この記事では、ローカル環境でLLMを動かすツールであるOllamaとLM Studioを比較していきます。
OllamaとLM Studioの比較
OllamaとLM Studioは、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を実行するためのツールですが、以下の点で特徴が異なります。
ユーザーインターフェースと操作性
- Ollama: コマンドラインベースの操作が中心で、シンプルなインターフェースを提供しています。
- LM Studio: グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を備えており、モデルの検索やダウンロード、チャット機能などを直感的に操作できます。
モデルの互換性と選択肢
- Ollama: 主要なオープンソースのLLMモデルをサポートしています。
- LM Studio: Hugging Faceなどから多様なモデルを検索・ダウンロードでき、幅広いモデルに対応しています。
プラットフォーム対応
- Ollama: macOS、Linux、Windows（プレビュー版）に対応しています。
- LM Studio: M1/M2/M3 Mac、Windows（AVX2対応プロセッサ搭載）、Linux（ベータ版）に対応しています。
Ollamaで利用可能なモデル
Ollamaは、独自のモデルや特定のオープンソースモデルに対応しています。具体的には、以下のようなモデルが利用可能です。
- Llama 2: Meta社が開発した大規模言語モデルで、テキスト生成や会話応答に優れています。
- Gemma 2: 特定分野に特化したモデルで、専門的なテキスト解析に適しています。
- Mistral: 高精度な言語理解を提供するモデルで、テキスト解析に強みがあります。
- Moondream 2: 感情分析や創造的なテキスト生成に適したモデルです。
- Neural Chat: 自然な対話を生成することが可能な会話特化型モデルです。
- Starling: 大規模データセットを用いた汎用モデルで、質問応答や知識検索に適しています。
- Code Llama: コード生成やバグ修正に特化したモデルです。
- LLaVA: 画像とテキストのマルチモーダル対応モデルで、視覚情報を処理可能です。
- Solar: 情報検索や質問応答に優れたモデルで、効率的な情報抽出が得意です。
これらのモデルは、Ollamaのプラットフォーム上で選択・ダウンロードして利用することができます。
LM Studioで利用可能なモデル
LM Studioは、Hugging Faceなどのプラットフォームから多様なモデルを検索・ダウンロードして利用できます。具体的には、以下のようなモデルが利用可能です。
- Swallow: 日本語対応のモデルで、13Bや70Bなどのパラメータサイズが選択可能です。
- Gemma 2: 27Bなどの大規模モデルが利用可能で、専門的なテキスト解析に適しています。
- Mistral-nemo: Mistral社とNVIDIA社が開発したモデルで、日本語チューニング版も存在します。
- その他のHugging Faceモデル: Hugging Face上で公開されている多様なモデルを検索・ダウンロードして利用できます。
LM Studioのユーザーインターフェースを通じて、これらのモデルを簡単に検索・ダウンロードし、利用することが可能です。
以下の記事では、小さくても優秀と言われるSakana AIの日本語モデルをLM Studioで動かす手順を説明しています。
Ollamaのインストール方法と使い方
Ollamaは、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を実行できるツールです。以下に、Ollamaの基本的な使い方をステップバイステップでご紹介します。
ステップ1：Ollamaのインストール
- 公式サイトからダウンロード：Ollamaの公式ウェブサイトにアクセスし、使用しているオペレーティングシステム（Windows、macOS、Linux）に適したバージョンをダウンロードします。
- インストール：ダウンロードしたインストーラーを実行し、画面の指示に従ってインストールを完了させます。
ステップ2：モデルのダウンロード
- ターミナルまたはコマンドプロンプトを開く：Ollamaがインストールされたことを確認したら、ターミナル（macOS、Linux）またはコマンドプロンプト（Windows）を開きます。
- モデルをプルする：以下のコマンドを入力して、使用したいモデルをダウンロードします。
ollama pull <モデル名>
例えば、Llama 3.2モデルをダウンロードする場合：ollama pull llama3.2-vision
ステップ3：モデルの実行
- モデルを実行する：ダウンロードが完了したら、以下のコマンドでモデルを実行します。
ollama run <モデル名>
例えば、Llama 3.2モデルを実行する場合：ollama run llama3.2-vision - プロンプトを入力：モデルが起動すると、プロンプトが表示されます。ここで、モデルに対して質問や指示を入力し、応答を得ることができます。
LM StudioでDeepSeekを動かす方法
DeepSeek R1を日本語で追加学習させたモデルがありますので、そちらを使ってローカルLLMを構築する手順をまとめました。コマンドなどは必要なく、すべてマウスでクリックしてインストールできるので初心者向けです。
OllamaとLM Studioの主な特徴のまとめ
- Ollama: シンプルで軽量な設計が特徴で、初心者や非技術者でも扱いやすいです。
- LM Studio: 豊富な機能とモデルの選択肢を提供し、ユーザーインターフェースも充実しています。
これらの特徴を踏まえ、利用目的や技術的なスキルに応じて適切なツールを選択することが重要です。
