そういえばローカルLLMというものがあった! セキュリティ担保されるし、使用量気にしなくていいし、何はともあれおもしろそう、どんなんか見たいし入れてみる。
Ollamaのインストール
公式のコマンドを打つ
というかアルパカ?イラストかわええ ollama.com
C:\Users\<ユーザー名>\AppData\Local\Programs\Ollamaにインストール完了、Pathも勝手に通っている
ollamaをterminalで打つともちろん起動するけど、かわいいGUIモードもあるよ。

モデルどれがなんだかわからァん。 とりあえず数字+bの部分の数字が脳みそのしわと同義らしい。数字が多いほど頭いいからスペックも必要と理解。
モデル選定
自分のPCはVRAM8GB、小さい。 タスクマネージャー>パフォーマンス>GPU内の専用GPUメモリで確認できる
とりあえずqwen3:4bにしてみる
モデルの保存場所をDドライブに変更
モデルは数十GBと大きいらしいため、容量がでかいDドライブ(HDD)に保存場所を変更
- Dドライブ直下にOllamaModelsフォルダ作成
- システムの環境変数設定
- 変数名:OLLAMA_MODELS
- 値:D:\OllamaModels
モデルを入れる
入れるのは簡単
# ダウンロード ollama pull qwen3:4b # 起動 ollama run qwen3:4b
結果
質問:Linuxのpwdコマンドってなんだっけ
回答:pwdコマンドは、現在いる作業ディレクトリの絶対パスを表示するコマンドです。例えば、pwdを実行すると、/home/userのようなパスが表示されます。
回答時間:156秒
遅い ollama psでロード状況見たら 100% CPU なんだが、、GPU全然使われてない、これはあかん。余計遅いわけだわ。 "C:\Users\xxx\AppData\Local\Ollama\server.log"でログが見れる。これでもGPUが全然使われていない内容。 どうやらNVIDIAのドライバが古すぎたようだな。。
※あまり使ってないデスクトップPCでやっていた
ドライバー更新
ドライバー更新します。 www.nvidia.com
再実行
Dドライブだと最初にモデルを読み込むのに時間かかってる気がする。
質問:Linuxのpwdコマンドってなんだっけ
回答時間:11秒
速くなった。ollama psでも100%GPU, 3.6GBの消費
ただ回答英語。
qwen3:8bでも再トライ
回答時間:9.6秒
GPUは6GBの消費
参考サイト
こちらをかなり参考にした 2026年のローカルLLM事情を整理してみた | DevelopersIO
一旦動かすところまで。 色々使ってみたい。
