OllamaでGPT-OSSを無料で実行する方法

Ashley Innocent

Ashley Innocent

5 8月 2025

OllamaでGPT-OSSを無料で実行する方法

大規模言語モデル(LLM)をローカルで実行することで、開発者はプライバシー、制御、コスト削減を実現できます。OpenAIのオープンウェイトモデル、総称してGPT-OSS(gpt-oss-120bおよびgpt-oss-20b)は、コーディング、エージェントワークフロー、データ分析などのタスクに強力な推論機能を提供します。オープンソースプラットフォームであるOllamaを使用すると、クラウドに依存することなく、これらのモデルを自身のハードウェアにデプロイできます。この技術ガイドでは、Ollamaのインストール、GPT-OSSモデルの設定、およびローカルLLMのAPIテストを簡素化するツールであるApidogを使用したデバッグについて説明します。

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スムーズなAPIデバッグのために、Apidogを無料でダウンロードして、GPT-OSSのインタラクションを視覚化し、最適化しましょう。
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なぜOllamaでGPT-OSSをローカルで実行するのか?

Ollamaを使用してGPT-OSSをローカルで実行することは、開発者や研究者にとって明確な利点をもたらします。まず、入力と出力が自身のマシン上に留まるため、データプライバシーが確保されます。次に、クラウドAPIの継続的なコストが不要になるため、大量処理や実験的なユースケースに最適です。第三に、OllamaはOpenAIのAPI構造との互換性があるため、既存のツールとシームレスに統合でき、gpt-oss-20bのような量子化モデル(16GBのメモリのみを必要とする)をサポートすることで、控えめなハードウェアでも利用可能です。

さらに、OllamaはLLMデプロイの複雑さを簡素化します。AIのためのDockerコンテナのように、単一のModelfileを通じてモデルの重み、依存関係、構成を処理します。ストリーミングAI応答のリアルタイム視覚化を提供するApidogと組み合わせることで、ローカルAI開発のための堅牢なエコシステムが得られます。次に、この環境をセットアップするための前提条件を見ていきましょう。

GPT-OSSをローカルで実行するための前提条件

進む前に、システムが以下の要件を満たしていることを確認してください。

これらが揃っていれば、OllamaをインストールしてGPT-OSSをデプロイする準備ができています。インストールプロセスに進みましょう。

ステップ1: システムにOllamaをインストールする

Ollamaのインストールは簡単で、macOS、Linux、Windowsをサポートしています。以下の手順でセットアップしてください。

Ollamaをダウンロードする:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

このスクリプトはダウンロードとセットアッププロセスを自動化します。

インストールを確認する:

Ollamaサーバーを起動する:

インストールが完了すると、OllamaはGPT-OSSモデルをダウンロードして実行する準備が整います。モデルのダウンロードに進みましょう。

ステップ2: GPT-OSSモデルをダウンロードする

OpenAIのGPT-OSSモデル(gpt-oss-120bおよびgpt-oss-20b)はHugging Faceで利用可能であり、MXFP4量子化によりOllama向けに最適化され、メモリ要件が削減されています。以下の手順でダウンロードしてください。

モデルを選択する:

Ollama経由でダウンロードする:

ollama pull gpt-oss-20b

または

ollama pull gpt-oss-120b

お使いのハードウェアによっては、ダウンロード(20-50GB)に時間がかかる場合があります。安定したインターネット接続を確保してください。

ダウンロードを確認する:

ollama list

gpt-oss-20b:latestまたはgpt-oss-120b:latestを探してください。

モデルがダウンロードされたので、ローカルで実行できるようになりました。GPT-OSSとの対話方法を見ていきましょう。

ステップ3: OllamaでGPT-OSSモデルを実行する

OllamaはGPT-OSSモデルと対話するための複数の方法を提供します: コマンドラインインターフェース(CLI)、API、またはOpen WebUIのようなグラフィカルインターフェースです。ここでは簡潔にするためにCLIから始めましょう。

インタラクティブセッションを起動する:

ollama run gpt-oss-20b

これにより、リアルタイムのチャットセッションが開きます。クエリ(例: 「二分探索のPython関数を書いてください」)を入力してEnterキーを押します。特殊なコマンドについては/helpを使用してください。

ワンオフクエリ:

ollama run gpt-oss-20b "Explain quantum computing in simple terms"

パラメータを調整する:

ollama run gpt-oss-20b --temperature 0.1 --top-p 1.0 "Write a factual summary of blockchain technology"

低いtemperature(例: 0.1)は、決定的で事実に基づいた出力を保証し、技術的なタスクに理想的です。

次に、特定のユースケースのためにModelfilesを使用してモデルの動作をカスタマイズしましょう。

ステップ4: Ollama ModelfilesでGPT-OSSをカスタマイズする

OllamaのModelfilesを使用すると、再トレーニングなしでGPT-OSSの動作を調整できます。システムプロンプトを設定したり、コンテキストサイズを調整したり、パラメータを微調整したりできます。カスタムモデルを作成する方法は次のとおりです。

Modelfileを作成する:

FROM gpt-oss-20b
SYSTEM "You are a technical assistant specializing in Python programming. Provide concise, accurate code with comments."
PARAMETER temperature 0.5
PARAMETER num_ctx 4096

これにより、モデルはPythonに特化したアシスタントとして、適度な創造性と4kトークンのコンテキストウィンドウで構成されます。

カスタムモデルをビルドする:

ollama create python-gpt-oss -f Modelfile

カスタムモデルを実行する:

ollama run python-gpt-oss

これで、モデルは指定された動作でPython関連の応答を優先します。

このカスタマイズにより、コーディングや技術文書作成など、特定のドメイン向けにGPT-OSSが強化されます。次に、OllamaのAPIを使用してモデルをアプリケーションに統合しましょう。

ステップ5: OllamaのAPIでGPT-OSSを統合する

http://localhost:11434で動作するOllamaのAPIは、GPT-OSSへのプログラムによるアクセスを可能にします。これはAI搭載アプリケーションを構築する開発者にとって理想的です。使用方法は次のとおりです。

APIエンドポイント:

curl http://localhost:11434/api/generate -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "gpt-oss-20b", "prompt": "Write a Python script for a REST API"}'
curl http://localhost:11434/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "gpt-oss-20b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain neural networks"}]}'

OpenAI互換性:

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="ollama")
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-oss-20b",
    messages=[{"role": "user", "content": "What is machine learning?"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

このAPI統合により、GPT-OSSはチャットボット、コードジェネレーター、またはデータ分析ツールを動かすことができます。しかし、ストリーミング応答のデバッグは困難な場合があります。Apidogがこれをどのように簡素化するか見てみましょう。

ステップ6: ApidogでGPT-OSSをデバッグする

Apidogは、Ollamaのエンドポイントからのストリーミング応答を視覚化する強力なAPIテストツールであり、GPT-OSSの出力をデバッグするのを容易にします。使用方法は次のとおりです。

Apidogをインストールする:

ApidogでOllama APIを設定する:

{
  "model": "gpt-oss-20b",
  "prompt": "Generate a Python function for sorting",
  "stream": true
}

応答を視覚化する:

比較テスト:

Apidogの視覚化は、デバッグを退屈な作業から明確で実行可能なプロセスへと変え、開発ワークフローを向上させます。次に、遭遇する可能性のある一般的な問題に対処しましょう。

ステップ7: 一般的な問題のトラブルシューティング

GPT-OSSをローカルで実行すると、課題が生じる可能性があります。よくある問題の解決策を以下に示します。

GPUメモリエラー:

モデルが起動しない:

APIが応答しない:

パフォーマンスが遅い:

解決しない問題については、Ollama GitHubまたはHugging FaceコミュニティでGPT-OSSのサポートを参照してください。

ステップ8: Open WebUIでGPT-OSSを強化する

ユーザーフレンドリーなインターフェースのために、OllamaとOpen WebUI(GPT-OSS用のブラウザベースのダッシュボード)を組み合わせてください。

Open WebUIをインストールする:

docker run -d -p 3000:8080 --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

インターフェースにアクセスする:

ドキュメントのアップロード:

Open WebUIは非技術的なユーザーの操作を簡素化し、Apidogの技術的なデバッグ機能を補完します。

結論: OllamaとApidogでGPT-OSSを解き放つ

Ollamaを使用してGPT-OSSをローカルで実行することで、OpenAIのオープンウェイトモデルを無料で、プライバシーとカスタマイズを完全に制御して活用できます。このガイドに従うことで、Ollamaのインストール、GPT-OSSモデルのダウンロード、動作のカスタマイズ、API経由での統合、そしてApidogを使用したデバッグを学びました。AI搭載アプリケーションを構築している場合でも、推論タスクを実験している場合でも、このセットアップは比類のない柔軟性を提供します。パラメータの調整やApidogの視覚化の使用など、小さな調整でもワークフローを大幅に向上させることができます。今日からローカルAIの探求を始め、GPT-OSSの可能性を解き放ちましょう!

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ApidogでAPIデザイン中心のアプローチを取る

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