Ollama は、ローカルで Large Language Models (LLMs) を実行するための標準となっています このチュートリアルでは、あなたが Ollama について知っておくべき最も重要なことを示したいと思います。 https://youtu.be/AGAETsxjg0o?embedable=true YouTubeで観る:Ollama Full Tutorial YouTubeでご覧ください: Ollama Full Tutorial タイトル: Full Tutorial タイトル: Full Tutorial Ollamaって何? Ollama は、ローカル マシンで完全に大規模な言語モデル (LLM) パッケージを実行および管理するためのオープンソース プラットフォームです. It bundles model weights, configuration, and data into a single Model File package. Ollama は、コマンド ライン インターフェイス (CLI)、REST API、および Python/JavaScript SDKを提供し、ユーザーがモデルをダウンロードし、オフラインで実行し、ユーザー定義された機能を呼び出すことができます. Running models locally gives users privacy, removes network latency, and keeps data on the user's device. Ollama インストール 公式サイトにアクセスしてOllamaをダウンロード 利用可能なM https://ollama.com/ ac, Windows, and Linux. https://ollama.com/ Linux : curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
 マコス: brew install ollama
 Windows:ダウンロード インストールして実行します。 .exe Ollamaを走る方法 Ollama は通常、4 ビット(q4_0)に量子化されたモデルを実行し、品質の損失を最小限に抑えながらメモリの使用量を大幅に削減します。 Recommended Hardware: 
 
 
 
 
 7Bモデル(例えば、Llama 3、Mistral): RAM 8GB (ほとんどの現代のラップトップで動作する) 13B - 30B モデル: 16GB - 32GB RAM が必要です。 70B+ モデル: 64GB+ RAM または Dual GPU が必要です。 GPU: NVIDIA GPU または Apple Silicon (M1/M2/M3) はスピードのために強く推奨されます。 行こう 「モデル」をクリックして、テストのモデルを選択します。 Ollamaのサイト Ollamaのサイト その後、モデル名をクリックし、ターミナルコマンドをコピーします。 次に、ターミナルウィンドウを開き、コマンドを入力します。 それはあなたがすぐにモデルとダウンロードしてチャットすることができます。 Ollama CLI - Core Commands (コアコマンド) OllamaのCLIはモデル管理の中心です。 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ollama pull <model> — モデルをダウンロード ollama run <model> — モデルをインタラクティブに実行 ollama list or ollama ls — ダウンロードされたモデルリスト ollama rm <model> — モデルを削除 ollama create -f <Modelfile> — モデルを作成する ollama serve - Ollama API サーバを起動する ollama ps — Show running models シングル ollama stop <model> - Stop a running model (モデルを止める) ollama help - サポートを表示する Advanced Customization: Custom model with Modelfiles(モデルファイルによるカスタマイズモデル) モデルファイルを使用してモデルの個性と制約を「調節」することができます. This is similar to a Dockerfile. 
 
 
 モデルファイルというファイルを作成する 次の構成を追加する: # 1. Base the model on an existing one
FROM llama3
# 2. Set the creative temperature (0.0 = precise, 1.0 = creative)
PARAMETER temperature 0.7
# 3. Set the context window size (default is 4096 tokens)
PARAMETER num_ctx 4096
# 4. Define the System Prompt (The AI’s “brain”)
SYSTEM """
You are a Senior Python Backend Engineer.
Only answer with code snippets and brief technical explanations.
Do not be conversational.
"""
 ベースモデルを定義 FROM 早速システムを設定 SYSTEM Inference Behavior コントロール PARAMETER その後、このコマンドを使用してモデルを構築する必要があります: ollama create [change-to-your-custom-name] -f Modelfile
 これは、モデル + プロンプト テンプレートを再利用可能なパッケージに組み合わせます。 その後、走り込む: ollama run [change-to-your-custom-name]
 Enter or click to view image in full size (画像を完全に表示する) Ollama Server(ローカルAPI) Ollama は、アプリが呼び出すことができるローカル サーバーとして実行できます。 ollama serve
 HTTP://localhost:11434 by default が表示されます。 RAW HTTP import requests
r = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/chat",
    json={
        "model": "llama3",
        "messages": [{"role":"user","content":"Hello Ollama"}]
    }
)
print(r.json()["message"]["content"])
 これにより、Ollama をアプリやサービスに組み込むことができます。 Python 統合 Ollama を公式ライブラリで Python アプリケーション内で使用します。 仮想環境の作成とアクティベーション: python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
 公式図書館をインストールする: pip install ollama
 このシンプルな Python コードを使用する: import ollama

# This sends a message to the model 'gemma:2b'
response = ollama.chat(model='gemma:2b', messages=[
  {
    'role': 'user',
    'content': 'Write a short poem about coding.'
  },
])

# Print the AI's reply
print(response['message']['content'])
 これは、Ollama が実行されているときにローカル API で自動的に動作します。 You can also call a local server: import requests
r = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/chat",
    json={
        "model": "llama3",
        "messages": [{"role":"user","content":"Hello Ollama"}]
    }
)
print(r.json()["message"]["content"])
 Ollama Cloud を使用する Ollamaはまた、クラウドモデルをサポートします - あなたのマシンが非常に大きなモデルを実行できない場合に有用です。 まず、アカウントを作成する 次に、モデルページの内部で、クラウドリンクをクリックし、テストしたいモデルを選択します。 https://ollama.com/cloud https://ollama.com/cloud モデルリストでは、モデルと共に プレフィックス**、つまりOllama クラウドで利用可能であることを意味します。 -cloud それをクリックし、CLIコマンドをコピーします。その後、ターミナル内で、使用してください: ollama signin
 オルラマのアカウントにログインするには、オルラマの署名でログインしたら、クラウドモデルを実行します。 ollama run nemotron-3-nano:30b-cloud
 あなた自身のモデル in the cloud Ollama はローカルファーストですが、Ollama Cloud では、カスタマイズされたモデル(モデルファイルで作成したモデル)をウェブに押し上げ、チームと共有したり、デバイス間で使用したりできます。 
 
 
 
 ollama.com でアカウントを作成します。 パブリックキーを追加する (found in ~/.ollama/id_ed25519.pub) あなたのコードモデルを押す: ollama push your-username/change-to-your-custom-model-name
 結論 これがOllamaの完全な概要です! AIに対する完全なコントロールを与える強力なツールです。あなたがこのチュートリアルを気に入った場合は、それを気に入って下のセクションであなたのフィードバックを共有してください。 こんにちは! ;)

Read My Blog

Support my work

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

Complete Ollama Tutorial (2026) - CLI、Cloud & Python経由のLLMs

About Author

コメント

ラベル

この記事は

Related Stories

クラウド移行を成功させるための完全ガイド: 戦略とベストプラクティス

Claude Sonnet 3.5 システムプロンプトの漏洩: 法医学的分析

タップして稼ぐ：テレグラムはソラナより先に次の100億人の暗号通貨ユーザーを獲得する可能性がある

海を航海する: データレイクを使用した本番環境レベルの RAG アプリケーションの開発

クラウド移行を成功させるための完全ガイド: 戦略とベストプラクティス

Claude Sonnet 3.5 システムプロンプトの漏洩: 法医学的分析

タップして稼ぐ：テレグラムはソラナより先に次の100億人の暗号通貨ユーザーを獲得する可能性がある

海を航海する: データレイクを使用した本番環境レベルの RAG アプリケーションの開発

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps