開発者必見！Github Ollamaで手軽にローカルAI環境を構築

By /

はい、承知いたしました。「開発者必見！Github Ollamaで手軽にローカルAI環境を構築」と題し、約5000語の詳細な技術記事を作成します。記事の内容を直接表示します。

開発者必見！Github Ollamaで手軽にローカルAI環境を構築

はじめに：なぜ今、ローカルAI環境なのか？

近年、目覚ましい発展を遂げている生成AI技術。ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）は、私たちの仕事や学習方法に革命をもたらしつつあります。多くの開発者は、これらの強力なAIモデルを自身のアプリケーションやサービスに組み込むことを検討しているでしょう。

しかし、AIモデルを利用する方法として最も一般的なクラウドAPIには、いくつかの課題が存在します。

  1. プライバシーとセキュリティ: 機密性の高い情報を含むデータをクラウドAPIに送信することには、情報漏洩のリスクが伴います。特に企業の内部情報や個人のプライベートなデータを扱う場合、クラウド利用は大きな障壁となり得ます。
  2. コスト: クラウドAPIの利用には、通常、トークン数やリクエスト数に応じた従量課金が発生します。検証段階や小規模な利用であれば問題ないかもしれませんが、大規模な利用や頻繁な実験を行う場合、コストが膨大になる可能性があります。
  3. オフラインでの利用: クラウドサービスはインターネット接続が必須です。ネットワーク環境に依存せず、いつでもどこでもAIを利用したいというニーズには応えられません。
  4. カスタマイズと実験の制限: クラウドAPIは提供されている機能やモデルに限定されがちです。モデルの内部動作を深く理解したり、独自のデータでファインチューニングしたり、特定のモデルアーキテクチャを試したりといった、高度なカスタマイズや自由な実験には制約があります。

これらの課題を解決する有力な選択肢が、「ローカルAI環境の構築」です。自身のPC上でAIモデルを実行することで、データプライバシーを確保し、コストを気にせず、オフラインでもAIを利用できるようになります。また、ローカル環境であれば、様々なモデルを試したり、カスタムモデルを作成したりといった柔軟な開発が可能になります。

かつて、ローカルAI環境の構築は、専門的な知識と複雑なセットアップが必要なハードルの高い作業でした。しかし、近年の技術進歩により、その状況は大きく変わってきています。

本記事で紹介するOllamaは、ローカル環境で大規模言語モデルを手軽に実行するための強力なツールです。そして、開発者の集まる一大プラットフォームであるGitHubは、Ollama本体の開発はもちろん、Ollamaをさらに便利に使うための様々な関連プロジェクトやコードが共有されるハブとなっています。

この記事では、開発者の皆様がOllamaとGitHubを活用して、自身のPCに簡単にローカルAI環境を構築し、様々なAIモデルを動かし、さらにその環境を開発に活用する方法を詳細に解説します。約5000語というボリュームで、初心者からある程度経験のある開発者までが理解できるように、基礎から応用までを網羅します。

さあ、あなたの開発環境に強力なローカルAIを迎え入れましょう！

Ollamaとは何か？手軽なローカルAI実行環境

Ollama（オラマ）は、ローカルマシン上で様々なオープンソースの大規模言語モデル（LLM）を実行するためのフレームワークです。Dockerのような感覚で、異なるモデルを簡単にダウンロードし、実行し、管理することができます。

Ollamaの主要な特徴

  • 簡単なインストール: Windows、macOS、Linux向けのインストーラーが提供されており、数クリックまたは簡単なコマンドでセットアップが完了します。
  • 手軽なモデル管理: ollama pullコマンド一つで、主要なオープンソースモデル（Llama 2, Mistral, Gemma, Claude 3など多数）を簡単にダウンロードできます。ollama listでインストール済みのモデルを確認し、ollama rmで不要なモデルを削除できます。
  • 幅広いモデルサポート: GGUF形式（llama.cppで利用される最適化されたモデル形式）をサポートしており、Hugging Faceなどで公開されている多くのモデルを利用可能です。
  • 直感的なCLIインターフェース: ollama runコマンドを使えば、ダウンロードしたモデルと簡単にコマンドライン上で対話できます。
  • 強力なAPI提供: REST APIとして、テキスト生成、チャット対話、埋め込み生成などの機能を提供します。これにより、自身のアプリケーションからOllamaを容易に利用できます。
  • カスタムモデルの作成: Modelfileという設定ファイルを使って、既存のモデルをベースにプロンプトやパラメータを調整したり、独自のデータでファインチューニングしたモデルを利用したりすることが可能です。

OllamaがサポートするOSとハードウェア要件

Ollamaは主要なデスクトップOSをサポートしています。

  • Windows: Windows 10 / 11 (WSL2は不要)
  • macOS: macOS 11 (Big Sur) 以降 (Apple Silicon / Intel)
  • Linux: 様々なディストリビューションをサポート (Ubuntu, Fedora, Debianなど)

重要なのはハードウェア要件、特にGPU（Graphics Processing Unit）です。大規模言語モデルは膨大な計算資源を必要とします。OllamaはCPUでも実行可能ですが、GPU、特にNVIDIA製のGPU（CUDA対応）またはApple SiliconのNeural Engine（Metal対応）を利用することで、推論速度が劇的に向上します。

GPUメモリ（VRAM）の容量は、実行できるモデルのサイズに直結します。モデルは様々なサイズ（パラメータ数）で提供されており、それぞれが異なるVRAM容量を要求します。

  • 7B (70億) パラメータモデル: 約6GB ～ 8GBのVRAMがあれば快適に動作します。（例: Llama 2 7B, Mistral 7B, Gemma 2B/7B）
  • 13B (130億) パラメータモデル: 約10GB ～ 14GBのVRAMが必要です。（例: Llama 2 13B）
  • 70B (700億) パラメータモデル: 少なくとも40GB以上のVRAMが必要です。（例: Llama 2 70B）

VRAMが不足する場合、Ollamaは自動的にシステムメモリ（RAM）とGPUメモリを組み合わせて利用しようとしますが、この場合、性能は著しく低下します。快適な動作のためには、実行したいモデルサイズに見合ったVRAMを搭載したGPUを用意するのが理想です。

GPUがない場合やVRAMが不足する場合でも、OllamaはCPUのみで動作しますが、応答速度は非常に遅くなります。開発やちょっとした試用であればCPUでも可能ですが、本格的な利用にはGPUを強く推奨します。

ご自身のPCのスペック、特にGPUの種類とVRAM容量を確認しておきましょう。Windowsの場合はタスクマネージャーの「パフォーマンス」タブ、macOSの場合は「このMacについて」→「システムレポート」で確認できます。

Ollamaのインストール手順

それでは、お使いのOSに合わせてOllamaをインストールしましょう。インストール自体は非常に簡単です。

Windowsでのインストール

  1. 公式サイトにアクセス: Ollamaの公式サイト（https://ollama.com/）にアクセスします。
  2. ダウンロード: トップページにある「Download」ボタンをクリックします。Windows版のインストーラー（OllamaSetup.exeのようなファイル名）がダウンロードされます。
  3. インストーラーを実行: ダウンロードした実行ファイルを開きます。
  4. インストール: インストーラーの指示に従ってインストールを進めます。インストール場所の選択などが必要になる場合がありますが、通常はデフォルト設定で問題ありません。「Install」をクリックするとインストールが開始されます。
  5. 完了: インストールが完了すると、Ollamaがバックグラウンドで起動します。システムトレイにOllamaのアイコンが表示されるはずです。

macOSでのインストール

  1. 公式サイトにアクセス: Ollamaの公式サイト（https://ollama.com/）にアクセスします。
  2. ダウンロード: トップページにある「Download」ボタンをクリックします。macOS版のディスクイメージファイル（.dmgファイル）がダウンロードされます。
  3. ディスクイメージを開く: ダウンロードした.dmgファイルをダブルクリックして開きます。
  4. インストール: 開いたウィンドウの中にOllamaのアイコンが表示されます。このアイコンをApplicationsフォルダにドラッグ＆ドロップします。
  5. アプリケーションを実行: ApplicationsフォルダからOllamaアプリケーションを起動します。初回起動時にはセキュリティの警告が表示されることがありますが、「開く」を選択して続行してください。Ollamaがバックグラウンドサービスとして起動し、メニューバーにアイコンが表示されます。

Linuxでのインストール

Linuxの場合、コマンドラインからのインストールが推奨されています。公式サイトにアクセスし、該当するコマンドをコピー＆ペーストして実行するのが最も簡単です。

  1. 公式サイトにアクセス: Ollamaの公式サイト（https://ollama.com/）にアクセスします。
  2. Linuxインストールコマンドをコピー: ページ下部にあるLinuxのインストールセクションから、インストールスクリプトを実行するコマンドをコピーします。通常、以下のようになります。
    bash
    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
  3. ターミナルを開き、コマンドを実行: ターミナルエミュレータを開き、コピーしたコマンドを貼り付けてEnterキーを押します。スクリプトがダウンロードされ、Ollamaのインストールが自動的に実行されます。
  4. 完了: インストールが完了すると、Ollamaサービスが起動します。

インストール後の確認

インストールが完了したら、正しくOllamaが動作しているか確認しましょう。ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、以下のコマンドを実行します。

bash
ollama --version

もしOllamaが正しくインストールされていれば、バージョン情報が表示されます。

ollama version is 0.1.xx

（バージョン番号はインストール時期によって異なります）

また、以下のコマンドでOllamaサービスが稼働しているか確認できます。

bash
ollama serve

このコマンドを実行すると、Ollamaがモデルのロード待ち受け状態になります。既にバックグラウンドサービスとして起動している場合は、その旨が表示されるか、何も表示されずに待機状態になります。別のターミナルを開いて次のステップに進みましょう。

Ollamaを使ったモデルのダウンロードと実行

Ollamaのインストールが完了したら、いよいよAIモデルをダウンロードして実行してみましょう。

モデルの概念と選択

Ollamaは様々なオープンソースモデルをサポートしています。これらのモデルは、「モデル名:タグ」という形式で指定されます。例えば、「llama2:7b」はLlama 2モデルの70億パラメータ版、「mistral:latest」はMistralモデルの最新版を指します。

Ollamaの公式ウェブサイト（https://ollama.com/models）には、利用可能なモデルのリストと、それぞれのモデルに必要な推定リソース（特にVRAM）が記載されています。

モデルを選択する際は、以下の点を考慮しましょう。

  • 目的: 対話、コーディング、文章生成、要約など、モデルの得意分野。
  • 性能: パラメータ数が多いほど一般的に高性能ですが、必要なリソースも増えます。
  • リソース: 自身のPCのGPU VRAM容量に見合ったモデルサイズを選択することが重要です。最初は7Bパラメータクラスのモデルから試すのがおすすめです。

モデルのダウンロード (ollama pull)

モデルをダウンロードするには、ollama pullコマンドを使います。例えば、人気の高いMistral 7Bモデルをダウンロードする場合、以下のコマンドを実行します。

bash
ollama pull mistral

タグを指定しない場合、デフォルトで最新版（latestタグ）がダウンロードされます。特定のバージョンやパラメータ数を指定したい場合は、以下のように記述します。

bash
ollama pull llama2:7b

コマンドを実行すると、モデルのチャンク（分割されたファイル）がダウンロードされ、進捗状況が表示されます。モデルサイズによってはダウンロードに時間がかかる場合があります。

pulling manifest
pulling 019f8f3w... 100% |████████████████████| 4.1 GB/4.1 GB | 23 MB/s
pulling 3533a62c... 100% |████████████████████| 7.8 KB/7.8 KB | 41 MB/s
pulling 737e4b6w... 100% |████████████████████| 4.1 GB/4.1 GB | 21 MB/s
pulling 88c11d3a... 100% |████████████████████| 112 B/112 B | 0 B/s
pulling f31359f0... 100% |████████████████████| 282 B/282 B | 0 B/s
verifying sha256 digest
writing manifest
removing any unused layers
success

ダウンロードが完了したら、モデルがローカルに保存され、すぐに利用できるようになります。

ダウンロード済みモデルの確認 (ollama list)

ダウンロードしたモデルの一覧を確認するには、以下のコマンドを実行します。

bash
ollama list

インストールされているモデルの名前、タグ、ID、サイズ、最終更新日時が表示されます。

NAME ID SIZE MODIFIED
mistral:latest 737e4b6cc7 4.1 GB 3 hours ago
llama2:7b 019f8f3ccf 3.8 GB 2 hours ago

モデルの実行と対話 (ollama run)

ダウンロードしたモデルと対話するには、ollama runコマンドを使います。

bash
ollama run mistral

または

bash
ollama run llama2:7b

モデルがロードされ、プロンプト入力待ち状態になります。

“`

Send a message (/? for help)
“`

ここに質問や指示を入力してEnterキーを押すと、モデルが応答を生成します。

“`

こんにちは、あなたは誰ですか？
こんにちは！私はMetaによって訓練された大規模言語モデルです。どのようにお手伝いできますか？
日本の首都はどこですか？
日本の首都は東京です。
“`

対話を終了するには、/byeと入力してEnterキーを押します。

“`bash

/bye
“`

これで、ローカル環境でAIモデルと対話できるようになりました。非常に簡単ですね！

モデルの削除 (ollama rm)

不要になったモデルを削除してディスク容量を解放するには、ollama rmコマンドを使います。

bash
ollama rm llama2:7b

複数のモデルを一度に削除することも可能です。

bash
ollama rm mistral llama2:7b

削除前に確認メッセージが表示される場合があります。

Ollama APIの利用：プログラムからのアクセス

開発者がOllamaを最大限に活用できるのは、その提供するREST APIを利用する場合です。これにより、自身のアプリケーション（Webサービス、デスクトップアプリ、CLIツールなど）からOllamaを呼び出し、AIの機能を組み込むことができます。

Ollamaサービスを起動すると、デフォルトでローカルホストの11434番ポートでAPIが待ち受けます。特に設定を変更していなければ、http://localhost:11434でアクセス可能です。

Ollamaが提供する主なAPIエンドポイントは以下の通りです。（APIドキュメントはhttps://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.mdで確認できます。）

  • /api/generate: テキスト生成（単一のプロンプトに対して応答を生成）
  • /api/chat: チャット対話（複数ターンの対話を管理）
  • /api/embeddings: テキスト埋め込みの生成
  • /api/pull: モデルのダウンロード
  • /api/list: ダウンロード済みモデルのリスト取得
  • /api/show: モデルの詳細情報取得
  • /api/create: カスタムモデルの作成
  • /api/delete: モデルの削除
  • /api/ps: 実行中のモデルプロセス一覧

ここでは、開発でよく利用するgenerate、chat、embeddings APIの利用例を、Pythonのrequestsライブラリを使って紹介します。

事前準備: Python環境がインストールされていることと、requestsライブラリがインストールされていることを確認してください。

bash
pip install requests

1. Generate API (/api/generate)

単一のプロンプトに対してテキストを生成するAPIです。最も基本的な使い方です。

“`python
import requests
import json

def generate_text(prompt, model=”mistral”):
url = “http://localhost:11434/api/generate”
payload = {
“model”: model,
“prompt”: prompt,
“stream”: False # ストリーミングしない場合はFalse
}

try:
    response = requests.post(url, json=payload)
    response.raise_for_status() # HTTPエラーがあれば例外を発生させる
    result = response.json()
    return result.get("response")

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"APIリクエストエラー: {e}")
    return None

使用例

prompt = “日本の最も古い都市はどこですか？”
generated_text = generate_text(prompt, model=”llama2″) # 使用したいモデル名に置き換えてください

if generated_text:
print(“プロンプト:”, prompt)
print(“応答:”, generated_text)

“`

stream: Falseを設定すると、生成完了後に一括で応答が返されます。stream: Trueに設定すると、トークンが生成されるたびに逐次応答が返されます（ストリーミング）。ストリーミングを利用する場合は、少し異なる処理が必要になります。

ストリーミングの例:

“`python
import requests
import json

def generate_text_stream(prompt, model=”mistral”):
url = “http://localhost:11434/api/generate”
payload = {
“model”: model,
“prompt”: prompt,
“stream”: True # ストリーミングを有効にする
}

print("応答:")
try:
    # stream=True を指定して、逐次応答を受け取る
    with requests.post(url, json=payload, stream=True) as response:
        response.raise_for_status()
        # 応答ボディを1行ずつ読み込む
        for line in response.iter_lines():
            if line:
                # 各行はJSON形式
                json_response = json.loads(line)
                # 'response' キーに含まれる生成されたテキストを出力
                print(json_response.get("response", ""), end="", flush=True)
        print() # 最後に改行

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"APIリクエストエラー: {e}")

使用例

prompt = “短編小説の冒頭を書いてください。”
generate_text_stream(prompt, model=”mistral”) # 使用したいモデル名に置き換えてください

“`

ストリーミングは、特に長い応答を生成する場合に、ユーザー体験を向上させるためによく利用されます。

2. Chat API (/api/chat)

複数ターンの対話を管理するために設計されたAPIです。ユーザーとアシスタントの発言履歴を渡すことで、モデルは文脈を理解した上で応答を生成できます。

ペイロードはメッセージのリストを含みます。各メッセージはrole（userまたはassistant）とcontentを持ちます。

“`python
import requests
import json

def chat_with_model(messages, model=”mistral”):
url = “http://localhost:11434/api/chat”
payload = {
“model”: model,
“messages”: messages,
“stream”: False
}

try:
    response = requests.post(url, json=payload)
    response.raise_for_status()
    result = response.json()
    # 応答は 'message' キーに含まれる
    return result.get("message", {}).get("content")

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"APIリクエストエラー: {e}")
    return None

使用例：複数ターンの対話

messages = [
{“role”: “user”, “content”: “日本の首都はどこですか？”},
]

response1 = chat_with_model(messages, model=”llama2″) # 使用したいモデル名に置き換えてください
if response1:
print(“ユーザー:”, messages[-1][“content”])
print(“アシスタント:”, response1)

# 2回目のターン：応答履歴を追加して再送信
messages.append({"role": "assistant", "content": response1})
messages.append({"role": "user", "content": "その都市の人口は何人くらいですか？"})

response2 = chat_with_model(messages, model="llama2")
if response2:
    print("ユーザー:", messages[-1]["content"])
    print("アシスタント:", response2)

“`

messagesリストに過去の対話履歴を追加していくことで、継続的な対話を実現できます。チャットボットなどのアプリケーション開発にはこのAPIが適しています。

3. Embeddings API (/api/embeddings)

テキストを数値ベクトル（埋め込み）に変換するAPIです。このベクトルは、テキストの意味的な類似性を捉えており、検索システム（RAGなど）、クラスタリング、分類タスクなどに利用できます。

“`python
import requests
import json

def get_embedding(text, model=”nomic-embed-text”):
# 埋め込み生成には専用のモデルが必要な場合があります
# 例: nomic-embed-text
# Ollamaで ollama pull nomic-embed-text として事前にダウンロードしてください
url = “http://localhost:11434/api/embeddings”
payload = {
“model”: model,
“prompt”: text
}

try:
    response = requests.post(url, json=payload)
    response.raise_for_status()
    result = response.json()
    return result.get("embedding") # 埋め込みベクトル（数値リスト）が返される

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"APIリクエストエラー: {e}")
    return None

使用例

text1 = “リンゴは美味しい果物です。”
text2 = “バナナは栄養満点です。”
text3 = “プログラミングは楽しい。”

embedding1 = get_embedding(text1)
embedding2 = get_embedding(text2)
embedding3 = get_embedding(text3)

if embedding1 and embedding2 and embedding3:
print(“テキスト1:”, text1)
print(“埋め込み1 (最初の5要素):”, embedding1[:5])
print(“テキスト2:”, text2)
print(“埋め込み2 (最初の5要素):”, embedding2[:5])
print(“テキスト3:”, text3)
print(“埋め込み3 (最初の5要素):”, embedding3[:5])

# 埋め込みを使ってテキスト間の類似度を計算する例（コサイン類似度など）
# ここでは省略しますが、NumPyなどのライブラリを使って計算できます。
# 例えば、text1とtext2は意味的に近く、text1とtext3は遠いベクトルになるはずです。
# from numpy import dot
# from numpy.linalg import norm
# similarity = dot(embedding1, embedding2)/(norm(embedding1)*norm(embedding2))
# print(f"類似度 (text1, text2): {similarity}")

“`

埋め込みモデルは、通常のテキスト生成モデルとは異なるものを使用することが一般的です。Ollamaで埋め込みを生成するには、nomic-embed-textのような埋め込みに特化したモデルを事前にダウンロードしておく必要があります (ollama pull nomic-embed-text)。

これらのAPIを利用することで、Pythonや他のプログラミング言語からOllamaを操作し、独自のAIアプリケーションを開発する基盤を構築できます。

GitHubとの連携：Ollamaエコシステムの活用

Ollama自体もオープンソースプロジェクトであり、そのソースコードはGitHubで公開されています（https://github.com/ollama/ollama）。開発者はGitHubを通じて、Ollamaの最新情報を追いかけたり、Issueを報告したり、開発に貢献したりすることができます。

しかし、GitHubがOllamaエコシステムにおいて果たす役割はそれだけではありません。多くの開発者が、OllamaのAPIを利用したり、Ollamaの機能拡張を行ったりする様々なプロジェクトを開発し、GitHub上で公開しています。これらのプロジェクトを利用することで、Ollamaをより便利に、より多機能に活用できます。

ここでは、GitHub上で見つけられるOllama関連の便利なプロジェクトの例をいくつか紹介します。

1. Web UIプロジェクト

OllamaはデフォルトではCLIインターフェースとAPIを提供しますが、GUIで直感的に操作したい開発者や非開発者もいるでしょう。GitHubには、Ollama APIを利用したWebベースのユーザーインターフェースプロジェクトが多数存在します。

  • ollama-webui (https://github.com/ollama-webui/ollama-webui):
    最も人気のあるOllama向けWeb UIの一つです。Dockerでのデプロイが簡単で、チャットインターフェース、ファイルのアップロード（RAG機能のため）、設定変更、モデル管理などの機能を提供します。複数のモデルを切り替えながらチャットしたり、ローカルドキュメントを参照しながら応答を生成させたりといったことがブラウザ上で行えます。

これらのWeb UIプロジェクトを利用すれば、コードを書かなくてもローカルでChatGPTのような対話環境を手に入れることができます。プロジェクトのGitHubリポジトリには、インストール手順や利用方法が詳しく記載されています。

2. LangChain / LlamaIndex などのフレームワーク連携

LangChainやLlamaIndexは、LLMアプリケーションの開発を効率化するための有名なフレームワークです。これらのフレームワークは、様々なLLMプロバイダー（OpenAI, Anthropicなど）や外部データソース（データベース、ドキュメント、APIなど）との連携機能を提供しており、複雑なAIワークフロー（例えばRAGシステム）を簡単に構築できます。

GitHubには、これらのフレームワークがOllamaと連携するためのインテグレーションモジュールや、Ollamaを使ったサンプルコードが公開されています。

  • LangChain (https://github.com/langchain-ai/langchain):
    LangChainのドキュメントやサンプルコードには、OllamaをLLMやChatModel、Embeddingsのプロバイダーとして利用する方法が記載されています。例えば、Ollamaでダウンロードしたモデルを使って、LangChainのエージェントやチェーンを実行できます。
  • LlamaIndex (https://github.com/run-llama/llama_index):
    LlamaIndexもOllamaのインテグレーションを提供しており、Ollamaの埋め込みモデルを使ってローカルドキュメントのインデックスを作成したり、Ollamaのチャットモデルを使ってそのインデックスを参照しながら質問に答えたりするRAGシステムを構築できます。

これらのフレームワークとOllamaを組み合わせることで、ローカル環境のまま、より高度で実用的なAIアプリケーションを開発することが可能になります。GitHubでこれらのフレームワークのリポジトリを検索し、「Ollama」に関連するサンプルコードやドキュメントを探してみましょう。

3. 特定のタスク向けツールやライブラリ

GitHubには、Ollamaを使って特定のタスク（例えば、コード生成、画像生成との連携、特定のファイル形式の処理など）を行うための小さなツールやライブラリも多数公開されています。

例えば：

  • CLIツール: Ollama APIを叩くための便利なCLIラッパー
  • デスクトップアプリケーション: ElectronなどでOllamaをラップしたネイティブアプリ
  • 言語固有のクライアントライブラリ: Pythonのrequestsを使う代わりに、より高レベルなOllamaクライアントライブラリ
  • RAGスターターキット: Ollamaとベクトルデータベース（Chroma, Qdrantなど）を組み合わせたRAGシステムのテンプレート

これらのプロジェクトは、GitHubの検索機能を使って「ollama [タスク名]」や「ollama [言語名] client」といったキーワードで探すことができます。Star数や最終更新日時、Issueの状況などを参考に、信頼性のあるプロジェクトを選びましょう。

GitHubをOllama開発に活用する方法

開発者としてGitHubをOllama関連の開発に活用する方法は多岐にわたります。

  • 既存プロジェクトの利用: 上記のようなGitHub上で公開されているOllama関連プロジェクトをクローンしてローカルで実行してみる。
  • カスタムモデルの共有: ModelfileをGitHubで管理し、チーム内で共有する。
  • アプリケーションコードの公開: Ollama APIを利用して開発した自身のアプリケーションコードを公開し、フィードバックを得る。
  • Ollama本体への貢献: Ollamaプロジェクト本体にIssueを報告したり、Pull Requestを送ったりして貢献する。
  • コミュニティとの交流: OllamaプロジェクトのIssueやDiscussion、あるいは関連プロジェクトの場で他の開発者と情報交換する。

GitHubは単なるコードホスティングサービスではなく、開発者コミュニティのハブです。積極的にGitHubを活用することで、Ollamaを使ったローカルAI開発をより効率的かつ楽しく進めることができます。

実践例：簡単なAIアプリケーションの開発

Ollama APIとGitHubエコシステムを活用して、実際に簡単なAIアプリケーションを開発してみましょう。ここでは、PythonとFlaskを使って、ブラウザからOllamaでテキスト生成を行うWebアプリケーションを作成する例を紹介します。

このアプリケーションは非常にシンプルで、Webフォームにプロンプトを入力し、ボタンをクリックすると、Ollama API経由で応答を取得して表示するものです。

必要なもの

  • Pythonがインストールされた環境
  • Flaskライブラリ (pip install Flask requests)
  • requestsライブラリ (API呼び出し用)
  • Ollamaがインストールされ、モデルがダウンロードされていること (例: ollama pull mistral)

プロジェクト構造

簡単なプロジェクト構造を作成します。

ollama-web-app/
├── app.py # Flaskアプリケーションのコード
└── templates/
└── index.html # HTMLテンプレート

app.pyのコード

“`python
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import requests
import json

app = Flask(name)

Ollama APIのURL

OLLAMA_API_URL = “http://localhost:11434/api/generate”

使用するモデル名 (事前にollama pullでダウンロードしておくこと)

OLLAMA_MODEL = “mistral”

@app.route(‘/’)
def index():
“””
トップページを表示する
“””
return render_template(‘index.html’)

@app.route(‘/generate’, methods=[‘POST’])
def generate_text():
“””
POSTリクエストを受け取り、Ollama APIを呼び出してテキストを生成する
“””
user_prompt = request.form[‘prompt’] # フォームからプロンプトを取得

payload = {
    "model": OLLAMA_MODEL,
    "prompt": user_prompt,
    "stream": False # ストリーミングはしない
}

try:
    # Ollama APIにPOSTリクエストを送信
    response = requests.post(OLLAMA_API_URL, json=payload)
    response.raise_for_status() # HTTPエラーがあれば例外を発生

    # 応答をJSONとしてパース
    result = response.json()
    # 'response'キーから生成されたテキストを取得
    generated_text = result.get("response", "応答が取得できませんでした。")

    # 生成されたテキストをJSON形式で返す
    return jsonify({"success": True, "text": generated_text})

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"Ollama APIリクエストエラー: {e}")
    # エラー情報をJSON形式で返す
    return jsonify({"success": False, "error": f"APIエラーが発生しました: {e}"}), 500
except Exception as e:
    print(f"予期せぬエラー: {e}")
    return jsonify({"success": False, "error": f"予期せぬエラーが発生しました: {e}"}), 500

if name == ‘main‘:
# デバッグモードでアプリケーションを実行
# 実際の運用ではデバッグモードをFalseにしてください
app.run(debug=True)

“`

コード解説:

  • Flaskとrequestsをインポートします。
  • Flaskアプリケーションインスタンスを作成します。
  • OLLAMA_API_URLとOLLAMA_MODELに使用するAPIエンドポイントとモデル名を定義します。
  • /パスにアクセスがあった場合にtemplates/index.htmlを表示するindex関数を定義します。
  • /generateパスへのPOSTリクエストを受け付けるgenerate_text関数を定義します。
    • フォームから送信されたpromptを取得します。
    • Ollama APIの/api/generateエンドポイントへのリクエストボディ（payload）を作成します。modelとprompt、stream: Falseを含めます。
    • requests.postを使ってAPIにリクエストを送信します。
    • response.raise_for_status()でHTTPエラーをチェックします。
    • 応答JSONからresponseキーの値（生成されたテキスト）を取り出します。
    • 生成されたテキストをJSON形式で返します。
    • エラーが発生した場合は、エラー情報をJSON形式で返します。
  • if __name__ == '__main__':ブロックで、スクリプトが直接実行された場合にFlaskアプリケーションを起動します。debug=Trueにすると、コードの変更が自動的に反映されたり、エラーの詳細が表示されたりします。

templates/index.htmlのコード

“`html






ローカルAIチャット with Ollama


OllamaローカルAIチャット



応答:

応答待ち…



“`

コード解説:

  • 基本的なHTML5構造です。
  • フォーム (#chat-form) とテキストエリア (#prompt)、送信ボタン、そして応答を表示するエリア (#response) を配置します。
  • CSSで簡単なスタイルを適用しています。
  • JavaScriptコード:
    • フォームのsubmitイベントリスナーを設定します。
    • イベントのデフォルト動作（ページ遷移）を防ぎます。
    • プロンプト入力欄の値を取得し、空でないかチェックします。
    • 応答エリアに「応答生成中…」と表示し、ローディング状態にします。
    • fetch APIを使って、/generateエンドポイントにPOSTリクエストを非同期で送信します。
    • レスポンスをJSONとしてパースします。
    • JSONデータのsuccessプロパティを確認し、成功していればtextを表示、失敗していればerrorを表示します。
    • 通信エラーが発生した場合もエラーメッセージを表示します。

実行方法

  1. 上記のapp.pyとtemplates/index.htmlファイルをそれぞれの場所に保存します。
  2. ターミナルを開き、app.pyがあるディレクトリに移動します。
  3. Flaskアプリケーションを起動します。
    bash
    python app.py
  4. ターミナルに表示されるURL（通常はhttp://127.0.0.1:5000/）をWebブラウザで開きます。
  5. ブラウザに表示されたフォームにテキストを入力し、「送信」ボタンをクリックします。
  6. しばらく待つと、Ollamaが生成した応答が表示されます。

GitHubでの管理

この簡単なアプリケーションコードも、GitHubリポジトリで管理することができます。

  1. プロジェクトディレクトリ (ollama-web-app) でGitリポジトリを初期化します。
    bash
    git init
  2. 不要なファイル（__pycache__など）を無視するための.gitignoreファイルを作成します。
    gitignore
    __pycache__/
    *.pyc
    venv/ # 仮想環境を使っている場合
  3. 必要なPythonライブラリを記録するためのrequirements.txtファイルを作成します。
    bash
    pip freeze > requirements.txt
  4. ファイルをステージングし、コミットします。
    bash
    git add .
    git commit -m "Initial commit of simple ollama web app"
  5. GitHub上で新しいリポジトリを作成し、ローカルリポジトリをリモートリポジトリにプッシュします。
    bash
    git remote add origin [GitHubリポジトリのURL]
    git branch -M main
    git push -u origin main

このようにGitHubでコードを管理することで、変更履歴の追跡、チームでの共同開発、他の開発者への公開などが容易になります。

トラブルシューティングとよくある質問

Ollamaを使ったローカルAI環境の構築や利用において、いくつかの問題に遭遇する可能性があります。ここでは、よくある問題とその解決策をいくつか紹介します。

1. Ollamaが起動しない/コマンドが認識されない

  • 原因: インストールが正しく完了していない、または環境変数PATHが設定されていない可能性があります。
  • 解決策:
    • インストーラーからのインストールをやり直す。
    • Linuxの場合、インストールスクリプトがエラーなく完了したか確認する。ollamaコマンドがインストールされたディレクトリ（通常/usr/local/bin）がPATHに含まれているか確認する。必要に応じてログアウト/ログイン、またはPCを再起動する。
    • Ollamaサービスがバックグラウンドで実行されているか確認する（タスクマネージャー、Activity Monitor、systemctl status ollamaなど）。

2. モデルのダウンロードが遅い/失敗する

  • 原因: ネットワーク接続の問題、Ollamaサーバーの一時的な負荷、ディスク容量不足など。
  • 解決策:
    • インターネット接続が安定しているか確認する。
    • 時間を置いて再度ダウンロードを試みる。
    • ダウンロード先のディスクに十分な空き容量があるか確認する。モデルは数GBから数十GBのサイズになることがあります。
    • 企業のネットワークなど、ファイアウォールやプロキシによって接続が妨げられていないか確認する。

3. モデルの実行が非常に遅い、またはエラーになる (GPU関連)

  • 原因: 必要なVRAM容量が不足している、GPUが正しく認識されていない、GPUドライバーの問題など。
  • 解決策:
    • 実行しようとしているモデルに必要なVRAM容量を確認し、自身のPCのGPU VRAM容量と比較する。VRAMが不足している場合は、より小さなモデル（例: 7Bパラメータモデル）を試す。
    • OllamaがGPUを認識しているか確認する。Ollamaのログや、モデルロード時のメッセージにGPUが使用されているかどうかの情報が表示されることがあります。
    • NVIDIA GPUを使用している場合、最新のCUDAドライバーがインストールされているか確認する。nvidia-smiコマンドでGPUの状態やVRAM使用量を確認できる。
    • Apple Silicon Macの場合、macOSのバージョンが対応しているか、OllamaがGPU（Neural Engine/Metal）を使用するように設定されているか確認する（通常デフォルトで有効）。
    • GPUがない、またはVRAM不足の場合は、CPUで実行されますが非常に遅くなります。性能が必要な場合はGPU搭載PCの利用を検討する。

4. API接続エラー (requests.exceptions.ConnectionError)

  • 原因: Ollamaサービスが起動していない、または指定したポート（デフォルト11434）で待ち受けていない。ファイアウォールによって接続がブロックされている。
  • 解決策:
    • Ollamaサービスが起動しているか確認する。
    • Ollamaがデフォルト以外のポートで起動している場合は、APIのURLを修正する。
    • PCのファイアウォール設定を確認し、11434番ポートへの接続が許可されているか確認する。
    • curl http://localhost:11434/api/version のようなコマンドでAPIにアクセスできるか確認してみる。

5. 特定のモデルに関する問題

  • 原因: モデルファイルが破損している、モデルがOllamaで完全にサポートされていない、モデルのダウンロードが不完全など。
  • 解決策:
    • モデルを一度削除し (ollama rm [モデル名])、再度ダウンロード (ollama pull [モデル名]) してみる。
    • OllamaのGitHubリポジトリのIssueやDiscussionで、同じモデルに関する問題が報告されていないか検索してみる。
    • 他のモデルでは問題なく動作するか確認し、問題が特定のモデルに限定されるか切り分ける。

6. モデルの応答がおかしい/期待通りでない

  • 原因: プロンプトの質が低い、モデルの能力限界、モデルのバイアス、モデルのバージョンなど。
  • 解決策:
    • プロンプトをより明確に、具体的に修正する。
    • 異なるプロンプトエンジニアリングの手法を試す（例: Few-shot prompting, Chain-of-Thought prompting）。
    • より大規模なモデルや、特定のタスクに特化したモデルを試す。
    • Modelfileを使って、モデルのパラメータ（温度、トップPなど）やシステムプロンプトを調整してみる。

公式ドキュメントとコミュニティの活用

上記以外にも様々な問題が発生する可能性があります。問題解決のためには、Ollamaの公式ドキュメント（https://ollama.com/ のDocsリンク）や、GitHubリポジトリ（https://github.com/ollama/ollama）のIssue、Discussionを活用することが非常に有効です。また、OllamaのDiscordサーバーなど、コミュニティに参加して質問することもできます。

Ollamaを使った高度な利用法（概要）

基本的なOllamaの利用法を習得したら、さらに一歩進んだ活用にも挑戦できます。

カスタムモデルの作成と利用 (Modelfile)

Ollamaでは、Modelfileというテキストファイルを使って、既存のモデルをベースにカスタムモデルを作成できます。Modelfileでは、以下のような設定が可能です。

  • ベースとなるモデルの指定
  • システムプロンプトの追加/変更
  • モデルパラメータ（temperature, top_k, top_pなど）の調整
  • モデルの応答形式（JSONなど）の指定
  • 独自データによる追加学習（現在は限定的）

例えば、特定の役割（例: 日本語校正アシスタント、特定の分野の専門家）を持たせたり、出力形式を固定したりするカスタムモデルを作成できます。

Modelfileを作成したら、以下のコマンドでカスタムモデルとして登録します。

bash
ollama create my-custom-model -f ./Modelfile

作成したカスタムモデルは、他のモデルと同様にollama run my-custom-modelやAPIから利用できます。

ローカルRAGシステム構築への応用

Retrieval Augmented Generation (RAG) は、外部ドキュメントの情報に基づいて応答を生成する技術です。Ollamaとローカルのベクトルデータベースを組み合わせることで、プライベートなドキュメントを使ったRAGシステムをローカルで構築できます。

手順の概要：

  1. ローカルドキュメントをロードする (LangChainのDocument Loadersなど)。
  2. ドキュメントをチャンクに分割する。
  3. OllamaのEmbeddings API (/api/embeddings) と埋め込みモデル (nomic-embed-textなど) を使って、各チャンクの埋め込みベクトルを生成する。
  4. 生成した埋め込みベクトルと元のテキストチャンクを、ローカルのベクトルデータベース（ChromaDB, Qdrant, FAISSなど）に保存する。
  5. ユーザーからの質問が来たら、同様にOllamaのEmbeddings APIで質問の埋め込みベクトルを生成する。
  6. 質問ベクトルを使ってベクトルデータベースを検索し、関連性の高いドキュメントチャンクを取得する。
  7. 取得したドキュメントチャンクとユーザーの質問を組み合わせたプロンプトを作成し、OllamaのGenerate/Chat APIに送信する。
  8. Ollamaが生成した応答をユーザーに返す。

LangChainやLlamaIndexといったフレームワークは、これらのRAG構築ステップを効率的に実装するためのモジュールや機能を提供しており、Ollamaと組み合わせて利用するためのインテグレーションも提供されています。

Ollama以外のローカルAI環境との比較

ローカルでAIモデルを実行するためのツールはOllamaだけではありません。例えば、llama.cppはOllamaのコア技術の一つでもありますが、より低レベルで多様なモデル形式に対応しており、カスタマイズ性が高い反面、セットアップはより専門的です。

Ollamaは、手軽さ、簡単なモデル管理、使いやすいAPI提供に特化しており、多くの開発者にとってローカルAI環境の「最初のステップ」として最適です。高度なカスタマイズやニッチなモデルを利用したい場合はllama.cppなどを検討する価値がありますが、まずはOllamaから始めるのがおすすめです。

まとめ：OllamaとGitHubで広がるローカルAI開発の世界

本記事では、Ollamaを使って手軽にローカルAI環境を構築する方法から、APIを利用したアプリケーション開発、そしてGitHubを活用したエコシステムへの参加までを詳細に解説しました。

Ollamaの最大の魅力は、ローカル環境でのAIモデル実行を驚くほど簡単にした点です。 数コマンドまたは数クリックのインストール、簡単なollama pullでのモデルダウンロード、そして直感的なollama runやREST APIによって、開発者はインフラ構築の複雑さから解放され、すぐにAIモデルを使った開発に集中できます。

そしてGitHubは、Ollamaエコシステムの中心的なハブです。 Ollama本体の開発はもちろん、Web UI、開発フレームワークとの連携、特定のタスク向けツールなど、世界中の開発者がOllamaをさらに便利に、強力に使うための様々なプロジェクトをGitHubで公開・共有しています。これらのリソースを活用することで、あなたのローカルAI開発はさらに加速するでしょう。

ローカルAI環境は、プライバシー、コスト、オフライン利用、カスタマイズ性といった点で、クラウドサービスにはない多くの利点を提供します。Ollamaはその利点を最大限に引き出しつつ、開発者フレンドリーなインターフェースを提供しています。

この記事を読んだあなたは、もうローカルAI環境構築に二の足を踏む必要はありません。ぜひ、Ollamaをインストールし、お好みのモデルをダウンロードして、まずはコマンドラインで対話してみましょう。次に、提供されているAPIを使って簡単なスクリプトを書いてみたり、GitHubで見つけた便利なWeb UIを試してみたりするのも良いでしょう。

ローカルAI開発の世界は、まだ始まったばかりです。OllamaとGitHubを手に、あなたのアイデアを形にしていきましょう。

Happy hacking with local AI!

謝辞:

本記事は、Ollamaプロジェクト (https://ollama.com/, https://github.com/ollama/ollama) および関連する多くのオープンソースプロジェクトの成果に基づいて作成されました。これらのプロジェクトに貢献するすべての開発者に感謝いたします。

注意:

本記事の情報は、2024年〇月時点のものであり、Ollamaや関連プロジェクトのアップデートにより、仕様や手順が変更される可能性があります。最新の情報は、Ollama公式ドキュメントや各プロジェクトのGitHubリポジトリをご確認ください。

コメントする

メールアドレスが公開されることはありません。 ※ が付いている欄は必須項目です

上部へスクロール