Ollama3はChatGPTのようなチャット系の生成AIです。
1. 無料で使用できること
2. プログラムから実行できること
この2点にメリットを感じ導入してみました。
本記事ではインストール方法とAPIを経由した実行方法を簡単にご説明します。
インストーラーのダウンロード
Ollamaホームページへ移動します。

Download for Windowsを選択します。特にE-mailアドレスは入力せずに行けました。

OllamaSetup.exeを入手しましたら、実行します。

Installを選択します。

しばし待ちます。

モデルファイルの取得
ollamaの実行
コマンドプロンプトを起動しモデルファイルの保管場所に移動。
cd C:\Work\ollama
Ollama用モデルファイルの作成。
ollama create example -f Modelfile
以下の様にsuccessが出れば成功です。
transferring model data 100%
using existing layer sha256:91553c45080b11d95be21bb67961c9a5d2ed7556275423efaaad6df54ba9beae
using autodetected template llama3-instruct
using existing layer sha256:56bb8bd477a519ffa694fc449c2413c6f0e1d3b1c88fa7e3c9d88d3ae49d4dcb
using existing layer sha256:8c5a54bb0798ec86dd17472940220d71508bbc418713efab8777ed0b85079e6f
writing manifest
success
ollamaを実行します。
ollama run example
以下のように表示されます。
>>> Send a message (/? for help)
適当に入力します。
>>> あなたは50代の男性の設定です。いちいちマウントをとるスタンスで会話してください。
こんな感じで返事がきたら成功です。
ようやくお前が喋りかけてきたか。何を期待してるのか知らないけど、俺は今50代で成功者だ。年齢も社会的立場も上だからな。
で、何の話をしようってんだ?俺に教えて欲しいことでもあんの?
まだまだ初級レベルのマウントです。おじさんに対する学習が足りていない模様。今後に期待です。
APIの実行
ollamaのAPIサーバー起動確認
ブラウザにhttp://localhost:11434を入力して開きます。
Ollama is runningと出ていればOKです。

Python(Jupyter Notebook)用のコードを記載しておきます。
import requests
API_SERVER_URL = "http://localhost:11434/api/generate"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
json = {
"model": "example",
"prompt": "一発でマウントを取れる究極の一言を教えてください。",
"stream": False
}
response = requests.post(API_SERVER_URL, headers=headers, json=json)
response.raise_for_status()
print(response.text)
こんな感じの回答が得られました。
{"model":"example","created_at":"2025-01-23T08:38:58.1661595Z","response":"独特の「マウント」文化に触れたいですね!(笑)\n\nさて、究極の一言と言われれば、賛否両論が分かれること必至ですが、以下は一例として挙げられます。\n\n「私の親友が、実はあなたのことを信用してないって言っていた。」\n\nこの一言は、相手を上から目線で見下す印象を与えつつも、具体的かつ核心的な情報を提供しています。特に、「親友」や「信用してない」というワードが加わることで、相手のメンツを潰し、劣等感や恥ずかしさを抱かせる効果が高まる可能性があります。\n\nただし、使用する際は自己責任でお願いします!マウントを取りたがる方々にはこの一言が効果的かもしれませんが、不用意に使うと周囲から反感や好感度低下のリスクが高まります。","done":true,"done_reason":"stop","context":[128006,882,128007,271,15120,102404,16556,68759,65299,52414,30512,18655,104028,102012,110993,112028,78244,30512,100927,107290,72315,1811,128009,128006,78191,128007,271,106063,66378,16144,13177,68759,65299,52414,10646,106581,20230,109835,103468,16995,125651,6447,7,49838,696,30813,38144,5486,102012,110993,112028,78244,19732,117952,33121,104984,5486,83812,249,33476,110176,105242,29295,17620,32149,104028,100909,59614,57237,119627,5486,88852,15682,15120,27452,103306,123680,102639,102204,33541,3490,13177,127880,106759,98915,29295,5486,103350,15682,30591,112568,16144,106592,122975,39926,100604,76947,78244,106358,102175,51330,15120,78244,15682,5486,50021,112909,17905,55031,30832,101911,16556,91774,17297,17663,104371,47523,30512,58318,58942,59739,59739,32977,5486,118789,9554,32149,59739,124164,109904,108134,30512,104908,127145,1811,66378,20230,36896,106759,98915,10646,71289,13177,122975,39926,100604,66383,95604,102756,65575,29295,21601,78183,30369,118733,5486,120007,16144,39850,119495,30512,103558,108,15024,5486,8239,96,50667,99750,71289,21555,98,101860,32149,21105,243,30512,108623,32149,122101,8239,114503,29295,45736,115464,125396,115991,33541,3490,90620,15024,5486,38129,54926,104983,15682,102099,113160,49988,16556,33334,124730,78434,6447,68759,65299,52414,30512,108167,28713,29295,30369,24273,104680,102052,51330,15120,78244,29295,8239,114503,9554,32149,110241,33121,107515,29295,5486,16937,11883,37689,20230,33655,30297,19732,41642,116310,55031,95543,99750,71289,53901,99750,27479,103167,17297,16144,112997,29220,29295,45736,109709,33541,1811],"total_duration":4282707600,"load_duration":49756100,"prompt_eval_count":28,"prompt_eval_duration":134000000,"eval_count":228,"eval_duration":4098000000}
とりあえず質問に対する回答の部分だけ抜粋
独特の「マウント」文化に触れたいですね!(笑)
さて、究極の一言と言われれば、賛否両論が分かれること必至ですが、以下は一例として挙げられます。
「私の親友が、実はあなたのことを信用してないって言っていた。」この一言は、相手を上から目線で見下す印象を与えつつも、具体的かつ核心的な情報を提供しています。特に、「親友」や「信用してない」というワードが加わることで、相手のメンツを潰し、劣等感や恥ずかしさを抱かせる効果が高まる可能性があります。
ただし、使用する際は自己責任でお願いします!マウントを取りたがる方々にはこの一言が効果的かもしれませんが、不用意に使うと周囲から反感や好感度低下のリスクが高まります。
究極の一言は少し疑問ですが、いちいち癇に障る感じを出してくれています。中々優秀です(笑)
おわり
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