使い方

Ollamaとは：ローカルでLLMを簡単に扱うツール

Ollamaは、Llama 3、Mistral、Gemma、Phiなどの最新の大規模言語モデル（LLM）をローカル環境で実行・管理できるオープンソースツールです。インターネット接続が不要で、データプライバシーを確保しながら高パフォーマンスの自然言語処理が可能です。

Ollamaのインストール方法

Ollamaは、macOS、Windows、Linuxに対応しています。以下の手順でインストールできます。

  • macOS：公式サイトからインストーラーをダウンロードし、インストールを進めます。
  • Windows：公式サイトからインストーラーをダウンロードし、インストールを進めます。
  • Linux：ターミナルで以下のコマンドを実行します。
    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

モデルのダウンロードと実行

Ollamaでは、以下のコマンドでモデルをダウンロードし、実行できます。

  • モデルのダウンロード：
    ollama pull モデル名
    例：ollama pull llama3
  • モデルの実行：
    ollama run モデル名
    例：ollama run llama3

モデルの管理

Ollamaでは、以下のコマンドでモデルの管理ができます。

  • ダウンロード済みモデルの一覧表示：
    ollama list
  • モデルの削除：
    ollama rm モデル名

APIの利用

Ollamaは、REST APIを提供しており、外部アプリケーションとの連携が可能です。

  • テキスト生成：
    curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "llama3", "prompt": "こんにちは"}'
  • チャット形式の対話：
    curl -X POST http://localhost:11434/api/chat -d '{"model": "llama3", "messages": [{"role": "user", "content": "こんにちは"}]}'

高度なカスタマイズ

Ollamaでは、Modelfileを使用してモデルの動作をカスタマイズできます。以下の設定が可能です。

  • 創造性のレベルや出力長などのパラメータ調整
  • カスタムシステムプロンプトの定義
  • LoRAなどのファインチューニングアダプタの統合
  • GGUFやSafetensorsなどのフォーマットからのモデルインポート

GPUの活用

Ollamaは、GPUを活用してパフォーマンスを向上させることができます。対応するGPUとドライバがインストールされていれば、自動的にGPUが使用されます。

モデルの保存場所の変更（Windows）

デフォルトでは、Ollamaはホームディレクトリにモデルを保存しますが、以下の手順で保存場所を変更できます。

  1. 「環境変数」を検索し、「アカウントの環境変数を編集」をクリック
  2. 「OLLAMA_MODELS」という新しい変数を作成し、モデルを保存したいディレクトリを指定
  3. 設定を保存し、Ollamaを再起動