PicoLMで10ドル台のボード上でTinyLlamaを実行する – 完全チュートリアル

February 27, 2026

カテゴリ: チュートリアル記事

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PicoLMで10ドル台のボード上でTinyLlamaを実行する – 完全チュートリアル

組み込みAIはもはやGPUやクラウドサーバー専用の贅沢ではありません。PicoLMは軽量なCのみの推論エンジンで、Raspberry Pi Zero 2WやLicheeRV Nanoのような256 MBデバイス上で1億パラメータのモデルを実行できます。このチュートリアルでは、以下のステップをすべて解説します：

なぜPicoLMなのか？ | TinyLlama 1.1B（GGUFフォーマット、ゼロ依存、<80 KBバイナリ、約45 MBランタイムRAM）
ハードウェア前提条件 – Raspberry Pi 5（4コア）、Pi 4、Pi 3 B+、Pi Zero 2W、またはRISC‑Vボード（LicheeRVなど）
ビルド＆インストール – Pi/Linux用のワンライナー、Windows用フルソースビルド
モデルのダウンロード – 638 MBの単一ファイル。重みをメモリマップして、RAMコピー不要
クイックテスト – プロンプト→レスポンスパイプラインを確認
パフォーマンス – トークン/秒チャート、RAM使用量、スレッド調整方法
PicoClawとの統合 – プロンプトをパイプし、JSON出力を読む超軽量Goアシスタント
高度なオプション – JSON文法制約、KVキャッシュ永続化、混合精度、GPU不要オフライン
FAQ & トラブルシューティング – よくある落とし穴とデバッグヒント
次のステップ – Llama‑2への拡張、他のLLaMAモデル、カスタムツールの追加

1. なぜPicoLMなのか？

機能	メリット
純粋なC実装	外部ライブラリ不要、コンパイル時のSIMD自動検出
GGUFネイティブ	`Q4_K_M`重みを直接読み込む
Flash Attention	O(seq) メモリフットプリント
FP16 KVキャッシュ	キャッシュサイズを88 MB → 44 MBに削減
文法制約JSON	小規模モデルでも信頼性の高いツールコール
RISC‑V用クロスコンパイル	LicheeRV Nanoで動作
ティニーバイナリ（約80 KB）	どこでもデプロイ

結果 – TinyLlama 1.1Bが256 MB RAMと45 MBランタイムメモリを備えた約10ドルのボードで動作します。

2. ハードウェア前提条件

ボード	RAM	コスト	備考
Raspberry Pi 5 4‑core	2 GB+	$60	最高性能
Raspberry Pi 4 4‑core	1 GB	$35	良いトレードオフ
Raspberry Pi 3 B+	512 MB	$25	まだ動作
Raspberry Pi Zero 2W	512 MB	$15	超安価
LicheeRV Nano	512 MB	$10	RISC‑V、NEONライクSIMD

SDカードはモデルとランタイム用に最低1 GBのストレージが必要です。

3. ビルド & インストール

ワンライナーインストーラー（Pi/Linux）

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/RightNow-AI/picolm/main/install.sh | bash

このスクリプトは次を行います： 1. アーキテクチャ（ARM64, ARMv7, x86‑64）を検出 2. gcc, make, curl が無い場合インストール 3. 最適なSIMDフラグでPicoLMをビルド 4. TinyLlama 1.1Bの Q4_K_M モデルをダウンロード 5. picolm を $PATH に追加

フルソースビルド（クロスプラットフォーム）

git clone https://github.com/rightnow-ai/picolm.git
cd picolm/picolm
# ローカルビルド用CPUを自動検出
make native
# あるいはx86ホストからRaspberry Piへクロスコンパイル
make cross-pi
# RISC‑V用ビルド
make riscv

Windows (MSVC)

cd picolm
build.bat
picolm.exe model.gguf -p "Hello" -n 20

4. モデルのダウンロード

デフォルトの make model ターゲットは TinyLlama 1.1B Chat (Q4_K_M) を取得します – 638 MB。

cd /opt/picolm
make model

別のGGUFを使いたい場合は ~/.picolm/models/ に置き、後で設定を更新します。

5. クイックテスト

./picolm /opt/picolm/models/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf -p "Explain gravity in one sentence" -n 30

短くまとまりのある説明が得られるはずです。バイナリは約80 KBで、プログラムは <45 MB RAM を消費します。

6. パフォーマンスベンチマーク

デバイス	コスト	Tokens/s	RAM	備考
Pi 5 4‑core	$60	~10	45 MB	4‑core NEON
Pi 4 4‑core	$35	~8	45 MB	NEON
Pi 3 B+	$25	~4	45 MB	NEON
Pi Zero 2W	$15	~2	45 MB	ARMv7
LicheeRV Nano	$10	~1	45 MB	RISC‑V SIMD

Tip: -j フラグでスレッド数を増やせます（Pi 5最大8）。RISC‑Vではシングルスレッドに限定されます。

7. PicoClawとの統合

PicoClawはPicoLMをサブプロセスとして起動する軽量Goアシスタントです。ビルド済みバイナリを使うように設定します：

{
  "agents": {
    "defaults": {"provider": "picolm", "model": "picolm-local"}
  },
  "providers": {
    "picolm": {
      "binary": "~/.picolm/bin/picolm",
      "model": "~/.picolm/models/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf",
      "max_tokens": 256,
      "threads": 4,
      "template": "chatml"
    }
  }
}

実行例：

picoclaw agent -m "What is photosynthesis?"

PicoClawがプロトコルを処理するので、デバイスはオフラインのまま、レスポンスは即座に表示されます。

8. 高度なオプション

フラグ	目的
`--json`	文法的に正しいJSON出力を強制（ツールコールに必須）
`--cache file.kvc`	KVキャッシュを永続化；繰り返しプロンプトでプレフィルを回避
`-t <float>`	Temperature；0で貪欲出力
`-k <float>`	Top‑p分枝サンプリング
`-s <int>`	RNGシード
`-c <int>`	コンテキスト長を上書き（例：512）

JSONテスト例

./picolm /opt/picolm/models/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf --json -p "Return JSON with name and age" -n 40 -t 0.3

{"name":"Alice","age":30} のような出力が得られます。

9. FAQ & トラブルシューティング

Q: Pi が数秒後に停止します。 A: SDカードが遅い可能性があります。高速UHS‑Iカードを使用し、書き込みキャッシュを有効にしてください（ddrescue）。

Q: 「Out‑of‑memory」エラーが出ます。 A: -j やコンテキスト長を減らしてください。Pi Zeroではコンテキストを512に保ちます。

Q: モデルのストレージ容量は？ A: TinyLlama 1.1B Q4_K_M は638 MB。その他モデルは異なります（Llama‑2 7B は4.1 GB）。

Q: Llama‑2 7B は動作しますか？ A: はい。デバイスに約1.4 GBのランタイムRAMがあれば動作します。Pi 4 4 GB で動作し、速度は遅いです。

10. 次のステップ

カスタムツールの追加：PicoClaw は外部バイナリ（例: Webリクエスター）を呼び出し、JSONに応答を埋め込めます。
モデル拡張：任意のGGUF LLaMAアーキテクチャが使用可能。Hugging Face からダウンロードし設定を更新。
速度向上：デスクトップCPU用AVX2/AVX‑512カーネル、予測デコーディング、または大きなSIMDカーネル。
エッジAIパッケージ：PicoLM を Raspberry Pi OS や Alpine Linux 用アプリイメージにパッケージ化。

Bottom line

PicoLM は GPU・クラウド・インターネットがなくても、1 億パラメータのLLMを約10ドル、256 MBボードで動かせることを示しています。2分のインストール、80 KBバイナリ、45 MB RAM フットプリントで、最も安価なローカルAIです。IoTホビイスト、プライバシー擁護者、エッジ推論の限界を押し上げる開発者にピッタリです。

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