Ollama

大規模言語モデルをローカルで簡単に実行できるオープンソースツール。コマンド一つでLLaMA、Mistral、Gemmaなど様々なモデルを手軽に利用できます。

Ollama：ローカルでLLMを簡単に実行できる革新的ツール

Ollamaは、大規模言語モデル（LLM）をローカル環境で簡単に実行できるオープンソースツールです。2023年にリリースされ、複雑な設定なしにコマンド一つで様々なAIモデルを利用できることから、開発者やAI愛好家の間で急速に普及しています。

公式サイトはこちら

概要

• 提供元: Ollama, Inc.
• サービスリリース年: 2023
• 提供形態: オープンソース（MIT ライセンス）、デスクトップアプリ
• 対応OS: macOS、Linux、Windows
• 対象ユーザー: 開発者、研究者、プライバシー重視のユーザー、AI学習者

Ollamaは「Docker for LLMs」とも呼ばれ、LLMの実行を劇的に簡素化します。データのプライバシーを保ちながら、最新のAIモデルを手軽に試すことができます。

主な機能・特徴

1. ワンコマンドでモデル実行
   ollama run llama3 のような簡単なコマンドで即座にモデルを起動。
2. 豊富なモデルライブラリ
   LLaMA、Mistral、Gemma、Phi、Vicunaなど50以上のモデルに対応。
3. 自動的な最適化
   ハードウェアに応じて自動的に量子化やGPU最適化を実施。
4. REST API提供
   ローカルAPIサーバーとして動作し、アプリケーション統合が容易。
5. モデルのカスタマイズ
   Modelfileを使用して独自のモデルやプロンプトテンプレートを作成。

ユースケース

• プライベートAIアシスタント: 機密データを外部に送信せずにAI活用
• 開発・テスト環境: ローカルでのAIアプリケーション開発
• 教育・学習: LLMの仕組みや挙動を学ぶための実験環境
• オフライン環境でのAI利用: インターネット接続なしでAI機能を実現

活用事例

• 法律事務所でのドキュメント分析
  Ollamaを使用して機密性の高い法的文書をローカルで分析。クライアントデータを外部APIに送信することなく、AIの恩恵を受けることに成功。
• ソフトウェア開発チームでのコードレビュー
  開発環境にOllamaを統合し、コードレビューとドキュメント生成を自動化。プロプライエタリコードの漏洩リスクなしに生産性が40%向上。
• 教育機関でのAI教育
  大学のコンピュータサイエンス学部でOllamaを導入。学生が様々なLLMを自由に実験でき、実践的なAI教育を実現。
• 研究機関でのカスタムモデル開発
  Ollamaをベースに特定分野に特化したモデルを開発。データの機密性を保ちながら、独自の研究を推進。

使い方

インストール

# macOS/Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Windows
# 公式サイトからインストーラーをダウンロード

基本的な使用方法

# モデルの実行
ollama run llama3

# モデルのダウンロード
ollama pull mistral

# 利用可能なモデル一覧
ollama list

# APIサーバーとして実行
ollama serve

カスタムモデルの作成

# Modelfile
FROM llama3
PARAMETER temperature 0.7
SYSTEM "あなたは親切で知識豊富なアシスタントです。"

対応モデル

主要な対応モデル：

• LLaMA系: llama3、llama2、codellama
• Mistral系: mistral、mixtral、mistral-openorca
• Google系: gemma、gemma2
• その他: phi、vicuna、orca-mini、deepseek-coder

各モデルは複数のサイズ（7B、13B、70Bなど）で提供されています。

技術仕様

システム要件

• 最小要件: 8GB RAM（7Bモデル）
• 推奨要件: 16GB RAM以上、NVIDIA GPU（CUDA対応）
• ストレージ: モデルサイズに応じて4GB〜100GB

API仕様

# チャット完了エンドポイント
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'

仕組みの概要

Ollamaは以下の技術を組み合わせて、シンプルな体験を提供：

• GGUF形式: 効率的なモデル保存と読み込み
• llama.cpp: C++による高速な推論エンジン
• 自動量子化: メモリ効率を最大化する最適化

価格

• Ollama本体: 完全無料（オープンソース）
• 必要なコスト: ハードウェア（PC/サーバー）のみ
• クラウド版: 公式クラウドサービスは現在なし

メリット

• 完全なプライバシー: データが外部に送信されない
• 使いやすさ: 技術的知識が少なくても利用可能
• コスト効率: API利用料なし、ハードウェアコストのみ
• 柔軟性: 多様なモデルとカスタマイズオプション

注意点

• ハードウェア要件: 大規模モデルには高性能なGPUが必要
• 初回ダウンロード: モデルのダウンロードに時間がかかる
• 最新機能の制限: クラウドサービスの最新機能は利用不可

用途とハードウェアに応じて適切なモデルサイズを選択することが重要です。

公式リンク

• Ollama公式サイト
• GitHubリポジトリ
• モデルライブラリ
• ドキュメント

Ollamaは、プライバシーを重視しながらAIの力を活用したい個人や組織にとって理想的なツールです。シンプルなインターフェースと豊富なモデル選択肢により、誰でも簡単に最先端のAI技術を体験できます。

最終更新: 2025/7/4