Ollama はダウンロードしたモデルをコンピューター上で実行し、ローカル HTTP アドレスで提供できます。このガイドは各段階で同じモデル名を使い、インストールから端末チャット、完全な API 応答までを扱います。文書に基づく手順であり、BIG CHANGE はソフトウェアの導入や利用者の機器での結果観察を行っていません。

大きな変化

  • 変わったこと： Ollama はダウンロードしたモデルから、端末チャットとローカル API の両方へ直接進めます。初心者でも各画面でモデル名と応答を確認でき、チャット画面があるだけで推論の実行場所を決め付けずに済みます。
  • 重要な理由： ローカルサーバーと Ollama のクラウド API は異なる送信先です。許可された仕事や個人の作業なら、ダウンロード済みモデルを選び、localhostに接続することで、この演習を自分の機器内で行えます。ただしサーバー設定は別途確認します。
  • 注意点： ローカル URL だけでは、すべての機能や接続アプリがローカルにとどまる証明にはなりません。Ollama はローカルサーバー経由でもクラウドモデルを使えます。重要なのはインストールしたモデルタグ、リクエスト先、サーバーのバインドアドレス、厳密なローカル専用動作が必要な場合は再起動後のクラウド無効化ログです。

始める前に

ソフトウェアの導入を許可された機器を使います。開いている原典で答えを確認できる、安全な事実質問を選びます。練習用の入力を求められたらその質問を貼り付け、試験のためだけに個人情報や規制対象の資料を入れないでください。流暢な回答は正確さの証拠ではないため、確認用に原典を開いたままにします。

Ollama とモデルを置く空き容量、選んだモデルを読み込めるメモリー、導入とダウンロード用のインターネット接続が必要です。Ollama のクイックスタートはローカル例として gemma4:e2b を使い、利用可能な VRAM、Mac ではユニファイドメモリーを 8 GB 推奨しています。Ollama はシステム RAM に切り替えられるものの応答が遅くなると説明しています。続行前に現在のモデル掲載ページで正確なタグ、ダウンロード容量、ライセンスを確認します。ダウンロード容量だけでは実行可能か判断できません。機器や許可された用途に合わなければ、ダウンロードできるローカルモデルから、より小さいものをライブラリーで選び、gemma4:e2bを以下のすべてのコマンドでその正確なタグに置き換えます。この演習では :cloud タグを選ばないでください。

1. Ollama を導入し、ローカルサーバーを確認する

Ollama を公式ダウンロードページから入手し、利用する OS の説明に従います。Windows、macOS、または Linuxです。Windows と macOS では導入したアプリを開きます。Linux は選んだ導入方法に従ってサービスを起動します。サービスが動いていなければ、クイックスタートでは別の端末で ollama serve を実行すると説明しています。アプリやサービスが既に待ち受けているときは、二つ目のサーバーを起動しないでください。

新しい端末で、導入バージョンとローカルサーバーの応答を確認します。

Terminal
ollama -v
ollama ls

実際のバージョンと OS を記録します。最初の取得前はモデル一覧が空でも構いません。コマンドや接続エラーがあれば、先に導入やサーバー起動を直します。Ollama のよくある質問によると標準の待受先は 127.0.0.1:11434 です。この演習ではループバックのままにし、ネットワークへのバインド、プロキシ、トンネルを設定しません。

2. 正確なタグのローカルモデルを一つ取得する

モデル掲載ページを確認した後、実行します。

Terminal
ollama pull gemma4:e2b
ollama ls

取得後、正確なタグが ollama ls に表示される必要があります。タグ、表示容量、モデルページのライセンスを記録します。取得失敗やタグ不在時は、再試行前に現在のライブラリーでの綴り、空き容量、接続、プロキシや権限のエラーを確認します。不完全なダウンロードは設定成功ではありません。

3. 対話と単発の端末チャットを確認する

対話チャットを開始します。

Terminal
ollama run gemma4:e2b

許可された練習質問を入力欄に貼り付けます。質問作成に使った原典で回答を確認し、その後 /bye を入力して終了します。自分の確認用に質問と実際の回答を残してください。この記事は結果例を示していません。

別の単発実行では、同じ質問を使います。Windows の PowerShell では次のとおりです。

PowerShell
$practicePrompt = Read-Host 'Paste your approved practice question'
ollama run gemma4:e2b $practicePrompt

macOS または Linux の Bash 端末では次のとおりです。

Terminal
read -r -p 'Paste your approved practice question: ' practice_prompt
ollama run gemma4:e2b "$practice_prompt"

単発実行の実際の回答を同じ原典と照合します。二つの回答の表現は一致しなくても構いません。両コマンドが意図したタグを実行し、事実の主張が原典との比較に耐えるかが重要です。

4. localhost 経由で同じモデルに質問する

このチャット APIは POST /api/chat でモデル名とメッセージを受け取ります。標準はストリーミングで、stream: false を指定すると完全な JSON 応答を一つ返すよう要求します。API の概要はローカルのベース URL http://localhost:11434/api と直接のクラウド URL https://ollama.com/api を区別しています。ローカルリクエストに API キーは不要です。

Windows では PowerShell が貼り付けた質問から安全に JSON を構成できます。

PowerShell
$practicePrompt = Read-Host 'Paste the same approved practice question'
$body = @{ model = 'gemma4:e2b'; messages = @(@{ role = 'user'; content = $practicePrompt }); stream = $false } | ConvertTo-Json -Depth 5
$response = Invoke-RestMethod -Uri 'http://localhost:11434/api/chat' -Method Post -ContentType 'application/json; charset=utf-8' -Body $body
$response | Select-Object model, done
$response.message.content

macOS または Linux の次の Bash 例は、質問を JSON に正しくエスケープするためだけに Python 3 を使います。先に python3 と curl が導入済みか確認してください。

Terminal
read -r -p 'Paste the same approved practice question: ' practice_prompt
export practice_prompt
python3 -c 'import json,os; print(json.dumps({"model":"gemma4:e2b","messages":[{"role":"user","content":os.environ["practice_prompt"]}],"stream":False}))' | curl -fsS 'http://localhost:11434/api/chat' -H 'Content-Type: application/json' --data-binary @-

リクエストは HTTP 成功と一つの JSON オブジェクトを返し、その model が取得したタグと一致し、done が true で、message.content が空でない必要があります。実際の回答を原典で確認します。成功応答が示すのは、このリクエストのローカル送信先と選択モデルです。例の対話記録に頼らず、自分の出力を残してください。

5. 実行場所とローカル専用の境界を確認する

モデルが読み込まれている間に実行します。

Terminal
ollama ps

この PROCESSOR 列はモデルが CPU、GPU、または両方に読み込まれているかを示すと、Ollama のよくある質問は説明しています。自分の機器の表示を記録します。既に解放されていれば別の質問を送り、再確認します。終了後は ollama stop gemma4:e2b でモデルを解放できます。ollama rm gemma4:e2b による削除は、観察結果を保存した後に任意で行う容量整理です。

Ollama を厳密にローカル専用にするには、公式のクラウド無効化手順に従い、disable_ollama_cloud を ~/.ollama/server.json に設定します。対象はOllama サーバーを実行しているアカウントです。Windows ではそのユーザープロファイルの .ollama フォルダーに置き、既存の他の JSON 設定を残します。

JSON
{
  "disable_ollama_cloud": true
}

Linux では、文書に記載された systemd サービスは User=ollama として実行され、そのホームは /usr/share/ollama です。自分のホームのファイルを編集してもそのサービスは設定されません。systemd 導入では、Ollama が説明する OLLAMA_NO_CLOUD=1 の代替方法をサービスのオーバーライドに使えます。まず systemctl cat ollama.service で既存サービスを調べ、次に sudo systemctl edit ollama.service でオーバーライドを開きます。次の内容を [Service] の下に追加し、他の既存設定は維持します。

Snippet
[Service]
Environment="OLLAMA_NO_CLOUD=1"

オーバーライドを保存し、サービス設定を再読み込みして再起動します。

Terminal
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama.service

Windows または macOS は設定変更後に Ollama アプリを再起動します。サーバーログで正確な行 Ollama cloud disabled: true を確認します。Windows の文書記載ログは %LOCALAPPDATA%\Ollama\server.log、macOS は ~/.ollama/logs/server.log、Linux の systemd 導入では journalctl -e -u ollama を使います。無関係の端末に設定した環境変数は、起動済みアプリやサービスには届くとは限りません。クラウド機能を無効にすると Ollama のクラウドモデルと Web 検索が使えなくなります。ログで設定を確認できなければ、ローカル専用と説明する前に設定を直して再起動してください。

サーバーログまたは OS の待受検査で、引き続き 127.0.0.1:11434 を使っていることを確認し、取得したタグで localhost リクエストを繰り返します。OLLAMA_HOST はバインド先を変更できるので、標準値を想定せず動作中のサーバーを調べます。別の Python ライブラリー、ブラウザー画面、コーディングエージェントなどの接続アプリには、それぞれのエンドポイントとデータ経路の確認が必要です。Ollama のローカル応答だけでは、他のアプリのプライバシー動作は証明できません。

Windows では PowerShell で待受アドレスを調べます。

PowerShell
Get-NetTCPConnection -LocalPort 11434 -State Listen | Select-Object LocalAddress, LocalPort

macOS では lsof -nP -iTCP:11434 -sTCP:LISTEN、Linux では ss -ltn '( sport = :11434 )' を使います。ツールがなければサーバーログを見ます。ワイルドカードや非ループバックの待受先は、この機器内だけの API とみなす前に調査が必要です。

確認に失敗した場合

もし ollama -v または ollama ls が失敗したら、該当 OS の導入・起動ページに戻ります。localhost 接続拒否は一般に、アプリやサービスの停止、または別アドレスでの待受を意味します。API をネットワーク公開せず、ログとバインド先を確認してください。応答が複数の JSON 行で来る場合は、リクエストに "stream": false が入っているか確認します。メモリー不足や実用的でない遅さなら ollama ps を確認し、ライブラリーから本当に小さいローカルタグを選び、その一つのタグで取得、端末、API の検証を繰り返します。終えていない段階は未検証として扱います。

このローカル演習には機器、電力、ダウンロード容量が必要ですが、Ollama API キーや有料 API アカウントは不要です。モデルのライセンスで用途が制限される場合があります。クラウドモデルや任意の第三者クライアントには別の規約とデータ経路があります。より詳しい購入機器の比較は、128 GB ローカルモデルガイドを参照してください。Ollama と Claude Code を使う別のプログラミング作業には、検証済み変更のガイドがあります。

出典と参考資料

  • Ollama クイックスタートは導入経路、ローカル gemma4:e2b の例、メモリー推奨を説明しています。例は文書であり、自分の機器をテストした結果ではありません。
  • CLI リファレンスは、ここで使った現在の pull、run、ls、ps、stop、rm、serve のコマンドを示しています。
  • API 概要とチャットエンドポイントはローカルとクラウドのアドレスを分け、非ストリーミング要求と応答フィールドを定義しています。
  • よくある質問はループバックのバインド、実行プロセッサー、クラウド無効化設定とログ確認を説明しています。
  • Gemma 4 E2B 掲載ページは、取得前に確認すべき現在の正確なタグ、容量、ライセンス資料を提供します。