Ollama 使い方

この記事の手順通りに進めれば、高性能なLlama 3.1やGemma 2といった最新モデルを自分のPC上で自由に、かつ無料で動かせるようになります。 API料金を気にせず、機密情報を含むコードの修正やドキュメント要約をローカルで完結させる実務環境を手に入れましょう。 ...

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの インターネット不要で機密情報を放り込んでも安心な、自分専用のChatGPTクローン環境を構築します。 前提知識：ターミナルでコマンドをコピペできる、Dockerの概念をなんとなく知っている。 必要なもの：Windows/Mac/Linux PC、インターネット接続（モデルのダウンロード用）。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの プライバシーを完全に保護した状態で、ChatGPTと同等の操作感を持つAIチャット環境をPC内に構築します。 Ollamaをバックエンドに、Open WebUIをフロントエンドに使用し、モデルの切り替えやドキュメント読み込み（RAG）が自由自在なシステムを完成させます。 前提知識として、基本的なコマンド操作（ターミナルやPowerShell）への抵抗がないことを想定しています。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの OllamaとPythonを連携させ、完全にオフラインで動作するテキスト解析エージェントを構築します。 前提知識: Pythonの基本的な文法（変数、関数、pipでのライブラリ導入）を理解していること。 必要なもの: Docker不要のOllama環境、Python 3.10以上、VRAM 8GB以上のGPU（推奨）。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの この記事を読むと、完全にオフラインで動作し、ChatGPTのような操作感を持つプライベートなAIチャット環境があなたのPC上に完成します。 具体的には、バックエンドに「Ollama」、フロントエンドに「Open WebUI」を組み合わせ、Dockerを用いて一気に立ち上げる環境を構築します。 PythonからAPIとして叩く方法や、手元のPDFを読み込ませて回答させるRAG（検索拡張生成）機能の基礎までを網羅します。 ...

所要時間: 約25分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 外部APIを一切使わず、手元のPCだけで動作するChatGPTライクなチャットUI環境 社外秘ドキュメントや未公開コードを読み込ませても情報漏洩の心配がないRAG（検索拡張生成）環境 複数のAIモデル（Llama 3.1, Gemma 2, Mistral等）をボタン一つで切り替えて比較できる検証基盤 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

所要時間: 約20分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 外部APIを一切使わず、手元のPCだけでChatGPTと同等のUIを備えた生成AI環境を構築します。 ネット環境がなくても動作し、入力データが外部に漏れない「完全プライベートなLLM」が手に入ります。 前提知識：Dockerの基本的なコマンド（コピペでOK）が叩けること。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 外部APIを一切使わず、自分のPC内で完結するWeb UI付きの生成AI環境 ChatGPTに近い操作感で、Llama 3やGemma 2などの最新モデルと会話できるシステム 前提知識：ターミナル（コマンドプロンプト）でコマンドをコピペできること。Dockerの概念をなんとなく知っていること 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの インターネット不要でChatGPTのようにチャットができ、PDFなどのドキュメントを読み込ませて解析（RAG）も可能なローカルLLM環境を構築します。 外部APIにデータを送らないため、機密情報の要約やコード解析をセキュアに行える環境が手に入ります。 必要なものは、一定スペック以上のPC（Windows/Mac/Linux）のみです。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの インターネット不要で動作し、データが外部に流出しない完全プライベートなChatGPT風チャット環境 最新のオープンソースモデル（Llama 3.1、Gemma 2、Mistral等）をGUIで即座に切り替えて検証できる基盤 前提知識: 基本的なコマンド操作（ターミナルやコマンドプロンプト）ができること、Dockerの概念をなんとなく知っていること 必要なもの: NVIDIA製GPU（推奨）またはApple Silicon搭載のMac、Docker環境 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...