エッジAIが動かない・遅い・落ちる

対処（上から順に）

1. ブラウザ（Chrome/Safari/Edge）とOSを最新に更新する
2. 下の自己診断ボタンで自端末のWebGPU対応を確認する
3. 🟢軽量モデル（<50MB）のデモに切り替える（WASMでも実用速度）
4. 可能ならWebGPU対応のPCで試す

対処（上から順に）

1. モデルサイズ凡例を確認し、🔴はPCで・🟢軽量をスマホで
2. 他タブ/他アプリを閉じてメモリを空ける
3. 連続実行を避け、端末を冷ましてから再試行する
4. WebGPUが有効な端末・ブラウザに切り替える

対処（上から順に）

1. 日本語は char/s の期待値で評価する（Pi5でも約18 char/s＝黙読より速い）
2. WebGPU/GPUが有効か自己診断で確認する
3. モデルを小さく（量子化・サイズダウン）してVRAMに収める
4. 用途次第ではCPUでも実用圏（小型LLM・軽量ビジョン）

対処（上から順に）

1. 「日本語で答えてください」と明示的に指示する
2. thinkingを無効化、または別モデルに替える
3. 量子化を緩める／モデルサイズを上げる

対処（上から順に）

1. LLM（生成）は基本はGPU/CPUで動かす（Pi5はCPUで約11 tok/s）
2. Hailo-10H(AI HAT+2)限定で、Hailo公式のGenAI専用ツール『hailo-ollama』を使えばNPU上でLLMを動かせる（apt: hailo-gen-ai-model-zoo）。ただし実測ではCPUより速いとは限らない（モデル次第・実測はレビュー参照）
3. NPUの疑いようのない得意分野はYOLO等のビジョン推論（高FPS・低電力）
4. ビジョン＋LLMを同時に使うなら、NPU=ビジョン／CPU・GPU=LLM の役割分担構成が無難

対処（上から順に）

1. curlで叩く場合は必ず `-H 'Content-Type: application/json'` を付ける
2. 使う前に `curl -X POST :8000/api/pull -d '{"model":"<name>"}'` で明示的にpullしてから generate/chat を呼ぶ
3. 補完ではなく `/api/chat` に `messages:[{role:"user",content:...}]` で投げる
4. 既定ポートは8000（一般的なOllamaの11434とは別）。素のOllamaと共存させる場合はポート重複に注意

対処（上から順に）

1. アドレスバーの権限アイコンから「許可」に変更する
2. https（または localhost）で開く
3. カメラを使う他アプリ・他タブを閉じてからページを再読込

対処（上から順に）

1. 初回はWi-Fi等の安定回線でダウンロードする
2. サイズ凡例で🟢軽量を選ぶ（初回ロードが短い）
3. 再読込でブラウザキャッシュを利用する（2回目以降が速い）

対処（上から順に）

1. メモリ構成を確認（専用VRAMか統合か）。専用VRAM機ほど効く
2. モデルをVRAMに収まるサイズへ（量子化・縮小）
3. 用途次第ではCPUで十分（Pi5の日本語LLMも実用圏）

対処（上から順に）

1. Chromeを最新の安定版に更新する（デスクトップ推奨）
2. chrome://flags で Prompt API / on-device model を有効化し再起動
3. 数分待ってモデルのダウンロード完了後に再試行する

対処（上から順に）

1. 静かな環境で、マイクを口元に近づける
2. ノイズ除去デモで前処理する／外部マイクを使う
3. より大きいモデルに切り替え、言語（日本語）を明示する

対処（上から順に）

1. 🟢軽量／🟡中量モデルのデモに切り替える
2. 他タブ・他アプリを閉じてから再読込する
3. メモリの大きい端末・PCで開く

対処（上から順に）

1. 情シスにモデル配布元ドメイン（CDN/HF）の許可を依頼する
2. モデルを社内ミラーにセルフホストして配信する
3. オフライン前提なら事前キャッシュ／同梱の構成を検討する