Linux に切り替えたらローカル LLM のセットアップ時間が数時間から数分に縮んだ理由

筆者は2018年から Make Tech Easier などでテック記事の執筆を続けており、Windows、Linux、オープンソースツールを扱うガイド、レビュー、解説記事で実績を積んでいます。Technical Ustad、Windows Report、Guiding Tech、Alphr、Next of Windows などの主要サイトにも寄稿歴があります。コンピュータサイエンスの学位を持つデータプライバシーとセキュリティの推進者でもあり、Fuzo Tech YouTube チャンネルでは関連のヒントやチュートリアルを公開しています。
Published Apr 30, 2026, 3:30 PM EDT

Windows 上でローカル LLM を動かすことがこれほど大変だとは思いもしませんでした。一見順調に見えても、後から確認するとインスタンスは完全に CPU だけで動いていたのです。ドライバーの設定、環境変数の調整、そして Ollama モデルをダウンロードした後の WSL2 セットアップまで、まるで別プロジェクトのような手間でした。しかも構築後もスタックの維持管理に追われ、本当に疲れました。

ところが Linux で試してみたところ、そのスムーズさに好意的な驚きを覚えました。工程はより直接的で簡単になり、何より「また壊れた」と構えて待つ必要がなくなったのです。以前、Linux のターミナルをローカル AI アシスタント化したときと同じ感覚でした。

本来なら10分で終わるはずだったセットアップ

Windows 版 Ollama が何度も足を引っ張る理由

Windows 向け Ollama のセットアップは一見単純そうですが、実際にはインストーラーのダウンロードと実行だけでは済みません。初回起動時にはテキストや応答が返ってくるため「すべて順調」と思い込みがちですが、ollama ps コマンドで確認すると GPU がアイドル状態のままになっています。これは処理が CPU 上で行われている証拠で、毎秒3〜5トークンという速度は本来の性能を大幅に下回ります。

厄介なのは、Ollama のデフォルト動作である「サイレントな CPU フォールバック」です。エラーを一切出さないため気づきにくくなっています。この現象自体は、VRAM がモデルに対して不足している場合は他の OS でも発生します。しかし Windows では、ドライバーとインストーラーの競合状態(レースコンディション)、環境変数の伝播の問題、リソースを奪い合う別プロセスなど、さまざまな要因がこれを引き起こします。

一見問題なさそうに見えても失敗することがあり、その場合は WSL2 に頼ることになります。筆者は Docker 経由で Open WebUI を試しました。ブラウザベースのサービスながら、Ollama をローカル版 ChatGPT のように快適に使えます。ただし、Docker が Windows で最も安定して動くのは WSL2 上であり、これは Windows 内で動く Linux 環境です。トラブルを避けるには慎重な設定が欠かせません。

もちろん、最終的には完成させられます。小さな問題は、このプロセスに「終わり」が感じられないことです。一つ直しては次が壊れ、またその次という繰り返しになります。動く環境にたどり着くまでの所要時間は予測できず、5分のこともあれば5時間のこともあります。

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実際の Linux へのインストールはこうだった

コマンド1つで GPU 有効化、追加設定はゼロ

対照的に、Linux へのローカル LLM 導入はあっけないほど静かに進みました。インストールコマンド1つから始まり、モデルのダウンロード、GPU の検出、それで完了です。最初の応答を生成したときは、何か直す箇所があるかもしれないと画面のそばに留まっていましたが、直すべき点は何ひとつありませんでした。

これはどちらの OS が優れているかという話ではありません。単純に、Ollama のインストールスクリプトが元々 Linux 向けに書かれていたため、バイナリの配置から、システム起動時に一緒に立ち上がるバックグラウンドサービスへの登録、GPU ハードウェアの自動検出まで、ほぼ完璧に動作するのです。ブリッジ層も環境の翻訳も不要です。インストール前にドライバーさえ揃っていれば、あとはすべて自動で片付きます。

なお、ドライバー確認の前にインストールしてしまったせいで GPU 検出に失敗した場合は、Ollama を再インストールすれば解決します。

筆者の経験をもとに、両 OS での流れを比較すると以下のようになります。

Windows は「対応済み」――しかし Linux こそ開発の本丸

エコシステムに長くいると気づくのですが、Ollama、Open WebUI、Docker は Windows 向けに作られたものではなく、Python 統合もそれらを軸に設計されたわけではありません。Windows サポートは後から上乗せされたものであり、これが大きな差を生んでいます。

最たる例が Open WebUI です。Linux では Docker コマンド1つで、ローカルの Ollama インスタンスに接続するコンテナが即座に起動し、あとはブラウザを開くだけです。Windows ではこれらの要素をすべて自分で組み立てることになります。動かなくはないものの、初回でうまくいくことはむしろ少なく、長いデバッグ作業につながりがちです。

AMD GPU ユーザーにとっては問題はさらに複雑です。AMD の GPU 推論向けコンピュート基盤である ROCm は、Linux ではバージョン7が完全サポートされています。一方 Windows では公式サポートがバージョン6.1+ で止まっており、実験的段階にとどまります。その結果、AMD GPU を搭載した多くの Windows ユーザーは、ハードウェアの能力にかかわらず、今なお Ollama を CPU で走らせています。土台となる GPU スタックがそもそも提供されていないからです。

なお、Ollama とは別の選択肢として LM Studio の利用も検討する価値があります。GUI ファーストで、Windows でも Linux でもクリーンに動作し、ターミナル操作なしでモデルを実行できます。ただしこれが向いているのは、ローカル LLM とのチャット以上のことをあまり求めないケースです。

節約できるのは初期セットアップだけではない

初回インストールがスムーズだったことはもちろん嬉しかったのですが、使い込むほどに Linux でのローカル LLM 運用の良さを実感するようになりました。理由は、これは一度入れたら永久に使い続ける類のものではないからです。新しいモデルが出れば試したくなり、モデルが遅く感じられれば、より小さい量子化バージョンを試すことになります。

これらはいずれもシステムレベルの変更を伴います。Windows で最初に直面した複雑さは、変更のたびに再発しえますし、ローカル LLM 体験全体を不快なものにしかねません。

もしローカル LLM のために Linux を試してみたいのであれば、筆者のおすすめは Linux Mint です。Windows エコシステムから移行してくる人にとって、おそらく最良のディストリビューションでしょう。

OS: Linux
最小 CPU スペック: 64ビット シングルコア
最小 RAM スペック: 1.5 GB

Linux Mint はデスクトップおよびノート PC 向けの人気の無料・オープンソース OS です。初心者に優しく、安定性が高く、インストール直後からすぐに実用的に使える点が魅力です。