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続・Qwen3-TTS！GTX 1070（Ubuntu）とGTX 1650（Windows）のローカルGPUで動くのか試してみた

AI TTS PowerShell Ubuntu コンピュータ

前回はQwen3-TTSのボイスクローンをGoogle Colab（無料枠のT4）で試してみました。コピペ中心であっさり動いたので、次はやっぱりローカルGPUで動かしたくなるのが人情というものです😊

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Qwen3-TTSをGoogle Colabで試した回

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Irodori-TTSをGTX 1650＋WSL2でローカル動作させた回

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手元には検証にちょうどいい（＝スペックが微妙にしんどい😅）GPUマシンが2台あります。

  • GTX 1070（VRAM 8GB）＋Ubuntu 24.04 … Pascal世代（sm_61）。Irodori-TTSの回でtorch 2.10に切り捨てられた因縁のマシン
  • GTX 1650（VRAM 4GB）＋Windows 11 … ColabのT4と同じTuring世代。ただしVRAMは1/4の4GB

つまり今回の検証テーマは2つです。「Pascal世代はまだ戦えるのか」と「Turing世代でもVRAM 4GBで足りるのか」。前者はソフトウェアサポートの問題、後者はモデルサイズの問題という、性格の違うハードルなんですよね。まずは因縁のGTX 1070から片付けていきます。

⚠️ 本記事の情報は2026-07時点のものです。PyTorchやqwen-ttsの版が上がると挙動が変わる可能性があります。

  • 1. 検証環境と作戦
    • Windowsネイティブは行けそうなのか（事前調査）
  • 2. GTX 1070＋Ubuntu 24.04編（Pascalはまだ戦えるのか）
    • 2.1. まずは素直に最新構成で（たぶん失敗する）
    • 2.2. 旧バージョンのtorchで延命を試みる
    • 2.3. qwen-ttsの導入と依存の綱引き
    • 2.4. 0.6B／fp32で生成ベンチ
  • 3. GTX 1650＋Windows 11ネイティブ編（VRAM 4GBでも動作するか？）
    • 3.1. 環境構築（uv）
    • 3.2. CUDA版PyTorchとqwen-ttsのインストール
    • 3.3. ⚠️SSLエラーとの遭遇（uv管理Pythonの罠）
    • 3.4. 0.6Bモデルで生成してみる
  • おわりに
  • 参考リンク
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LLMモデルをダウンロードしたのに「動かない…🥲」を防ぐ。AIモデル選択に使える「LLM Checker」

LLM AI Windows Ubuntu PowerShell node.js コンピュータ

「自分のPCの中だけでAIを動かしてみたい」と思って、モデルを探してダウンロードしてみる。ところが、いざ動かそうとしたら重すぎて動かない、あるいはメモリに収まらずエラーで止まってしまう…。

ローカルLLMCPを触りはじめると、わりとよくあるのがこのパターンです。 モデルのファイルは数GBあることも多いので、ダウンロードし終わってから「あちゃー、これ自分のPCじゃ無理だったか…」となると、なかなかガッカリします。

この「ダウンロードしてから気づく」を、先回りして防いでくれるのが「LLM Checker」というツールでした。 このツールは、次のGIGAZINEさんの記事で知りました。

参考：無料で自分のPCで動かせるローカルAIモデルがわかる「LLM Checker」 - GIGAZINE

gigazine.net

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Raspberry Pi × socat の便利な使い方｜netcatの先へ進む万能ツール

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以前、ncコマンドの使い方をブログにまとめてみました。

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このツールは「ネットワークのスイスアーミーナイフ」と呼ばれるだけあって便利なのですが、使ってみると「暗号化はできないの?」「シリアルポートと組み合わせると便利なんだけど…」みたいな要求もでてきます。つまり、ncだけでは届かない場面 が見えてきたんですよね。

今回紹介するsocatです。ncの上位互換とも言える存在で、ncで困っていた部分にピタッと答えてくれるのです。

今回のエントリでは自分の理解の整理も兼ねてまとめておきたいと思います。

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ローカルLLMに「CPU温度を教えて」と聞いたら、ちゃんと関数を選んでくれた話

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先日の記事では、Granite 4.1をRaspberry Pi 5で試していましたが、そのなかでFunction Calling（ツール呼び出し）を初めて使いました。 名前は知っていたけど実際に触ったのは初めてで、やってみたら思っていたより仕組みがシンプルだったので、備忘録としてまとめておこうと思います。

今回は先日と同様にプラットフォームとしてはOllamaを使います。Function Calling自体はモデルに依存しない仕組みなので、Granite 4.1に限らず、Ollamaで動くモデルであれば同じ方法で試せます。

今回のデモでは日本地名の取得など日本語のやり取りが出てくるので、日本語が得意なモデルのほうが成功体験を得やすいです。ということで今回はGemma 4（E4B）を使ってみます。Qwen2.5やLlama 3のFunction Calling対応版でも同様に動きます。

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⚠️ 本記事の情報は2026年5月時点のものです。OllamaのAPIやFunction Callingの仕様は今後のアップデートで変わる可能性もあります。

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【ビジネス編】Ubuntu 24.04 → 26.04 LTS、業務で上げる前に見ておくと「アレ?」が減る話

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Ubuntu 26.04 LTS が 2026-04-23 にリリースされましたね。24.04 LTS からの移行で踏みやすい地雷を、業務インフラ・サーバー運用の視点で整理してみます。後で自分が見返すための備忘録的な位置付けです。

個人ユーザー(自宅 PC、ラズパイ、ゲーミング Linux など)向けの注意点は別記事にまとめました:「Ubuntu 24.04 → 26.04 LTS【個人・ホビー編】」のほうも合わせて読んでみてください。今回は社内インフラ・クラウド・コンテナ基盤など、業務利用にフォーカスしてます。

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26.04 LTS は、単なるパッケージ更新だけでなく、cgroup、initramfs、sudo/coreutils、APT、認証基盤、Web サーバー hardening など、運用上の前提に触れる変更が複数入っている LTS なんですよね。「とりあえず上げてみる」より、自分の環境のどの前提に触れるかを先に見ておくほうが安全かなと思います。

今回のスタンス Ubuntu 26.04 LTS の release notes と各パッケージの公式情報をもとに整理してみます。一部、断定的に書ける根拠がまだ弱い項目は「要確認」「方向性として」といった表現に留めています。本番投入前は自分の環境の release notes と各ベンダー文書で再確認するのをおすすめします。

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