒並み古くアテにならなかったのでやれるようにした記録として残す。

AI StudioのUIだと再生成時に前の内容が上書きされてツリーが作れないとか、モデレーションが厳しいとかあるのでOpen WebUIから扱えると何かと便利だ。

確認環境

Env	Ver
Open WebUI	v0.6.6

手順

Open WebUIを起動する
管理者設定→FunctuonsからFunctionの追加画面を開く
gemini_manifold.pyのコードを貼り付けて保存する
- 本家と比較した場合、Function IDの文字列が作者の予期しない内容の時にError: Invalid model name formatが出ないように調整している
追加したFunctionの設定（歯車アイコン、Valves）にAPIキーを入れて保存
モデル一覧にGeminiが出ていればOK

GeminiのAPIキーの作り方

Get API key | Google AI Studioを開きAPIキーを作成する。

画像も生成したい場合

このFunctionでは画像が生成できないので画像を生成したい場合はgemini_manifold_google_genaiを使うといい。ただこっちだとLLMが使えなかった。

またsafety_settingsを外すための設定がないため、モデレーションを回避するためには恐らくコードを書き換える必要があるが確認できていない。

レートリミット緩和

そのままだとすぐレートリミットに引っかかるが、請求情報を紐づけると緩和できる。参考までに20k Tokens叩いた程度だと課金されなかった。

ClaudeやChatGPTと異なり従量課金に見えるため、Cloud Billingで予算アラートをしておくのが無難だ。

備考

条件はよくわかっていないが上記の手順で書いたFunctionを利用してNSFWコンテンツを生成するとGemini API側が応答の途中で何も返さなくなることがあることを確認している。この場合、続きを生成すると書いてくれることがあるが、書いてくれないこともある。また続きを書こうとしたときに現在の文章が破壊されることがあるのでバックアップを取って後で整理しなおすなど注意が必要。

LLMのやつに画像生成のやつをマージしてやれば全体的にいい感じになりそうだが、個人的にはStableDiffusionで事足りてるのでモチベーションは薄い。ついでに暇な人は画像生成のやつのsafety_settingsもいじればモデレーションを超えられるかもしれない。機能するかは確認していないが、この辺りが参考になりそうだ。

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