初心者 4分Ollama

Ollama をインストールするには Linux

Linux は Ollama のネイティブ OS です。Ollama が最も快適に動作し、最もスムーズに更新でき、最も細かく制御できる環境です。このガイドでは、systemd を使う Ubuntu/Debian/Fedora での利用、NVIDIA と AMD の GPU 設定、そして既存の環境を壊さずに LAN 上でサーバーを公開する方法を扱います。

著者 Mohamed Meguedmi·更新 2026-03-25·Ubuntu 24.04でテスト済み

#なぜローカルAIにLinuxを使うのか？

実用的な理由は3つあります。GPUドライバー（CUDA、ROCm）はWindowsよりLinuxで安定していること、CLIツールを自然に組み込めること、そしてホームラボでは標準的にLinuxが使われていることです。systemdを組み合わせれば、システム起動時にOllamaを自動起動する構成をすっきり整えられます。

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テストされたディストリビューション
このガイドはUbuntu 22.04および24.04、Debian 12、Fedora 40で検証済みです。パッケージマネージャーによる違いを除けば、手順は同じです。

#前提条件

ローカルAIキット

お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。

  • 永久に利用できるオンラインスペース
  • PDF + ファイル
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カーネル5.10以上
2026年なら、一般的なディストリビューションであればどれでも該当します。uname -rで確認してください。
curl ou wget
インストールスクリプトをダウンロードするため。
sudo / root
/usr/local/bin にインストールされ、systemd サービスが作成されます。
10GBのディスク容量
デフォルトではモデルは/usr/share/ollama/.ollama/modelsに保存されます。

#1. 一行でのインストール

ターミナル
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

スクリプトは、あなたのディストリビューションを検出し、/usr/local/bin/ollama にバイナリをインストールし、システムユーザー ollama を作成し、systemd ユニットをデプロイしてサービスを起動します。30秒です。

!
Curl | sh：必要に応じて内容を確認
スクリプトをパイプでshに渡す方法は便利ですが、何が実行されるかが見えにくくなります。業務環境では、まずダウンロードし（curl -o install.sh https://ollama.com/install.sh）、内容を確認してから実行してください。
確認
ollama --version
systemctl status ollama

#2. systemdサービス

サービスは /etc/systemd/system/ollama.service に作成されています。カスタマイズ（例：モデルディレクトリの変更、LANでの公開）を行うには：

ターミナル
sudo systemctl edit ollama

[Service] セクションに必要な環境変数を追加してください：

systemdのオーバーライド
[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
Environment="OLLAMA_MODELS=/mnt/ssd/ollama-models"
Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=30m"
Environment="OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2"
適用する
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama
sudo journalctl -u ollama -f  # logs live

#3. NVIDIA GPU

Ollamaは、ドライバーがインストールされている場合、CUDAを自動検出します。検証：

ターミナル
nvidia-smi
# Si la commande n'existe pas :
sudo apt install nvidia-driver-550  # Ubuntu
sudo dnf install akmod-nvidia       # Fedora
→
Container Toolkit（オプション）
OllamaをDockerで実行する場合は、コンテナ内からGPUを利用できるように、nvidia-container-toolkitをインストールしてください。これがないと、DockerはGPUにアクセスできません。
モデルを使ってテストする
ollama run mistral "Bonjour"
# Dans un autre terminal :
ollama ps  # colonne PROCESSOR doit dire 100% GPU

#4. AMD GPU (ROCm)

Radeon RX 6000、7000およびInstinctシリーズのカードは、ROCm経由でサポートされています。インストールはCUDAよりやや難しいですが、動作します。

Ubuntu 22.04/24.04
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/6.0/ubuntu/jammy/amdgpu-install_6.0.60000-1_all.deb
sudo apt install ./amdgpu-install_6.0.60000-1_all.deb
sudo amdgpu-install --usecase=rocm
sudo usermod -aG render,video $USER
# reboot
!
公式にサポートされていないカード
GPUがAMDの公式リストにない場合（例：RX 6600、6700）は、HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0を環境変数として設定してください。これによりROCmはカードをgfx1030として処理します。

#5. ローカルネットワークへの公開

デフォルトでは、Ollamaはlocalhost:11434でのみリクエストを待ち受けます。別の端末やRaspberry Piから問い合わせられるようにするには：

systemdのオーバーライド内
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
Environment="OLLAMA_ORIGINS=http://192.168.1.*"
Firewall
sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 11434
!
インターネット上に絶対に公開しないでください
Ollama には標準の認証機能がありません。LAN の外部に公開したい場合は、Basic 認証または JWT を設定したリバースプロキシ（Caddy、nginx）を Ollama の前段に配置してください。

#トラブルシューティング

systemctl status ollama → failed
journalctl -u ollama -n 50 の出力を確認する。よくある原因は、ポート 11434 がすでに使われていることや、models フォルダの権限の問題です。
GPUが検出できません
nvidia-smiとrocminfoが応答する必要があります。応答しない場合は、ドライバーを確認してください。インストール後は再起動が必要になることがよくあります。
モデルの動作が遅く、100% CPUで実行されている
ollama psにGPUが表示されません。ドライバーは正常ですが、CUDA_VISIBLE_DEVICES変数の設定が誤っていませんか。サービスの環境を確認してください。
スペースが不足しています
OLLAMA_MODELSをより大きなSSDに移動してください。新しいディレクトリにchown -R ollama:ollamaを忘れずに実行してください
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