あなたのコンピュータ上で大きな言語モデル(LLM)を実行することは、今まで以上に簡単です。 あなたはもはやクラウドサブスクリプションや巨大なサーバーを必要としません. Just with your PC, you can run models like Llama, Mistral, or Phi, privately and offline. このガイドでは、オープンソースのLLMをローカルに設定する方法、関連するツールを説明し、UIとコマンドラインのインストール方法の両方を参照します。 何をカバーするか オープンソースLLMの理解 現地でLLMを実行するプラットフォームを選択する Ollamaのインストール コマンドラインを通じてLLMのインストールと実行 モデルとリソースの管理 Ollama を他のアプリケーションで使用する トラブルシューティングと共通の問題 なぜLLMをローカルに実行することは重要なのか 結論 オープンソースLLMの理解 オープンソースの大規模言語モデルは、ChatGPTと同様にテキストを理解し生成することができるAIのタイプですが、外部サーバーに依存することなく機能することができます。 モデルファイルをダウンロードし、マシン上で実行し、あなたの使用ケースのためにそれらを調節することもできます。 Llama 3, Mistral, Gemma, and Phi などのプロジェクトは、消費者のハードウェアに適したモデルを実行することを可能にしました。 これらのモデルをローカルに実行すると、プライバシー、コントロール、および柔軟性が提供されます. It also helps developers integrate AI features into their applications without relying on cloud APIs. 現地でLLMを実行するプラットフォームを選択する オープンソースモデルを実行するには、それをロードし、そのパラメータを管理し、それと相互作用するインターフェイスを提供できるプラットフォームが必要です。 ローカル設定のための3つの人気の選択肢は以下のとおりです。 Ollama — OpenAI GPT OSS、Google Gemmaのようなモデルを実行するユーザーフレンドリーなシステム、1つのコマンドを持っています。 LM Studio — ポイントとクリックのインターフェイスを好む人のためのグラフィックデスクトップアプリケーション。 Gpt4All — もう一つの人気のあるGUIデスクトップアプリケーション。 このガイドでは Ollama を例として使用しますが、広くサポートされており、他のツールと簡単に統合できます。 Ollamaのインストール ローカルモデルを実行するために必要なすべてを設定する1クリックインストーラを提供します。 オレンジ Ollamaの公式ウェブサイトにアクセスし、Windowsインストーラをダウンロードしてください。 ダウンロードした後、ファイルをダブルクリックしてインストールを開始します。インストールウィザードは、わずか数分かかるプロセスを通してあなたを案内します。 インストールが完了すると、Ollama はローカル サービスとしてバックグラウンドで実行されます. You can access it either through its graphical desktop interface or using the command line. Ollama をインストールした後、スタートメニューからアプリケーションを開くことができます. UI は、初心者がローカル モデルと相互作用を開始するのを容易にします。 Ollama インターフェイス内では、簡単なテキストボックスが表示され、コマンドを入力して回答を受け取ることができます。 モデルをダウンロードして使用するには、リストから選択してください Ollama は自動的にモデル重量を取得し、メモリにロードします。 最初に質問をすると、モデルが存在しない場合、モデルをダウンロードします。 . モデル検索ページ I will use the オルラマで利用可能な最小のモデルであるモデル。 ガンダム 270m モデルサイズとシステムのパフォーマンスに応じて、数分かかる場合があります。 ロードすると、直接UI内でチャットしたりタスクを実行したりできます. 通常のチャットウィンドウのように見え、感じるように設計されていますが、すべてはPC上でローカルで実行されます。 モデルがダウンロードされた後、インターネット接続は必要ありません。 コマンドラインを通じてLLMのインストールと実行 より多くのコントロールを好む場合は、Ollama コマンドライン インターフェイス (CLI) を使用できます. This is useful for developers or those who want to integrate local models into scripts and workflows. コマンドラインを開くには、Windows で "Command Prompt" または "PowerShell" を検索して実行します。 インストールが有効かどうかを確認するには: ollama --version バージョン番号が表示された場合、Ollama は準備ができています。次に、最初のモデルを実行するには、引き出しコマンドを使用します。 ollama pull gemma3:270m これは、GEMMAモデルをあなたのマシンにダウンロードします。 プロセスが終わったら、以下から始めましょう: ollama run gemma3:270m Ollama はモデルを起動し、インタラクティブなプロンプトを開いて、メッセージを入力できます。 すべてはローカルで行われ、あなたのデータは決してあなたのコンピュータを離れることはありません。 You can stop the model at any time by typing . /bye モデルとリソースの管理 あなたがダウンロードする各モデルは、ディスクスペースとメモリを占めます。 Phi-3 Mini または Gemma 2B のような小型モデルは、ほとんどの消費者用ノートパソコンに最適で軽量です。Mistral 7B または Llama 3 8B などの大型モデルは、より強力な GPU またはハイエンド CPU を必要とします。 すべてのインストールされたモデルをリストすることができます: ollama list もう必要ないときに削除する: ollama rm model_name PC に RAM が限られている場合は、まず小型モデルを実行してみてください. あなたは速度と精度の間の適切なバランスを見つけるために異なるモデルで実験することができます. Ollama を他のアプリケーションで使用する Ollama をインストールすると、チャット インターフェイス以外で使用できます。開発者は、API とローカル ポートを使用してそれに接続できます。 Ollama は、Local Server を起動します。 これは、独自のスクリプトやアプリケーションからリクエストを送信できることを意味します。 http://localhost:11434 たとえば、シンプルな Python スクリプトは、このようにローカル モデルを呼ぶことができます。 import requests, json # Define the local Ollama API endpoint url = "http://localhost:11434/api/generate" # Send a prompt to the Gemma 3 model payload = { "model": "gemma3:270m", "prompt": "Write a short story about space exploration." } # stream=True tells requests to read the response as a live data stream response = requests.post(url, json=payload, stream=True) # Ollama sends one JSON object per line as it generates text for line in response.iter_lines(): if line: data = json.loads(line.decode("utf-8")) # Each chunk has a "response" key containing part of the text if "response" in data: print(data["response"], end="", flush=True)This setup turns your computer into a local AI engine. You can integrate it with chatbots, coding assistants, or automation tools without using external APIs. トラブルシューティングと共通の問題 モデルを実行する際に問題が発生した場合は、まずシステムリソースを確認してください. モデルには適切にロードするのに十分なRAMとディスクスペースが必要です. 他のアプリケーションを閉じることでメモリを解放できます. 時には、アンチウイルスソフトウェアがローカルネットワークポートをブロックすることがあります。Ollamaが起動できない場合は、許可されたプログラムのリストに追加してください。 CLI を使用して GPU ドライバに関するエラーが表示されている場合は、グラフィック ドライバが最新であることを確認してください Ollama は CPU と GPU の両方の実行をサポートしますが、ドライバの更新によりパフォーマンスが向上します。 なぜLLMをローカルに実行することは重要なのか LLMをローカルに実行すると、AIと働く方法が変わります。 あなたはもはやAPIコストや料金制限に縛られていません. それは、迅速なプロトタイプを作成したい開発者、細かい調節を探求する研究者、またはプライバシーを大切にしている趣味家に最適です。 ローカルモデルはオフライン環境にも最適です。インスタントデザインで実験したり、コンテンツを生成したり、インターネット接続なしでAIサポートアプリをテストしたりできます。 ハードウェアが向上し、オープンソースコミュニティが成長するにつれて、ローカルAIはさらに強力でアクセス可能になるでしょう。 結論 オールラマやLMスタジオのようなツールで、モデルをダウンロードし、ローカルで実行し、数分でテキストを生成し始めることができます。 UI は初心者にフレンドリーで、コマンドラインは開発者に完全なコントロールを提供します. アプリを作成したり、アイデアをテストしたり、AI を個人用に探検したりする場合でも、モデルをローカルに実行することはすべてあなたの手元に置き、迅速でプライベートで柔軟になります。 この記事が気に入ったといいですね。 私の無料のニュースレター TuringTalks.aiにサインアップして、AIに関するより多くの実践的なチュートリアルをご覧ください。 無料のニュースレターにサインアップ AIに関するより多くのハンド・オン・チュートリアル トゥーリング トゥーリング
