LLM Hosting

Docker Model Runner は、Dockerが公式に提供するローカルでAIモデルを実行するためのツールですが、
Docker Model RunnerにおけるNVidia GPUの加速の有効化 には特定の設定が必要です。

Docker Model Runner (DMR) は、2025年4月に導入された Docker の公式ソリューションで、AIモデルをローカルで実行するためのものです。このチートシートでは、すべての必須コマンド、構成、およびベストプラクティスのクイックリファレンスを提供しています。

ローカルで大規模言語モデル（LLM）を実行する は、プライバシー、コスト管理、オフライン機能のためにますます人気になってきています。 2025年4月にDockerが**Docker Model Runner (DMR)**を導入し、AIモデルの展開用の公式ソリューションとして登場したことで、状況は大きく変わりました。

このガイドでは、利用可能な Go SDK for Ollama の包括的な概要を提供し、それらの機能セットを比較します。

この投稿では、PythonアプリケーションをOllamaに接続する2つの方法について紹介します。1つ目はHTTP REST APIを使用する方法、2つ目は公式のOllama Pythonライブラリを使用する方法です。

Ollama は、LLM をローカルで実行するためのツールとして、非常に人気のあるツールの一つとなっています。
シンプルな CLI と、モデル管理の簡素化により、クラウド外で AI モデルと仕事をしたい開発者にとっての定番のオプションとなっています。

ローカルにホストされた Ollama は、あなたのマシン上で大規模言語モデルを実行できるが、コマンドライン経由での使用はユーザーにとって使いにくい。
以下に、ローカルの Ollama に接続するための、いくつかのオープンソースプロジェクトが提供する ChatGPTスタイルのインターフェース がある。

このテストでは、Ollama上でホストされているさまざまなLLMがHugoページを英語からドイツ語に翻訳する方法を比較しています。英語からドイツ語への翻訳。

LLMを使用することは非常に高価ではありません。新しい高性能なGPUを購入する必要がないかもしれません。LLMプロバイダーの一覧は、クラウド上のLLMプロバイダー で確認できます。それぞれが提供しているLLMについても記載されています。

DeepSeekの 1世代目の推論モデルで、OpenAI-o1と同等の性能を備えています。 これは、LlamaおよびQwenに基づいてDeepSeek-R1から蒸留された6つの密結合モデルです。

この Ollama CLI チートシート は、毎日使用するコマンド（ollama ls、ollama serve、ollama run、ollama ps、モデル管理、一般的なワークフローなど）に焦点を当てており、コピー＆ペーストできる例を備えています。

素晴らしい料理は目でも楽しむことができます。 しかし、この記事では、2 つの AI ベースの検索システム、Farfalle と Perplexica を比較します。

それはとても素晴らしいことです！ Copilot や Perplexity.ai を呼び出して、世界中に何を求めているかを知られる代わりに、 今ではご自身の PC やラップトップで同様のサービスをホストできるようになりました！

ollama のインストール 後、すぐに Ollama を再設定して、新しい場所にモデルを保存するようにするのが良いでしょう。そうすれば、新しいモデルをプルした際に、古い場所にダウンロードされなくなります。