Ollama シリーズ: ローカル LLM の導入、設定、アプリケーション実戦
このシリーズは全19記事
クラウド API に頼らず、ローカル環境で安全に大規模言語モデルを动かし、アプリケーションを構築したい人向けの入口です。初期設定から API 連携、Web UI 導入まで順に学べます。
Ollama 入門：ローカルで大規模言語モデルを動かす第一歩
自分の PC で大規模言語モデルを動かしたいですか？本ガイドでは Ollama のインストールと設定をゼロから丁寧に解説し、マルチプラットフォーム対応、モデル管理、GPU 加速、API 連携まで網羅します
Ollama モデル管理：ダウンロード、切り替え、削除とバージョン管理の完全ガイド
Ollama モデル管理の主要コマンドを詳しく解説。指定バージョンのダウンロード、モデル切り替え、一括削除スクリプト、バージョン管理のベストプラクティスまで。ローカル LLM ライブラリを効率よく管理し、ディスク容量を確保してバージョン混乱を防ぎます。AI 開発者と OpenClaw 導入者向け。
Ollama バージョンロールバック実践：90% の開発者が見落とす 3 つの重要ステップ
Ollama をアップグレードしたらシステムが不安定に？本記事では 3 つの完全なバージョンロールバック方法（バイナリ置換、パッケージマネージャ、Docker）、ワンクリック自動化スクリプト、マルチバージョン共存の実践ガイドを紹介し、バージョン管理の課題を素早く解決します。
Ollama Modelfile パラメータ徹底解説：専用カスタムモデルを作る完全ガイド
Ollama Modelfile の10個のコア パラメータ設定を詳しく解説。temperature や num_ctx などのチューニング術と、そのまま使える4つの実戦テンプレートで、あなた専用のカスタムモデルを作りましょう
Llama 70B ローカル実行：5700XT・Mac M4・CUDA 3 構成比較と選定ガイド
Llama 70B をローカルで動かしたい？AMD 5700XT、Mac M4、NVIDIA CUDA の 3 構成を実測データで比較し、VRAM 要件・性能・落とし穴まで踏まえて自分に合うハードウェアを選べます。
Ollama ハードウェア選定表：VRAM・量子化・GPU 比較ガイド（2026）
Ollama ハードウェア選定の完全比較表：7B/13B/70B モデルの VRAM 要件、Q4/Q8 量子化比較、NVIDIA CUDA / AMD ROCm / Apple Metal の 3 大アクセラレーション技術を解説。RTX 3060 から 5090 までグレード別おすすめで、GPU とモデルを素早くマッチング。
Ollama GPU アクセラレーション設定：CUDA・ROCm・Metal 全プラットフォーム実践ガイド
Ollama の GPU アクセラレーション完全ガイド。NVIDIA CUDA、AMD ROCm、Apple Metal の 3 プラットフォーム設定、検証手順、マルチ GPU、トラブルシューティングまで。ローカル LLM の推論速度を 10〜20 倍に引き上げます。
Ollama GPU アクセラレーション設定：CUDA・ROCm・Metal 全プラットフォーム実践ガイド
Ollama の GPU アクセラレーション設定を詳解。NVIDIA CUDA、AMD ROCm、Apple Metal の 3 大プラットフォームを網羅。ハード要件、ドライバー導入、検証手順、トラブルシューティング、VRAM 不足の対処まで。ローカル LLM を最大 50 倍高速化
Ollama GPU スケジューリングとリソース管理：VRAM 最適化とマルチ GPU 負荷分散
Ollama の GPU スケジューリングとリソース管理を徹底解説。VRAM 最適化のパラメータ設定、マルチ GPU 負荷分散の実践アーキテクチャ、llama.cpp の技術原理を網羅。3つの実例で大規模モデルを安定稼働させ、複数グラフィックボードを使い切る方法を紹介します
Ollama パフォーマンス最適化の実践：量子化・バッチ処理・メモリ調整の完全ガイド
Ollama の量子化 Q4/Q5/Q8 の選び方、num_batch によるバッチ処理でスループットを 50〜150% 向上させる方法、GPU メモリ管理と OOM 対策を解説。各種ハードウェアの性能ベンチマーク付き。
Ollama マルチモデル並列実行：Qwen、Llama、DeepSeek 設定実践
Ollama でのマルチモデル並列実行の設定方法を詳しく解説。Qwen、Llama、DeepSeek の特徴と適したシーンを比較し、GPU メモリ管理のコツを共有して、賢いモデル切り替えシステムを構築します。
Ollama + Open WebUI：ローカルChatGPT環境を構築する完全ガイド
OllamaとOpen WebUIを使い、ローカルでChatGPT風のAIチャット画面を構築する手順を解説。インストール、モデル選び、RAGナレッジベース、API連携、性能最適化までカバーし、30分でローカルAIアシスタントが完成します。
Ollama API 呼び出し：curl から OpenAI SDK 互換インターフェースまで
Ollama API を呼び出す2つの方法を学びます：ネイティブ REST API（curl）と OpenAI SDK 互換インターフェース。完全なコード例、ストリーミング応答の処理、ベストプラクティスを解説します。
Ollama API 実践：Python と Node.js クライアント開発ガイド
Ollama API の呼び出し方法を詳しく解説。Python と Node.js SDK のネイティブ呼び出し、ストリーミングレスポンス処理、ツール呼び出しの Agent Loop、thinking モード、OpenAI 互換方式の比較まで網羅します
LangChain + Ollama 統合実践：ローカル LLM アプリ開発の完全ガイド
LangChain と Ollama を統合する方法を詳しく解説します。Chat、RAG、Agent の3大実践シナリオのコード例、OpenAI と Ollama の切り替え戦略を比較し、ローカルモデルで企業級 LLM アプリを構築する手助けをします。
Ollama Embedding 実践：ローカル ベクトル検索と RAG 構築
Ollama でローカル RAG システムを構築：mxbai-embed-large と nomic-embed-text の比較、ChromaDB/FAISS/Milvus ベクトルデータベースの選び方、完全な Python コード実践
Ollama モデル量子化実践：GGUF フォーマットと精度損失の完全解説
Ollama の GGUF 量子化の仕組みを詳解。Red Hat の 50 万件超の評価データから精度損失の真相を明らかにし、ハードウェア構成ごとの量子化選択指針を提示。コンシューマー向け GPU で大規模モデルを動かす方法を解説します。
Ollama 本番環境の監視：ログ設定と Prometheus アラート実践
Ollama 本番デプロイの完全な監視ソリューション。ログ設定、Prometheus メトリクス収集、AlertManager アラートルール、Grafana Dashboard の実践的な設定を網羅し、GPU マルチカード監視と自動障害復旧を実現します
Mnemo：ローカル LLM に移行できる長期記憶レイヤーを足す
Mnemo は local-first な AI memory layer です。RAG との違い、Rust / SQLite / グラフ検索の構成、Docker と Ollama での試し方、適用範囲と注意点を整理します。
