 | ついに、Raspberry Pi 5（8GB）でGemma 4（E4B）モデルを動かせました。モデルは約9.6GBのRAMを必要とするので、メモリ管理は工夫が必要でした。 構成： Raspberry Pi OS。 Lexar SSD（高速Swapのために必須）。 メモリ管理：不足を埋めるためにZRAMとRAM Swapを組み合わせました。少し遅いですが、安定して動きます！ オーバークロック：2.8GHzまでプッシュ 重い処理を助けるために（arm_freq=2800）。 熱的な成功： 自作の「積み重ねファン」冷却ラックを使用。長時間の生成中でも100%負荷でも、温度は50°C〜55°Cの範囲で安定しています。 最速のAl構成ではないかもしれませんが、Pi 5で物理的なRAM以上のサイズのモデルを扱えるのは驚きです！ [リンク] [コメント] |
RPi 5 8GBでGemma 4 e4b（必要メモリ9.6GB）を動かす！安定した2.8GHzオーバークロック＆自作カスタム冷却
Reddit r/LocalLLaMA / 2026/4/4
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要点
- Redditのユーザーが、モデルに約9.6GBのメモリが必要にもかかわらず、8GB RAMのRaspberry Pi 5でGemma 4 E4Bモデルを正常に動作させたと報告しています。
- RAM不足は、ZRAMとRAMスワップを組み合わせることで補います。スワップが安定動作に十分な速さになるよう、SSD（Lexar）を使用しています。
- 生成処理に伴って増える計算負荷に対応するため、CPUの安定したオーバークロックを2.8GHzに設定してチューニングしています。
- 熱的な信頼性のために、自作の積み重ね型ファン冷却構成を用い、長時間の生成で100%負荷が続いても温度を約50〜55°Cに維持しています。
- パフォーマンスは最速ではないものの、メモリ設計と冷却／オーバークロック技術を組み合わせることで、制約のあるハードウェア上でローカルAI推論を実用的に実現できることを示しています。
