https://chatgpt.com/share/680eca06-6414-8012-8963-f4799a8a664d
Ollamaは、異なるLLMを共通のインターフェースで動かせるフレームワーク です。 これは、Dockerのような「LLMのコンテナランタイム」 と考えると分かりやすいです。
ollama run gemma3
googleの軽量LLMである、gemma3をローカルで動かす
叩くとコマンドで対話型で試せる
ないモデルはそのままダウンロードしにいき、ロードする。
ollama run phi4
ダウンロードするだけの場合
ollama pull phi4
すでにollamaでwebサーバが建っている。ポート: 11434 以下を実行できる
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "gemma3",
"prompt": "日本の天皇について教えてください。",
"stream": false
}'
stream: falseを入れることで、全体を返す。trueの場合、トークンごとに返ってくるので確認するのは面倒。 他のパラメータ一覧（chatGPTそのままなので、要確認）
| パラメータ | 型 | 必須 | 意味・用途 |
|---|---|---|---|
| model | 文字列 | ✅ 必須 | 使用するモデル名（例: “gemma3”、”mistral”） |
| prompt | 文字列 | ✅ 必須 | ユーザーから送るプロンプト内容（質問や命令文） |
| stream | 真偽値（boolean） | 任意 | ストリーミング（true）か一括応答（false）か。デフォルトはtrue |
| temperature | 数値（0.0〜1.0） | 任意 | 出力のランダム性。低いと堅い答え、高いと自由な答え |
| top_p | 数値（0.0〜1.0） | 任意 | トークン選択の確率分布カットオフ（nucleus sampling） |
| top_k | 整数 | 任意 | トークン選択対象を上位K個に絞る |
| presence_penalty | 数値 | 任意 | 同じ単語を繰り返さないようにするペナルティ |
| frequency_penalty | 数値 | 任意 | 出現頻度が高い単語を抑制するペナルティ |
| system | 文字列 | 任意 | システムプロンプト（キャラクター設定などに使う） |
| stop | 配列（文字列のリスト） | 任意 | 出力を強制的に止めるトークン（例：[“\n”]） |
| context | 配列（数値） | 任意 | 継続会話用にコンテキスト（過去のやり取り）を渡す |
| options | オブジェクト | 任意 | モデル固有の追加設定（高度な使い方向け） |
ollama list
参考のサイズ
NAME ID SIZE MODIFIED
deepseek-r1:latest 0a8c26691023 4.7 GB 5 minutes ago
gemma3:latest a2af6cc3eb7f 3.3 GB 41 minutes ago
phi4:latest ac896e5b8b34 9.1 GB 59 minutes ago
llama3.2:latest a80c4f17acd5 2.0 GB About an hour ago
ollama rm phi4