Ollama

LLMを自社でホストすることで、データ、モデル、推論を自らのコントロール下に置くことが可能になります。これは、チーム、企業、国家にとって実用的な**AI主権への道です。ここでは、AI主権とは何か、どの側面と方法**で構築されるのか、LLMの自社ホスティングがどのように関与するのか、国々がこの課題にどのように対応しているのかを説明します。

大型言語モデルをローカルで実行することで、プライバシーの確保、オフラインでの利用、およびAPIコストのゼロ化が可能です。このベンチマークでは、RTX 4080上で動作する9つの人気のあるLLM（[LLMs on Ollama on an RTX 4080](https://www.glukhov.org/ja/post/2026/01/choosing-best-llm-for-ollama-on-16gb-vram-gpu/ “LLMs on Ollama on an RTX 4080”）の実際の性能が明らかになります。

Goエコシステムは、AIツール、セルフホストアプリケーション、開発者インフラにわたる革新的なプロジェクトとともに、ますます活気づいています。この概要では、今月のGitHub上位トレンドGoリポジトリについて分析します。

Open WebUIは、拡張性が高く、機能豊富な自己ホスト型のウェブインターフェースで、大規模言語モデルとやり取りするのに最適です。

NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell)は オーストラリアで今すぐ購入可能 の主要PC小売店で在庫あり。

グローバルDGX Sparkの価格と入手方法を ご存知の方は、オーストラリアの価格がストレージ構成や小売店によって 6,249〜7,999オーストラリアドル と幅があることをご存知でしょう。

CogneeはPythonフレームワークで、LLMを使用してドキュメントから知識グラフを構築するためのものです。 しかし、これは自社ホストされたモデルと互換性があるのでしょうか？

LLM（大規模言語モデル）を本番環境で使用する際には、構造化された、型安全な出力を得ることが極めて重要です。
BAMLおよびInstructorという2つの人気のあるフレームワークは、この問題に対して異なるアプローチを取ります。

最適なLLMの選定は、グラフ構築の品質、幻覚率、ハードウェアの制約をバランスよく考慮する必要があります。
Cogneeは、Ollama](https://www.glukhov.org/ja/post/2024/12/ollama-cheatsheet/ “Ollama cheatsheet”)を通じて32B以上の低幻覚モデルで優れたパフォーマンスを発揮しますが、軽量な構成では中規模のオプションも利用可能です。

OllamaのPythonライブラリは、今やOLlama web searchのネイティブな機能を含んでいます。わずか数行のコードで、ローカルのLLMをインターネット上のリアルタイム情報を補完し、幻覚を減らし、正確性を向上させることができます。

OllamaのWeb検索APIは、ローカルLLMにリアルタイムのウェブ情報を補完する機能を提供します。このガイドでは、GoでのWeb検索の実装について、単純なAPI呼び出しからフル機能の検索エージェントまでの実装方法を示します。

ローカルでのLLMの展開は、開発者や組織がプライバシーを高め、レイテンシーを減らし、AIインフラストラクチャの制御を強化するための手段として、ますます人気になってきています。

AIの民主化はここにあります。 Llama 3、Mixtral、QwenなどのオープンソースLLMが、今やプロプライエタリモデルと同等の性能を発揮するようになり、チームは消費者ハードウェアを使用して強力なAIインフラストラクチャを構築できるようになりました。これにより、コストを削減しながらも、データプライバシーやデプロイメントに関する完全なコントロールを維持することが可能です。

私は、NVIDIA DGX Spark、Mac Studio、およびRTX 4080の3つの異なるプラットフォーム上で、Ollama上で動作するGPT-OSS 120bの興味深いパフォーマンステストをいくつか見つけました。OllamaライブラリのGPT-OSS 120bモデルは65GBあり、これはRTX 4080（または新しいRTX 5080の16GBのVRAMには収まらないことを意味します。

ローカルで大規模言語モデル（LLM）を実行する は、プライバシー、コスト管理、オフライン機能のため、ますます人気になっています。 2025年4月にDockerがDocker Model Runner（DMR）、AIモデルの展開用公式ソリューションを導入したことで、状況は大きく変わりました。

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：