Local llm slow diagnosis

ローカルLLM(ollama等)がMac/ノートPCで異常に遅い(eval rate 1-2 t/s等)時の原因切り分け。"100% GPU"表示なのに遅い場合に発火。From its SKILL.md

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npx -y skills add bokuwalily/claude-code-skills --skill local-llm-slow-diagnosis

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切り分けは「安く効く順」ではなく「最も見落とす順」で。電力を最後に回すと時間を溶かす。

ollama ps でPROCESSOR列確認。"100% GPU"でも遅いなら以下へ（GPU"割当"≠フルクロック）
メモリ切り分け: memory_pressure | grep free。他モデルを ollama stop <model> して再測定。変化なければメモリは無関係
バージョン: ollama --version と gh api repos/ollama/ollama/releases/latest --jq .tag_name を比較。更新しても変わらなければソフトは無関係
電力(最重要・盲点): system_profiler SPPowerDataType | grep -iE "Wattage|State of Charge"
- アダプタW数が低い(8W=iPhone充電器クラス)＋バッテリー低残量 → GPUスロットリング確定
- Apple Siliconノートは給電不足/低バッテリー時にGPUクロックを絞る。AC接続でも起こる
補助: pmset -g | grep lowpowermode（1なら低電力モード）、pmset -g therm（CPU_Speed_Limit<100でサーマル抑制）

"100% GPU"はGPU割当の意味で、フルクロックの意味ではない。prompt eval も generation も両方遅いなら電力/熱を疑う
ollamaバージョン更新やメモリ解放を先に試しがちだが、給電が原因なら全部無駄。電力確認を早める
M5等の最新チップはアダプタ70W+必須。8-30Wでは高負荷時に破綻し、充電も追いつかずバッテリーが低残量で張り付く
macOSのollamaは手動DMG。CLI更新は brew install --cask --force ollama-app(モデルは~/.ollamaに残り保持される)

アダプタを70W+に替え、バッテリー50%+まで充電後に ollama run <model> --verbose "short task" で eval rate 再測定
10倍以上改善すれば電力が原因だったと確定（実例: 8W時1.28 t/s → 68W時10.73 t/s）

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