LLMはクラウドベースのサービスが一般的ですが、プライバシーや応答速度の観点からローカル環境でLLMを運用したいというニーズも高まっています。そこで今回は、Ollama を使用してローカル環境にLLMをインストールし、活用する方法をご紹介します。
Ollamaは、ローカル環境で大規模言語モデル(LLM)を簡単にセットアップ・運用できるツールです。公式サイト(Ollama)では、Llama 3.2やGemma 2など、さまざまなモデルが提供されています。ローカルでLLMを動作させることで、データのプライバシーを確保しつつ、高速なレスポンスを得ることが可能です。
以下の手順でOllamaをインストールし、ローカルLLMをセットアップします。
Homebrewを使用してOllamaをインストールします。ターミナルを開き、以下のコマンドを実行してください。
インストールが完了したら、Ollamaのサーバーを起動します。
Ollamaで提供されているモデルの一つ、Llama 3.2を実行してみましょう。以下のコマンドを実行します。
これにより、Llama 3.2モデルが起動し、対話型のプロンプトが表示されます。ここから自然言語で質問や指示を入力することで、モデルからのレスポンスを得ることができます。
Ollamaでは、Llama 3.2以外にもさまざまなモデルが利用可能です。以下に主なモデルを紹介します。
Ollamaを使用することで、ローカル環境に簡単にLLMを導入・運用することが可能です。プライバシーを重視するプロジェクトや、低レイテンシが求められるアプリケーションに最適なツールです。
以上、OllamaでローカルLLMを活用していきたい、現場からお送りしました。