ローカルLLMでコード補完してみた（Radeon RX 9600 XT 16GB＋Qwen2.5-coder） A hands-on report of running local LLM code completion using a newly acquired Radeon RX 96…
- 新調したRadeon RX 9600 XT 16GBとQwen2.5-coderを組み合わせ、ローカル環境でのコード補完を試みた実践レポート。
- AMD Ryzen 5 4500・RAM 32GBという一般的なミドルレンジ構成でも、コード補完レベルのLLM推論が十分に動作することを確認している。
English summary
- A hands-on report of running local LLM code completion using a newly acquired Radeon RX 9600 XT 16GB paired with Qwen2.5-coder on a mid-range AMD Ryzen 5 4500 system with 32GB RAM, confirming that consumer-grade hardware can handle inference for coding tasks.
コンシューマー向けGPUでローカルLLMを動かし、実用的なコード補完を実現するという試みが、個人開発者のあいだで着実に広がりつつある。本記事では、Radeon RX 9600 XT 16GBを新調したユーザーが、Qwen2.5-coderを用いてローカルコード補完環境を構築した体験をまとめたQiita記事を紹介する。
使用されたPC環境は、CPU がAMD Ryzen 5 4500、RAMが32GB（増設済み）、そして今回の主役であるRadeon RX 9600 XT 16GBという構成だ。本体自体は3年以上前に購入した機材であり、グラフィックカードのみを換装している。いわゆるハイエンド構成ではなく、コストを抑えたアップグレードであっても、コード補完レベルのLLM推論が現実的に動作することを示している点が注目される。
Qwen2.5-coderはAlibaba Cloudが開発・公開したコーディング特化型LLMシリーズで、0.5Bから32Bまで複数のサイズが提供されている。コード生成・補完・デバッグを主目的として訓練されており、特に小〜中規模のモデルサイズでも実用的な精度を発揮すると評価されている。VRAMが16GBあれば、量子化を活用することで14Bクラスのモデルも動作可能な範囲に入ってくる。
AMD GPUでローカルLLMを動かす場合、ROCmプラットフォームへの対応状況がしばしば課題として挙げられてきた。NVIDIAのCUDAエコシステムと比較すると対応ソフトウェアの幅に差があるものの、llama.cppやOllamaなどの主要推論フレームワークがROCm対応を進めており、Radeon環境での動作障壁は以前より低くなっている。RX 9600 XTはRDNA 4アーキテクチャに基づく比較的新しいモデルであり、ROCmのサポート状況は継続的に改善されていくと見られる。
AMD Ryzen 5 4500・RAM 32GBという一般的なミドルレンジ構成でも、コード補完レベルのLLM推論が十分に動作することを確認している。
ローカルLLMによるコード補完は、GitHub CopilotやCursorのようなクラウドベースのAIコーディングツールとは異なり、ソースコードが外部サーバーに送信されない点でプライバシー・セキュリティ上のメリットがある。企業の内部コードや個人プロジェクトを扱う際に、情報漏洩リスクを排除できるという需要は今後も高まる可能性がある。Continue、Tabbyといったローカル対応のコード補完拡張機能がVS Codeなどと統合されており、エディタ体験としてもクラウド型に近い使い勝手を実現しつつある。
ミドルレンジのAMD構成でもコード補完が実用レベルで動くという本事例は、高価なNVIDIA製GPU環境がなくてもローカルLLM開発に踏み出せることを示す一つの実証として参考になるだろう。
Running large language models locally on consumer-grade hardware has become a growing pursuit among individual developers, driven by both cost considerations and privacy concerns. A recently published Qiita post documents one developer's experience setting up local code completion using a Radeon RX 9600 XT 16GB GPU paired with Qwen2.5-coder — and the results suggest that mid-range builds are more capable than many might assume.
The machine in question is far from cutting-edge overall: the CPU is an AMD Ryzen 5 4500, RAM sits at 32GB (expanded from the original configuration), and the rest of the system is roughly three years old. The only meaningful upgrade was swapping in the Radeon RX 9600 XT. Despite this, the setup proved sufficient to run LLM inference at a level practical enough for code completion tasks — a meaningful data point for developers who are reluctant to invest in high-end NVIDIA hardware.
Qwen2.5-coder is Alibaba Cloud's family of coding-specialized language models, ranging from 0.5B to 32B parameters. Trained specifically for code generation, completion, and debugging, the series has earned a solid reputation for punching above its weight at smaller model sizes. With 16GB of VRAM available, running quantized versions of models in the 7B–14B range becomes realistic, covering a sweet spot between quality and speed for local inference.
AMD GPU support has historically been a friction point in the local LLM ecosystem. ROCm, AMD's GPU compute platform, has lagged behind NVIDIA's CUDA in terms of software compatibility and community tooling. However, the gap has narrowed considerably. Major inference frameworks like llama.cpp and Ollama now include ROCm support, and the RDNA 4 architecture underpinning the RX 9600 XT is relatively new, meaning driver and platform support is likely to continue improving over time.
The privacy angle is arguably one of the strongest arguments for local LLM code completion. Tools like GitHub Copilot and Cursor offer polished cloud-based experiences, but they require sending code to remote servers — a non-starter for proprietary enterprise codebases or security-sensitive projects. Local alternatives such as Continue and Tabby integrate with VS Code and other editors, offering a workflow that increasingly resembles the cloud-based experience without the data-exposure risk.
This experiment reinforces a broader trend: the barrier to entry for practical local LLM use is falling. A modest GPU upgrade on an aging mid-range system, combined with well-optimized open-weight models and maturing inference tooling, is enough to unlock usable AI code assistance. For developers sitting on AMD hardware or watching their budgets, this kind of real-world report offers a more grounded benchmark than synthetic comparisons alone.
本ページの本文・要約は AI による自動生成です。正確性は元記事 (qiita.com) をご確認ください。
