ローカル環境でLLMを動かすツール - OllamaとLM Studioの比較

AIの進化により、最新の大規模言語モデル（LLM）を自分のパソコンで動かせる時代になりました。プライバシーを守りながら、インターネット接続なしでAIの力を活用したい方にとって、ローカルLLMは理想的な選択肢です。

本記事では、人気の高い2つのローカルLLMツール「Ollama」と「LM Studio」の特徴、対応モデル、使い方を徹底比較し、あなたに最適なツールを選ぶための情報を提供します。

この記事の内容は上記のGPTマスター放送室でわかりやすく音声で解説しています。

OllamaとLM Studioの基本比較

OllamaとLM Studioはどちらもローカル環境でLLMを実行できるツールですが、設計思想や対象ユーザーに違いがあります。主要な違いを以下の観点から比較します。

Ollama: コマンドラインを中心とした操作方法を採用しており、シンプルで軽量なインターフェースが特徴です。技術者やコマンドに慣れたユーザーにとって効率的な操作が可能です。

LM Studio: 直感的なグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を提供し、マウス操作だけでモデルの検索、ダウンロード、チャット機能の利用ができます。視覚的な操作を好むユーザーや初心者に適しています。

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。

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。

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。

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。

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

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。