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# Ollama

Ollama は優れたオープンソースツールで、さまざまな大規模言語モデル（LLM）をローカルで簡単に実行・管理できます。Cherry Studio は現在 Ollama 連携をサポートしており、使い慣れたインターフェースから、クラウドサービスに依存せず、ローカルにデプロイした LLM と直接やり取りできます！

## Ollama とは？

Ollama は、大規模言語モデル（LLM）のデプロイと利用を簡素化するツールです。主な特徴は以下のとおりです：

* **ローカル実行：** モデルは完全にお使いのローカルコンピューター上で実行され、インターネット接続は不要です。プライバシーとデータの安全性を守ります。
* **簡単で使いやすい：** シンプルなコマンドライン操作で、さまざまな LLM をダウンロード、実行、管理できます。
* **豊富なモデル：** Llama 2、Deepseek、Mistral、Gemma など、多くの人気オープンソースモデルをサポートしています。
* **クロスプラットフォーム：** macOS、Windows、Linux に対応しています。
* **オープンAPI**：OpenAI 互換のインターフェースをサポートしており、他のツールと連携できます。

## Cherry Studio で Ollama を使う理由は？

* **クラウドサービス不要：** クラウド API の利用枠や費用に縛られず、ローカル LLM の強力な機能を存分に体験できます。
* **データプライバシー：** すべての会話データはローカルに保存されるため、プライバシー漏えいの心配がありません。
* **オフラインで利用可能：** ネットワーク接続がない場合でも、LLM とやり取りを続けられます。
* **カスタマイズ性：** ニーズに応じて、最適な LLM を選択・設定できます。

## Cherry Studio で Ollama を設定する

### **1. Ollama のインストールと起動**

まず、お使いのコンピューターに Ollama をインストールして起動する必要があります。以下の手順に従ってください：

* **Ollama をダウンロード：** Ollama 公式サイト（<https://ollama.com/>）にアクセスし、お使いの OS に対応するインストールパッケージをダウンロードしてください。\
  Linux では、次のコマンドで Ollama を直接インストールできます：

  ```sh
  curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
  ```
* **Ollama をインストール：** インストーラーの指示に従ってインストールを完了してください。
* **モデルをダウンロード：** ターミナル（またはコマンドプロンプト）を開き、 `ollama run` コマンドを使って使用したいモデルをダウンロードします。たとえば、Llama 2 モデルをダウンロードするには、次を実行します：

  ```sh
  ollama run llama3.2
  ```

  Ollama は自動的にそのモデルをダウンロードして実行します。
* **Ollama を起動したままにする：** Cherry Studio で Ollama モデルとやり取りしている間は、Ollama が起動した状態を維持してください。

### **2. Cherry Studio に Ollama サービスプロバイダーを追加する**

次に、Cherry Studio に Ollama をカスタム AI サービスプロバイダーとして追加します：

* **設定を開く：** Cherry Studio の左側ナビゲーションバーで、「設定」（歯車アイコン）をクリックします。
* **モデルサービスに入る：** 設定ページで「モデルサービス」タブを選択します。
* **プロバイダーを追加：** 一覧から Ollama をクリックします。

<figure><img src="/files/3a357c89ce5202f5fb0d55ac55371350b2e3c92d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### **3. Ollama サービスプロバイダーを設定する**

サービスプロバイダー一覧で、先ほど追加した Ollama を見つけ、詳細を設定します：

1. **有効化状態：**
   * Ollama サービスプロバイダーの一番右のスイッチがオンになっていることを確認し、有効化されている状態にします。
2. **API キー：**
   * Ollama のデフォルトでは**不要です** API キー。ここは空欄のままにしてもよいですし、任意の内容を入力しても構いません。
3. **API アドレス：**
   * Ollama が提供するローカル API アドレスを入力します。通常は次のとおりです：

     ```
     http://localhost:11434/
     ```

     ポートを変更している場合は、適宜変更してください。
4. **アクティブ維持時間：** このオプションはセッションの保持時間を設定するもので、単位は分です。設定時間内に新しい会話がない場合、Cherry Studio は自動的に Ollama との接続を切断し、リソースを解放します。
5. **モデル管理：**
   * 「+ 追加」ボタンをクリックし、Ollama で既にダウンロード済みのモデル名を手動で追加します。
   * たとえば、すでに`ollama run llama3.2`を使って`llama3.2`モデルをダウンロードしている場合、ここに`llama3.2`
   * 「管理」ボタンをクリックすると、追加済みのモデルを編集または削除できます。

## 使い始める

以上の設定が完了したら、Cherry Studio のチャット画面で Ollama サービスプロバイダーとダウンロード済みのモデルを選択し、ローカル LLM との会話を始められます！

## ヒントとポイント

* **モデルの初回実行：** あるモデルを初めて実行する際、Ollama はモデルファイルをダウンロードする必要があるため、時間がかかる場合があります。しばらくお待ちください。
* **利用可能なモデルを表示：** ターミナルで `ollama list` コマンドを実行すると、ダウンロード済みの Ollama モデル一覧を表示できます。
* **ハードウェア要件：** 大規模言語モデルの実行には一定の計算資源（CPU、メモリ、GPU）が必要です。お使いのコンピューターの構成がモデル要件を満たしていることを確認してください。
* **Ollama ドキュメント**：設定ページの`Ollama のドキュメントとモデルを表示`リンクをクリックすると、Ollama 公式ドキュメントへ素早く移動できます。

***

### 💡 ヘルプの取得とフィードバックの送信

設定や使用の過程で疑問、Bug、機能改善の提案がある場合は、 [フィードバックと提案](/docs/jp/question-contact/suggestions.md) に記載の公式チャネルをご参照ください。


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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GET https://docs.cherryai.com.cn/docs/jp/pre-basic/providers/ollama.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

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