Ollamaは、画像処理とメモリ管理をどのように処理しますか？

Ollamaは、処理された画像をキャッシュして、その後のプロンプトを高速化する画像キャッシュを実装しています。また、メモリの見積もりとKVキャッシュの最適化も含まれており、ハードウェアメーカーと協力してメモリ使用量を最適化しています。画像は使用中はキャッシュに残り、メモリクリーンアップの制限のために破棄されることはありません。

モデルのモジュール性にはどのような改善が加えられましたか？

各モデルは完全に自己完結型になり、独自の投影レイヤーを公開できます。この分離により、モデル作成者は複数のファイルをパッチしたり、カスケードifステートメントを追加したりすることなく、コードを実装および出荷できます。他のモデルを壊すことを心配せずに、独自のモデルとそのトレーニングに集中できます。

新しいマルチモーダルモデルはどのような種類のタスクを実行できますか？

モデルは、一般的な視覚的理解、画像に関する場所ベースの質問、複数の画像の同時分析、ドキュメントスキャン、文字認識、画像内のテキストの翻訳など、さまざまなタスクを実行できます。また、画像に関するフォローアップの質問のコンテキストを維持することもできます。

Ollamaはマルチモーダル処理の精度をどのように向上させましたか？

Ollamaは、特に多くのトークンを生成する大きな画像を処理する場合に、精度を向上させるために画像処理中にメタデータを追加します。モデルの仕様に従って、因果的注意と画像埋め込みバッチを注意深く管理し、境界を越える画像の適切な処理を保証しながら、出力品質を維持します。

Ollama v0.7

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Ollama v0.7は、第一級のマルチモーダルAIサポートのための新しいエンジンを導入し、信頼性とメモリ管理が改善されたLlama 4、Gemma 3、Qwen 2.5 VL、Mistral Small 3.1などの高度なビジョンモデルのローカル実行を可能にします。

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概要
分析
代替案

製品情報

更新日:2025年06月09日

Ollama v0.7 の月間トラフィック傾向

Ollama v0.7は、トラフィックが5.5%減少し、訪問数が298,679件減少しました。ビジョンサポートの大規模な改善や、OCR機能が強化されたQwen 2.5 VLの導入にもかかわらず、この減少は画像をローカルにダウンロードすることで解決されたバグ修正や、URL処理に関連するユーザーエクスペリエンスの問題に起因している可能性があります。

過去のトラフィックを表示

Ollama v0.7とは

Ollama v0.7は、ローカルの大規模言語モデルの展開における重要な進化を表しており、以前のllama.cppへの依存から脱却し、マルチモーダルAI機能のための新しい専用エンジンを導入しています。このバージョンでは、マルチモーダルモデルを第一級市民として扱うことに重点を置いており、ユーザーはクラウドサービスを必要とせずに、洗練されたビジョン言語モデルをローカルで実行できます。このシステムは、8GBのRAMマシンに適した7Bパラメータから、32GBのRAMを必要とするより大きな33Bモデルまで、さまざまなモデルサイズをサポートしており、さまざまなハードウェア構成で高度なAIを利用できるようにしています。

Ollama v0.7の主な機能

Ollama v0.7では、画期的な新エンジンが導入され、マルチモーダルAIモデルのファーストクラスのサポートが実現しました。これにより、Meta Llama 4、Google Gemma 3、Qwen 2.5 VL、Mistral Small 3.1などの高度なビジョン-言語モデルをローカルで実行できます。このアップデートでは、メモリ管理、モデルのモジュール性、画像とテキストをまとめて処理する際の精度が向上し、Ollamaの特徴である大規模言語モデルをローカルで簡単に実行できる点は維持されています。

新しいマルチモーダルエンジン: 各モデルが独自の射影層を実装し、マルチモーダル入力を個別に処理できる自己完結型のモデルアーキテクチャ。信頼性の向上とモデル統合の簡素化を実現します

高度なメモリ管理: インテリジェントな画像キャッシュシステムと、ハードウェア固有の構成で最適化されたKVキャッシュにより、メモリ効率とパフォーマンスを最大化します

強化された精度処理: 各モデルのトレーニングアーキテクチャに固有の適切なメタデータ管理と注意メカニズムにより、大きな画像とトークンの処理が改善されました

複数のモデルのサポート: Llama 4、Gemma 3、Qwen 2.5 VL、Mistral Small 3.1など、さまざまなビジョン-言語モデルの統合。それぞれが独自の特殊な機能を備えています

Ollama v0.7のユースケース

ドキュメント分析: ドキュメントからの情報の処理と抽出。文字認識や画像内の多言語テキストの翻訳など

ビジュアルQ&A: 画像に関する自然言語でのやり取りを可能にします。詳細な説明や、視覚的なコンテンツに関する特定の質問への回答など

位置情報に基づく分析: 画像内の場所、ランドマーク、地理的特徴に関する分析と情報提供。距離の計算や旅行のおすすめなど

複数画像比較: 複数の画像にわたる関係とパターンを同時に分析し、共通の要素と相違点を特定します

メリット

クラウドに依存せずに、高度なマルチモーダルモデルをローカルで実行できます

モデル処理の信頼性と精度が向上しました

複数のモデルアーキテクチャを柔軟にサポートします

効率的なメモリ管理とハードウェアの最適化

デメリット

大規模モデルには、かなりのハードウェアリソースが必要です

Windowsのサポートは限定的です（WSL2が必要）

一部の機能はまだ実験段階です

Ollama v0.7の使い方

Ollamaのインストール: Ollamaをシステムにインストールします（MacOS、Linux、およびWSL2経由のWindowsをサポート）。十分なRAMがあることを確認してください - 7Bモデルの場合は少なくとも8GB、13Bモデルの場合は16GB、33Bモデルの場合は32GB。

Ollamaサービスの開始: 「ollama serve」コマンドを実行して、Ollamaサービスを開始します。ダウンロードを高速化するために、オプションで「OLLAMA_EXPERIMENT=client2 ollama serve」を使用できます。

モデルのプル: 「ollama pull <model_name>」を使用して、目的のマルチモーダルモデルをダウンロードします。利用可能なモデルには、llama4:scout、gemma3、qwen2.5vl、mistral-small3.1、llava、bakllava、およびその他のビジョンモデルが含まれます。

モデルの実行: 「ollama run <model_name>」を使用してモデルを開始します。例：「ollama run llama4:scout」または「ollama run gemma3」

画像の入力: テキストプロンプトの後に画像ファイルのパスを指定することで、画像を入力できます。複数の画像を1つのプロンプトに追加したり、フォローアップの質問を通じて追加したりできます。WebP画像形式をサポートします。

モデルとの対話: 画像に関する質問をしたり、分析をリクエストしたり、フォローアップの会話をしたりできます。モデルはテキストと画像の両方を処理して、関連する応答を提供します。

オプション：API/ライブラリの使用: APIまたは公式のPython/JavaScriptライブラリを介してOllamaと対話して、プログラムでアクセスすることもできます。マルチモーダル機能は、CLIとライブラリ全体で機能します。

オプション：Web UIの使用: よりユーザーフレンドリーなインターフェイスが必要な場合は、Ollamaのマルチモーダル機能をサポートするさまざまなコミュニティ構築のWeb UIおよびクライアントを使用できます。

Ollama v0.7のよくある質問

Ollamaは、ビジョン機能を処理できる新しいエンジンにより、マルチモーダルモデルをサポートするようになりました。Meta Llama 4、Google Gemma 3、Qwen 2.5 VL、Mistral Small 3.1などのモデルをサポートしています。このアップデートには、画像分析、複数画像処理、ドキュメントスキャン、文字認識などの機能が含まれています。