おそらく、Elon Musk の xAI が Grok 2.5 をHugging Faceにリリースしたという話を聞いたことがあるでしょう。当然、これはノート PC で気軽に実行できるような小さなモデルではないため、非常に重要なことです。500 GB を超えるモデル ファイルと、厳しいハードウェア要件が求められます。ファイルを入手しようとして、インターネット環境が整っていない、または GPU の性能が十分でないことに気付いたとしても、心配しないでください。こういうことはよくあることです。また、AI ラボに所属しているか適切な環境がない限り、このサイズのモデルの展開は、まさにプラグアンドプレイとは言えません。それでも、プロセスを理解しておくと、興味がある場合や、ハードウェアに資金が投入されたときに備えてシステムを準備したい場合は役立ちます。さらに、Grok の起動方法を理解することで、たとえこれが誰にとってもアクセスしやすいものではないとしても、オープンソースの大規模言語モデルの将来を垣間見ることができるかもしれません。
Grok 2.5 をローカルで実行する方法: ステップバイステップガイド
モデルをダウンロードする
まず最初に、Grok 2.5 パッケージはHugging Faceで入手可能です。ダウンロードにはかなりの時間がかかります。約 42 個のファイルがあり、合計で約 500GB あります。インターネット速度が理想的とは言えない場合は、数時間、場合によっては数日かかることもあります。ダウンロードが中断されることはよくあるので、ダウンロードが一時停止したり失敗したりしても慌てないでください。再開ボタンを押すか、torrent を使用している場合は再起動してください。また、wgetやaria2などの適切なダウンロードマネージャーやコマンドラインツールがあれば、作業が楽になります。ただし、この作業には十分な空き容量と忍耐力が必要になることを覚えておいてください。
ハードウェア要件
ここからが厄介なところです。Grok 2.5 を正常に動作させるには、それぞれ 40GB 以上の VRAM を搭載した GPU が少なくとも 8 台必要になります。ええ、冗談抜きで。すべて新品で購入しようとすると数十万ドルかかり、大規模な研究機関や企業でない限りおそらく不可能でしょう。Windows と Linux では当然ながら必要以上に手間がかかるため、結局適切なスペックのクラウド GPU クラスターをレンタルする人もいます。つまり、現在のマシンの性能が十分でないなら、それだけの性能を提供できるクラウドプロバイダーを探す必要があるということです。そうでなければ、これは趣味程度には手が届かないでしょう。
推論エンジンをインストールする
次に、 SGLang推論エンジン（v0.5.1以降）が必要です。これはGrokを実行するためのもので、モデルの読み込みとプロンプトの処理を行うコアソフトウェアとして機能します。GitHubで入手できます。インストールには、リポジトリのクローン作成と依存関係の設定が含まれます。通常は次のようなコマンドを使用します。
git clone https://github.com/sglang/sglang.git cd sglang pip install -r requirements.txt MODEL_PATH環境によっては調整が必要な場合があるため、具体的な手順についてはREADMEを確認してください。また、このモデルはかなり重いため、モデルファイルとトークナイザーのパスを指す環境変数（や など）を設定することをお勧めしますTOKENIZER_PATH。
サーバーの設定と起動
すべてインストールが完了したら、あとは設定だけです。設定ファイルを編集するか、CLI経由で直接パラメータを渡します。一般的なオプションは以下のとおりです。
- モデルパスとトークナイザー– 500GB以上のファイルが存在する場所を指定します。例:
/path/to/grok/model - テンソル並列処理– GPU間でワークロードを分割します。例:
--tensor-parallel 8 - 量子化—ある程度の精度を犠牲にして推論を高速化したい場合はfp8を使用します。
--quantization fp8 - Attentionバックエンド（例：Triton）によるパフォーマンスの最適化
--attention-backend triton
サーバーの実行は次のようになります。
python sglang_server.py --model /path/to/model --tokenizer /path/to/tokenizer --tensor-parallel 8 --quantization fp8 --attention-backend triton ハードウェアやネットワーク速度によっては、起動に時間がかかる場合があります。設定によっては、サーバーがクラッシュしたり、最初にハングしたりすることがあります。原因は不明ですが、再起動や設定の調整で改善する場合があります。
デプロイメントをテストする
サーバーが起動したら、いくつかプロンプトを送信します。おそらくシンプルな curl コマンドか、提供されているウェブインターフェース（もしあれば）を使って送信するでしょう。Grok が応答するようなレスポンスが返れば、正常に動作しています。名前が返ってきたり、エラーが返ってきたりする場合は、何かがおかしいので、ログか設定を確認してください。これは一種の試行錯誤ですが、まあ、テクノロジーにはそういうこともあるものです。
ライセンス制限：本当の問題点
ええ、最近の大規模モデルの多くと同様に、Grok 2.5は完全にオープンではありません。コミュニティライセンス契約（Community License Agreement）に基づいており、研究、探索、ローカルでの調整には使用できますが、商用利用や再配布は絶対にできません。理由は定かではありませんが、Grokを使った商用展開、モデルの蒸留、新しいAIモデルの学習は禁止されています。多くの人にとって、これはクラウドの障害です。誰もこれを自宅のPCで使いたいとは思わないでしょうし、ライセンスもかなり制限が多いです。
MetaのLlama 3やOpenAIのGPTモデルといったオープンソースプロジェクトと比較すると、Grokの制限は後退のように感じられます。以前よりも透明性が高まっているとはいえ、多くの人々はこれをマスク氏とxAIが支配権を維持するための手段だと捉えています。
パフォーマンスとベンチマーク
Grok 2.5はリリース直後から好調で、GPQA、MMLU、MATHといった分野でClaudeやGPT-4といったモデルよりも高いスコアを記録しました。しかし、DeepSeek V3.1やQwen3-235Bといった新しいモデルがリーダーボードを席巻している現状では、Grokは少々時代遅れ感があります。とはいえ、リアルタイムのソーシャルメディアでのやり取りや迅速な情報検索に優れたツールを求めるなら、Grokは便利です。特にTwitterなどのプラットフォームとの連携が優れているため、その実力は折り紙付きです。
論争と戦略
Grokは、特にバイアスや不適切な出力に関して、数々の騒動を巻き起こしてきました。マスク氏のチームはこれに対し、GitHubでシステムプロンプトを公開し、透明性を強調しました。これは、研究者がモデルの安全策やバイアスを監査できるようにするためです。しかし、実のところ、マスク氏は既にGrok 3が6ヶ月以内に完全にオープンソース化される可能性を示唆しています。つまり、このモデルは単なる一歩に過ぎず、最終段階ではないということです。それまでは、パズルの重要なピースでありながら、ある程度制限のあるピースなのです。
Grok 2.5と他のオープンモデルの比較
MetaのLlama 3やOpenAIのGPT-OSSモデルと比較すると、Grokには強みがあります。具体的には、リアルタイムのソーシャルメディアフックと圧倒的な処理能力です。しかし、ハードウェア要件とライセンス制限により、全体的には実用性に欠けます。GPUファームを前提としているのであれば、Grokをぜひ検討してみてください。そうでない場合は、より洗練された、よりアクセスしやすい選択肢があり、それでも十分な性能を備えています。
まとめ
Grok 2.5 を起動して動作させるのは、特にハードウェアのハードルやライセンス制限を考えると、決して楽ではありません。それでも、インストールと設定方法を知っていることは、かなり便利なスキルです。特に、公開されているものの限界を把握するのが趣味であればなおさらです。期待が現実的な範囲であれば、xAI の取り組みやオープンソース AI シーンの将来像を垣間見ることができるでしょう。
まとめ
- 大規模なダウンロード、本格的なハードウェアが必要
- 推論エンジンとサーバーの設定に時間を費やす
- ライセンスは完全にオープンではないため、制約付きでの使用が可能
- ベンチマークスコアは良好だが、ハードウェア要件によりアクセシビリティが制限される
- 気軽にいじくり回すのではなく、研究や企業向けのセットアップに最適です