30. Ollama実運用で遭遇する不具合と体系的な対処法まとめ
開発と本番運用における「想定外の事象」への備え PoC段階では動いても、本番環境では「なぜか動かない」という事態に直面することが頻繁にあります。これらの不具合の多くは、単なるコードの問題ではなく、環境設定、リソース管理、 […]
29. Ollamaを社内利用する際のセキュリティと安全設計の指針
機密情報を取り扱う上でのデータ漏洩リスク 社内文書や顧客情報など、機密性の高いデータをLLMに入力する場合、そのデータが外部に漏洩したり、意図しない形でログに残ったりすることが最大の懸念点となります。ローカル実行はこれを […]
28. Ollamaをプロキシ経由で利用する際のネットワーク設計指針
直接公開に伴うセキュリティとアクセス制御の課題 Ollamaをインターネットに直接公開することは、セキュリティリスクを増大させます。また、無制限のアクセスはリソースの枯渇を招き、意図しない高負荷な利用（DDoS的な挙動） […]
27. Ollamaを別ホストで運用する際のネットワーク設計と考慮点
リソースの競合とセキュリティ境界の必要性 開発環境や小規模なPoCでは、ローカルマシン上でOllamaを動かすだけで十分ですが、複数のサービスやユーザーが同時に利用する本番環境では、リソースの競合やセキュリティの観点から […]
26. Ollama利用におけるコンテキスト長（num_ctx）の最適化戦略
LLMの性能とコンテキスト長のトレードオフ LLMの性能を向上させるためには、より多くの情報（長いプロンプトや過去の対話履歴）を与えることが有効だと考えられがちです。しかし、コンテキスト長（num_ctx）を無制限に長く […]
25. Ollamaにおけるストップトークン設定の重要性と実装方法
LLMの出力が制御不能になるリスク LLMは非常に柔軟性が高い反面、指示を完全に無視して、余計なテキストや、次の処理を妨害するような余分な出力をすることがあります。特にAPI経由で利用する場合、この「余計な出力」が後続の […]
24. Ollama Modelfileによるモデルの挙動カスタマイズ入門
モデルの「振る舞い」を制御したいというニーズ ダウンロードしたモデルは、あくまで「知識の塊」に過ぎません。しかし、業務で利用する際は、「この役割を演じ、この形式で出力する」という明確な振る舞いを期待します。この「振る舞い […]
23. Ollama環境でPhi系モデルを活用する際の評価ポイントと注意点
LLMの「性能」と「実行環境」のトレードオフ 高性能なモデルは魅力的ですが、リソース制約のある環境や、低レイテンシが求められる場面では、モデルサイズが大きな制約となります。このジレンマを解決するのが、Phiのような「小型 […]
22. Ollama環境でのGemma系モデルの評価と活用指針
オープンモデルの選択肢が増える中で求められる評価基準 現在、LLMの選択肢は非常に多様化しており、どのモデルが自社のタスクに最適なのかを見極めることが難しくなっています。特にGemmaのような高性能なオープンモデルは、そ […]
21. OllamaでQwen系モデルを利用した実戦的な評価と活用指針
多言語対応と性能のバランスが求められる現場の課題 グローバルなサービスや、日本語と英語など複数の言語を扱う業務において、単一の言語に特化したモデルでは対応が困難です。そのため、多言語対応能力が高く、かつローカルで動作させ […]