Ollama クラウドモデルとは何か、そしてその使用方法

Thu, 09 Apr 2026 18:42:32 +0800

普段 Ollama を使用してローカルモデルを実行している場合は、クラウドモデルを簡単に理解できるはずです。

主要な相違点は 1 つだけです。
ローカルモデルはユーザーのコンピューター上で推論され、クラウドモデルは Ollama のクラウド上で推論され、結果が返されます。

クラウドモデルとは何ですか

Ollama クラウドモデルは、Ollama の呼び出し方法を保持しますが、コンピューティングの場所をローカルからクラウドに変更します。

これを行うことの利点は次のとおりです。

ローカルハードウェアへの負担が軽減される
ローカルマシンでは実行できない大規模なモデルを使いやすくする
使い慣れた Ollama ワークフローを引き続き使用できます

現地モデルとの違い

对比项	本地模型	云模型
运行位置	本机	云端
硬件要求	高	低
延迟	更低	受网络影响
隐私性	更强	请求会发送到云端

プライバシー、低遅延、オフライン使用を重視する場合は、ローカルモデルの方が適しています。
ローカルのハードウェアでは十分ではないが、より大規模なモデルを体験したい場合は、クラウドモデルの方が便利です。

クラウドモデルを特定する方法

現在の Ollama クラウドモデルには通常、サフィックス -cloud が付いています。次に例を示します。

`1`	`gpt-oss:120b-cloud`

利用可能なモデルのリストは変更される可能性があります。Ollamaの公式ページを参照してください。

使用方法

まずログインしてください:

`1`	`ollama signin`

ログイン後、クラウドモデルを直接実行します。

`1`	`ollama run gpt-oss:120b-cloud`

コードから呼び出している場合は、API キーを構成することもできます。

`1`	`export OLLAMA_API_KEY=your_api_key`

Python の例:

import os
from ollama import Client

client = Client(
    host="https://ollama.com",
    headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["OLLAMA_API_KEY"]},
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "为什么天空是蓝色的？"}
]

for part in client.chat("gpt-oss:120b-cloud", messages=messages, stream=True):
    print(part["message"]["content"], end="", flush=True)

まとめ

Ollama クラウドモデルは、次の一文で理解できます。

コマンドは基本的に同じままですが、モデルはローカルで実行されなくなります。

コンピューターで大規模なモデルを実行できないが、引き続き Ollama を使用してモデルを呼び出したい場合、クラウドモデルは非常に簡単なソリューションです。

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クラウドモデルを特定する方法

使用方法

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