Ollama 使い方

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るローカルAI環境 Ollamaをバックエンド、Open WebUIをフロントエンドにしたブラウザベースの操作画面 自分の持っているPDFやテキストファイルを読み込ませて回答させるRAG環境 📦 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45分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの OllamaとPythonを組み合わせ、手元のPC（VRAM 8GB〜12GB程度）で高速に動作する「構造化データ抽出スクリプト」を作ります。 テキストから特定の情報（日付、金額、重要事項など）を抜き出し、JSON形式で保存する実務的なツールです。 前提知識: Pythonの基本的な読み書きができること、ターミナル（コマンドプロンプト）の基本操作。 必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 8GB以上推奨）またはApple Silicon搭載Mac（RAM 16GB以上推奨）。 📦 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45分（パーツ調達済みの場合） | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの NVIDIA RTX 6000 Ada（約200万円）と同等のVRAM 48GB環境を、コンシューマー向けGPU 2枚で安価に構築し、Llama-3-70Bクラスの巨大モデルを高速に動かすPython推論システム 複数GPUを効率的に認識させるOllamaの設定と、モデルを並列で叩くためのPythonスクリプト 前提知識：Linux（Ubuntu）の基本操作、Pythonの基礎、ハードウェアの基本的な組み付け知識 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

3行要約 ローカルLLM入門なら「Ollama + RTX 4060 Ti 16GB」がコストと手軽さの最適解 業務・API提供なら「vLLM + RTX 4090」または「Mac Studio (64GB以上)」が必須条件 買う前に「量子化モデルのサイズ」と「VRAM容量」の不一致を確認しないと、数万円の投資が無駄になる 📦 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45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Llama 3.1 8Bをベースに、PCローカル環境で「自律的にツールを使いこなす」AIエージェントを構築します。 Pythonを使ってLLMに「計算機」や「ファイル操作」などの外部ツールを認識させ、指示に応じてそれらを自動で呼び出す仕組みを実装します。 クラウドAPIを一切使わず、完全にオフラインかつ無料で動く実戦的なプログラムを完成させます。 📦 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を使用して、自分のPC上にLlama 3やGemma 2などの最新LLMをAPIサーバーとして立ち上げます。 PythonからそのAPIを呼び出し、ストリーミング形式（逐次出力）で回答を表示する実用的なチャットスクリプトを完成させます。 前提知識として、Pythonの基本的な文法（変数、関数、pipでのライブラリインストール）を理解している必要があります。 Windows、Mac、LinuxのいずれかのPCが必要です。 📦 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45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの 発表された「Dell XPS N1X（DGX Spark相当）」の性能を先取りし、Llama 3 70Bクラスのモデルを快適に動かすローカルAI実行基盤 Dockerを活用した、GPUメモリ（VRAM）を最大限に引き出すOllama + Open-WebUIの統合環境 Pythonによる推論速度（Tokens Per Second）の計測スクリプト 📦 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45分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの OllamaとOpen WebUIを連携させ、ブラウザからGPT-4o級のローカルLLMを操作できる環境を構築します。 PythonからOllama APIを叩き、ローカルファイルを自動で要約・整理する実用的なスクリプトを作成します。 前提知識：ターミナルでの基本的なコマンド操作、Dockerの概念、Pythonの基礎知識。 📦 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を組み合わせて、ローカル環境で動作する「機密情報漏洩を防ぐためのセキュアな自動議事録要約ツール」 前提知識：Pythonの基本的な読み書きができること、ターミナル（コマンドプロンプト）の操作に抵抗がないこと 必要なもの：NVIDIA製GPU（VRAM 12GB以上推奨）を搭載したPC、またはApple Silicon（メモリ24GB以上推奨）を搭載したMac 📦 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 GoogleのGemma系アーキテクチャをベースにした「G4-MeroMero-26B-A4B-it-uncensored-heretic」をローカル環境で起動し、外部APIを介さずにPythonから自由度の高い対話ができる環境。 既存のLlama-3-8Bでは回答を拒否されるような、クリエイティブかつ複雑なプロンプトを処理できるプライベートAI。 必要なものはPython環境とVRAM 16GB以上のGPU、またはApple Silicon搭載のMacです。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...