BittensorMan開発環境とインフラ / 実機で確認した値だけ（調査日 2026-09-01）
この4台と、
借りた2つで作っています。
動画生成、動画配信、システム開発、システムサービスを一人でやるのに、いま何を使っているかを全部書きます。
版数と構成は推測ではなく、その日に各マシンへ入って nvidia-smi や --version で確認したものです。
増減したら書き換えます。
01
マシン
| 役割 | GPU | CPU | RAM | やっていること |
|---|---|---|---|---|
| メイン機 | RTX 3090 (24GB) | Ryzen 7 5700X | 62GB | AI動画の生成、LLM、各サービスのAPI。常時95本のサービスが動いている |
| 動画・音声機 | RTX 3090 (24GB) | Core i9-10850K | 62GB | 動画生成（Wan2.1-T2V）、音声認識（whisper-large-v3-turbo）、社内ツール |
| 画像生成機 | RTX 3080 (10GB) | Core i7-10700K | 46GB | 画像生成（ERNIE-Image-Turbo）と音声合成（VOICEVOX）の専用機 |
| 監視機 | RTX 3070 (8GB) | Core i5-9400F | 23GB | Zabbixによる死活監視、外部からの入口（踏み台）、軽いLLM |
4台ともUbuntu 22.04.5 LTS（Linux 6.8）。GPUは合計4枚・VRAM 66GB。自宅・事務所に置いた実機で、クラウドのGPUは使っていません。
| 借りているもの | 構成 | 用途 |
|---|---|---|
| Google Cloud Run | asia-northeast1 | kgeo（AI検索対応の日本語監査）のAPI。使った分だけ課金で常時起動しない |
| 共有レンタルサーバー（heteml） | Apache / PHP 8.2・8.3 | 公開Webの全部。DB不要・PHPだけで動くように作ってあるので、ここで完結する |
02
ローカルで動かしているAI
| 用途 | モデル | 動かし方 | 使いどころ |
|---|---|---|---|
| 文章・判断 | gemma4:26b / 12b-it-qat / e4b | Ollama | 台本、要約、分類、判断API。26bはメイン機、12bは動画の台本用 |
| 埋め込み | nomic-embed-text | Ollama | 検索・分類の下ごしらえ |
| 画像生成 | ERNIE-Image-Turbo | diffusers | 動画のシーン画像。384×384・4ステップで実用速度に調整 |
| 動画生成 | Wan2.1-T2V-1.3B / LTX-2.3-22B | PyTorch | テキストから短い動画。用途で使い分け |
| 音声合成 | Audio8-TTS（話者クローン） / VOICEVOX | 自作API | Kurageの声。失敗時はVOICEVOXへ自動で切り替える |
| 文字起こし | whisper-large-v3-turbo / faster-whisper | whisper.cpp ほか | 議事録（kaimom）と動画の字幕 |
| 顔・アバター | LivePortrait / MuseTalk / DWPose | PyTorch | AI VTuberの表情と口の動き |
| 音楽 | ACE-Step | PyTorch | 動画のBGM |
| OCR・翻訳 | PP-OCRv6 / NLLB-200 | PaddleOCR ほか | 帳票の読み取りと多言語化 |
毎日動く処理はできるだけ自分のGPUに置いています。従量課金だと、毎日回す仕組みは採算が合わなくなるからです。
外部のAI API
| サービス | モデル | どこで使っているか |
|---|---|---|
| DeepSeek | deepseek-v4-flash / v4-pro / chat / reasoner | 判断API（kcbrain・kfxbrain）の有料プラン、日本株のマルチエージェント分析（ktajp）、AI検索監査（kgeo）、社内ナレッジ検索（kopenkb）。事実を落とさず速いので、お客様に課金する処理はこちらに寄せている |
| 外部API全般の方針 | — | 無料枠・内部処理・毎日回すものはローカルのgemma4。課金する処理と、精度で負けたくない処理だけ外部APIを使う |
03
開発環境
| 種類 | 使っているもの | どう使っているか |
|---|---|---|
| AIエージェント | Claude Code 2.1.212 / Codex CLI 0.144.1 | コードはほぼこの2つに書かせている。設計と判断は人間、実装はAI、正しいかは実測 |
| エディタ | VS Code | AIエージェントを常駐させる場所。手で書くのは設定と方針だけ |
| OS | Ubuntu 22.04.5 LTS / Linux 6.8 | 4台とも同じ。NVIDIAドライバは555.42.02（監視機のみ535.230.02） |
| コンテナ | Docker 28.4.0 | PostGIS、Valhalla、Twenty CRM、広聴AIなど、OSSはコンテナで動かす |
| 言語 | Python 3.11 / Node.js 20.20.2 / PHP 8.2 | AI関連はPython、静的サイト生成はNode、公開WebはPHP |
| 動画・音声 | FFmpeg 5.1.3 | 合成、字幕焼き込み、音声の正規化、サムネイル。動画生成の全工程で使う |
| サービス管理 | systemd（user unit） | sudoなしで再起動できるようにユーザー単位で動かす。メイン機で95本 |
| 監視 | Zabbix / 自作の外形監視 | 死活とリソースを常時。落ちたら通知が飛ぶ |
04
なぜこの構成なのか
データを外に出さない。 意見の分析、議事録、顧客の情報。お客様から預かるものを外部のAPIに送らずに済むよう、 文章も画像も音声もローカルで動く構成にしています。外部APIを使うのは、課金する処理と精度で負けたくない処理だけです。
毎日動かしても費用が増えない。 動画は毎日自動で作られます。従量課金だと本数に比例して費用が増えるので、 電気代で済む自前のGPUに寄せています。
止まっても自分で直せる。 サービスはsudo不要のユーザー単位で動かし、監視は別の機械から。 中身が分かっているものだけを使う、という方針です。
公開は共有レンタルサーバーで足りる。 公開しているWebはPHPだけで動くように作ってあるので、 月数百円のサーバーで完結します。重い処理だけを自宅のGPUが受け持ちます。