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機械学習モデルを Docker 風にローカルで操作する #Ollama 。

Intel Mac (MBP, Early 2015) だと 3B パラメーターの 2GB 程度の軽量モデル（Orca Mini）でも GPU メモリ不足で動いてくれない例の件。

なんと macOS 上の Docker だと動いた。

ソースをザクっと見ると、どうやら Mac 版のバイナリは Apple の Metal を使うようになっているため CPU モードであっても GPU が強制的に使われるっぽい。
そのため 2GB 程度の GPU じゃクソの役にもたたん、とエラーを吐くらしい。

Docker の場合は CPU が使われるので、GPU メモリ量にはひっかからないので、遅いけど動く、と。

重いとは言え、Llama2（7B パラメーターの 3.8GB サイズのモデル）でも、体感的に ISDN 時代くらいの速度で使える。

添付動画は、Docker でモデルを実行するコンテナ（ollama serve サービス）を起動して、ローカルから ollama コマンドでモデルを実行している例。

一度起動（モデルをメモリに読み込み）すれば、思ったよりも動いてくれる。