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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 Ollama 連携に対応しており、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：** モデルはすべて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指示だけで、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、人気の高いオープンソースモデルを多数サポートしています。
* **クロスプラットフォーム：** macOS、Windows、Linux システムをサポートしています。
* **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、他のツールと統合できます。

## なぜ Cherry Studio で Ollama を使うのか？

* **クラウドサービス不要：** クラウド API の割り当てや料金に縛られることなく、ローカル LLM の強力な機能を存分に体験できます。
* **データのプライバシー：** 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を心配する必要はありません。
* **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 とのやり取りを継続できます。
* **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 をインストールして実行する**

まず、お使いのコンピューターに Ollama をインストールして実行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、OS に応じたインストーラーをダウンロードします。\
  Linux では、次のコマンドを直接実行して ollama を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：** インストーラーの案内に従ってインストールを完了します。
* **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 は自動的にこ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 が起動したままであることを確認してください。

### **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 画面左側の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：** 一覧の中の 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、追加したばかりの Ollama を見つけ、詳細設定を行います：

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、有効化されていることを示します。
2. **APIキー：**
   * Ollama ではデフォルトで **不要です** APIキーは必要ありません。この欄は空欄のままにするか、任意の内容を入力できます。
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/
     ```

     ポートを変更した場合は、適宜変更してください。
4. **アクティブ保持時間：** この項目はセッションの保持時間を設定します。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て、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` で `llama3.2` モデルをダウンロードしている場合、ここに入力できます `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

上記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 との対話を開始できます！

## ヒントとコツ

* **モデルを初回実行する際：** 特定の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。気長にお待ちください。
* **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 モデル一覧を確認できます。
* **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リソース（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の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 公式サイトのドキュメントへすぐに移動できます。

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### ヘルプの取得とフィードバックの送信

設定または使用中に不明点、バグ、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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