Ollama

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。

ここに Qwen3:30b と GPT-OSS:20b の比較を示します。インストラクションに従う能力とパフォーマンスパラメータ、仕様、速度に焦点を当てています：

この投稿では、PythonアプリケーションをOllamaに接続する方法について2つの方法を紹介します。1つ目はHTTP REST APIを介して、2つ目は公式のOllama Pythonライブラリを介して行います。

OllamaのGPT-OSSモデルは、特にLangChainやOpenAI SDK、vllmなどのフレームワークと併用する際、構造化された出力の処理に繰り返し問題を抱えています。

大規模言語モデル（LLM） は強力ですが、実運用では自由な形式の段落はほとんど使いません。 代わりに、予測可能なデータ：属性、事実、またはアプリにフィードできる構造化されたオブジェクトを望みます。 それはLLM構造化出力です。

ここでは、新しいバージョンのOllamaがモデルに対してどのくらいのVRAMを割り当てているかについて、Ollama VRAM割り当てと以前のOllamaバージョンを比較しています。新しいバージョンは、実際には以前のバージョンよりも劣っています。

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を博しています。
シンプルなCLIとスムーズなモデル管理により、クラウド外でAIモデルに取り組む開発者にとっての定番オプションとなっています。
しかし、多くの有望なプラットフォームと同様に、すでに Enshittification の兆候が見られるようになってきています。

ローカルにホストされた Ollama は、自分のマシンで大規模な言語モデルを実行できるが、コマンドラインで使用するのはユーザーにとって使いにくい。
以下は、ローカルの Ollama に接続する ChatGPT スタイルのインターフェース を提供するいくつかのオープンソースプロジェクトである。

標準的な Ollama には直接のリランク API がありませんので、 クエリとドキュメントのペアに対して埋め込みを生成し、それらをスコアリングすることで、Qwen3 リランカーを使用したリランキング（GO 言語で） を実装する必要があります。

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Hugoページの翻訳の比較](https://www.glukhov.org/ja/post/2025/06/translation-quality-comparison-llms-on-ollama/ “英語からドイツ語へのHugoページの翻訳の比較”）。

テストした3つのページは、異なるトピックについており、いくつかの構造を持つマークダウンがありました：見出し、リスト、テーブル、リンクなど。

この小さな Reranking Goコード例はOllamaを呼び出して埋め込みを生成しています クエリと各候補ドキュメントに対して、 その後、コサイン類似度で降順にソートします。

Qwen3 Embedding および Reranker モデル は、Qwenファミリの最新リリースで、高度なテキスト埋め込み、検索、再順位付けタスクに特化して設計されています。

PCIe レーンがLLMの性能に与える影響? タスクによります。トレーニングやマルチGPUの推論では、パフォーマンスの低下が顕著です。

Ollama モデルライブラリには、HTML コンテンツを Markdown に変換できるモデルが存在します。これはコンテンツ変換タスクに役立ちます。HTML を Markdown に変換。

いくつかのAI支援によるコーディングツールおよびAIコーディングアシスタントとその魅力的な特徴について紹介します。