Ollama

大規模言語モデル（LLM） は強力ですが、本番環境では自由な形式のパラグラフ（段落）を返すことは稀です。 代わりに、アプリに投入できる予測可能なデータ：属性、事実、または構造化されたオブジェクトを求めます。 それが 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、以前のバージョンよりも劣っています。

Ollamaは、LLM（大規模言語モデル）をローカルで実行するための最も人気のあるツールの一つに急速に成長しました。 そのシンプルなCLIと、洗練されたモデル管理は、クラウド外でAIモデルを扱いたい開発者にとって、定番の選択肢となっています。

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。

標準の Ollama には直接的なリランク API がないため、クエリ - ドキュメントペアのエンベッディングを生成してスコアリングを行うことで、Go 言語による Qwen3 Reranker を使ったリランキング 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翻訳。

この小さな Reranking Go コード例は、クエリと各候補ドキュメントの埋め込みを生成するために Ollama を呼び出し、 その後、コサイン類似度で降順にソートします。

Qwen3 埋め込みモデルとreranker モデル は、Qwen ファミリー最新リリースであり、高度なテキスト埋め込み、検索、再ランク付けタスクに特じて設計されています。

PCIe レーンがLLM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。このガイドは、2026年のドキュメンテーションツール: Markdown、LaTeX、PDFおよび印刷ワークフロー ハブの一部です。

ここでは、AI支援コーディングツールやAIコーディングアシスタントとその優れた点についていくつか紹介します。

私はある仮説をテストしたいと思っています。すなわち、「インテルCPUのすべてのコアを活用することで、LLMの速度が向上するか？」というものです。このテストについては、ALL cores on Intel CPU would raise the speed of LLMs?をご覧ください。

新しいgemma3 27bitモデル（gemma3:27b、ollama上では17GB）が私のGPUの16GB VRAMに収まらず、部分的にCPU上での実行に頼っているという点が気になります。

このガイドでは、Ollamaが並列リクエストをどのように処理するか（並行性、キューイング、リソース制限）と、OLLAMA_NUM_PARALLEL 環境変数（および関連する設定項目）を用いてそれらを調整する方法を説明します。

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 チートシートでは、日常的に使用するコマンド（ollama ls、ollama serve、ollama run、ollama ps、モデル管理、一般的なワークフロー）に焦点を当てており、コピー＆ペーストできる例を多数記載しています。

ほども前、リリースされました。最新の状況を確認し、Mistral Smallの他のLLMと比較したパフォーマンスをテストしてみましょう。