LINUX工房

ローカルLLM連載の最終回。AlmaLinux上で構築したvLLMやQdrant等のAI基盤を本番環境で安定運用するためのベストプラクティス、無停止アップデート、ベクトルDBのバックアップ設計、GPUメモリリーク発生時のトラブルシューティングをプロの視点で徹底解説します。

AlmaLinux上に構築したローカルLLM環境（vLLM、Qdrant）をPrometheusとGrafanaで可視化する手法を解説。DCGM-ExporterによるVRAM監視、KVキャッシュのフラグメンテーション検知、そしてゼロトラストを前提としたAIインフラのセキュリティ設計を網羅。

ローカルLLMに社内文書を学習させずに回答させる「RAG（検索拡張生成）」のインフラアーキテクチャを徹底解説。AlmaLinux上でQdrant（ベクトルデータベース）とEmbedding専用推論サーバーをPodmanで構築・連携するプロの設計手法。

AlmaLinux環境に「vLLM」を導入し、複数ユーザーからの同時アクセス（高トラフィック）に耐えうる本番向けローカルLLM推論サーバーを構築します。PagedAttentionの仕組みやGPUメモリ最適化、コンテナでのデプロイメント手法をプロの視点で徹底解説。

高価なGPUがなくてもAIは動く！AlmaLinux環境で「llama.cpp」を直接ビルドし、CPUや低VRAMのGPUを極限まで活用するローカルLLM環境の構築・チューニング手法（GGUF量子化、NUMA最適化など）をインフラ視点で詳細に解説します。

AlmaLinux環境に「Ollama」を導入し、セキュアなローカルLLMのAPIエンドポイントを構築する手順をインフラエンジニア向けに解説。Podmanコンテナを活用した運用、Quadletによるデーモン化、Nginxリバースプロキシ連携まで網羅します。

ローカルLLMをAlmaLinux環境で安定稼働させるための初期設定をプロの視点で徹底解説。nouveauドライバの無効化、NVIDIA CUDA Toolkitのクリーンインストールから、Docker/Podman連携、GPUチューニングまで網羅します。

Linuxエンジニアに向けて、ローカル環境でのLLM（大規模言語モデル）構築の基礎を解説。Ollama、vLLM、llama.cppの比較や、AlmaLinux 9/10環境でのGPU要件、インフラ視点のベストプラクティスを網羅した入門ガイドです。