Ollamaは、アメリカのOllama Inc.が2023年にリリースしたオープンソースのローカルLLM実行エンジンです。llama.cppをベースにしたGGUF量子化モデル、REST API、およびModelfile（Dockerfileのようなモデル定義）を統合したパッケージです。一言で表すと、「Dockerがコンテナ実行を標準化したように、OllamaはローカルLLM実行を標準化する」と言えます。macOS/Linux/Windowsに単一のバイナリとしてインストールし、ollama pull llama3.3:70bでモデルをダウンロードし、ollama runまたは:11434のREST APIを呼び出すだけで、OpenAI互換の応答がすぐに得られます。 従来のローカルLLM実行は、（1）Hugging Face Transformersでモデルをロード、（2）bitsandbytes/AWQによる量子化を別途処理、（3）vLLM/TGIなどのサーバーを直接構築、（4）CUDA/Metal/ROCm環境を手動で設定するなど、複雑なプロセスでした。Ollamaは、GGUFという単一の形式を標準化することで、上記の4つのステップを1つのステップ（pull + run）に圧縮します。Modelfileを使用して、システムプロンプト、テンプレート、パラメータもモデルと一緒にバージョン管理し、思考モード（推論モデル）、format=json、keep_aliveなどの本番運用機能も組み込んでいます。まるで「Hugging FaceがMLのためのGitであるなら、OllamaはLLMのためのDocker」と言えるでしょう。 生命工学・医療研究者の視点からは、（1）HIPAA/GDPRで保護された患者データをクラウドに送信することなくローカルで分析できる、（2）RAGシステムのバックボーンとして、ベクトルDB + 埋め込みモデル + LLM推論の組み合わせで社内論文/プロトコルを検索できる、（3）臨床ノートのSTT（音声テキスト変換）後に、自動的にSOAP形式に変換し、ICD-10コードを提案できる、（4）BioGPT、Bio-Llama、Med-PaLMなどのドメイン特化モデルをGGUF形式に変換した後、すぐに運用できる、（5）実験データの分析ワークフローを自動化できる（例：シークエンシング結果 → LLMが変異を解釈 → レポートのドラフトを作成）など、様々な活用が可能です。外部APIへの依存がないため、データの主権、研究のセキュリティ、再現性をすべて確保できます。 本番運用における重要なノウハウ：（a）思考モードのモデル（gpt-oss、qwen3 reasoningなど）は、think:trueをルートレベルで明示的に指定する必要があります。指定しないと、応答に欠陥が生じる可能性があります。（b）翻訳や埋め込みなどの思考モードではないモデルは、think:falseを必ず指定する必要があります。trueを指定すると、応答が空になります。（c）keepaliveオプションを使用して、コールドスタートを回避します（モデルのロード時間を1.5〜3分短縮できます）。（d）numctxは、モデルのコンテキスト制限と、思考に必要なトークン数を考慮して、16384以上に設定することを推奨します。（e）REST APIのタイムアウトは、モデルのサイズと思考モードの有無に応じて、120〜600秒の範囲で調整します。

ローカルLLM実行の標準 — 100以上のモデルを単一のコマンドで実行するランタイム

論文・実験データのローカル分析パイプライン: PubMed RSS、研究ノート、シークエンシング結果などのデータをcron + Ollama REST APIで自動処理。例：毎日新しい論文50件 → llama3.3:70bがアブストラクトの要約 + 感情タグ + 関連性スコアを算出 → DBにDRAFT INSERT。外部APIコスト0、データ外部送信0。