概要
近年、大規模言語モデル(LLM)は急速に進化している。 ビジネスでの自動化や効率化、教育や研究の支援、個人の生産性向上、といった多様な分野での活用が広がっている。 その一方で、次のような懸念が世論として注目されている。
- クラウド依存による利用コストや環境制約
- セキュリティやプライバシーに関する不安
- データ主権や規制対応の必要性
特に機密情報を扱う場面では、外部にデータを送信せずに利用できる仕組みが強く求められている。
Ollamaが注目される理由
こうした課題に対する解決策の一つが Ollama である。
- LLMをローカルで実行できる
- 外部サーバーに依存しないため安心できる
- セキュリティを重視した環境にも適応できる
つまり、クラウドのように簡単に使えて柔軟なLLM利用ができる一方で、ローカル実行によるセキュリティ・プライバシーの確保も可能できる選択肢として位置付けられている。
本ドキュメントの目的と対象環境
このドキュメントの目的は次の通りである。
目的
ローカル環境で安心してLLMを活用できるよう、Ollamaを用いた基本的な環境構築方法を解説する。
本ドキュメントを作るうえで、使用した環境は以下のとおりである。
- CPU: Intel(R) Core(TM) i5-8250U @ 1.60GHz(CPUのみ)
- メモリ: 7.7GB
- Swap領域: 40GB
- OS: AlmaLinux 9.6
実現できること
このドキュメントを読み進めることで、次のことが実現できる。
- Ollamaの導入手順を理解する
- 最低限の設定でLLMを動かす
- ローカル環境でセキュアに活用する第一歩を踏み出す