Ollamaとは？チーム向け本番環境でローカルLLMを運用する方法

Ollamaとは？

Ollamaは、ノートPC、オンプレミスのGPUサーバー、プライベートクラウドインスタンスなど、自社のインフラ上でLLMを実行するためのオープンソースのランタイムです。Llama、Mistral、Qwenといったオープンウェイトモデルをダウンロードし、HTTPエンドポイント経由でローカルに提供します。重要なのは、このエンドポイントがOpenAI互換APIに対応している点です。そのため、OpenAI SDK向けに書かれたコードであれば、ベースURLを変更するだけでローカルのOllamaモデルと通信できます。

チームがOllamaを選ぶ主な理由は以下の通りです。

• プライバシー モデルは管理下のハードウェア上で実行されるため、プロンプトや出力が環境外に流出することはありません。
• オフラインおよびエアギャップ環境での利用 ホスト型プロバイダーやパブリックインターネットへの依存がありません。
• コスト 自社ハードウェアでオープンウェイトモデルを運用することで、トークンごとのAPI料金を回避できます。
• シンプルさ コマンド一つでモデルを起動できます。

Ollamaが最適なケース

• 開発中にローカルで素早く推論を行いたい場合。
• 自社所有のハードウェアでオープンウェイトモデルを実行する場合。
• プライバシーやコンプライアンスの理由により、データを環境外に出せない場合。
• 大規模なサービングインフラを構築せずに、OpenAI互換のエンドポイントが必要な場合。

OllamaとvLLM：チームはどちらを使うべきか？

OllamaとvLLMは、どちらもOpenAI互換APIを提供し、オープンウェイトモデルをセルフホストできるため、よく比較されます。しかし、それぞれ最適化の目的が異なります。

結論から言うと、個人でモデルを実行するならOllamaが最も簡単であり、vLLMは多数の同時ユーザーに対して高スループットでサービスを提供するのに適しています。多くのチームが両方を使い分けており、ローカル開発にはOllama、本番環境にはvLLMを利用しています。幸いなことに、どちらもOpenAI互換であるため、どちらを標準にしても同じゲートウェイ経由で利用でき、必要に応じてそれらの間でルーティングを行うことも可能です。

チーム利用におけるOllamaの限界

Ollamaは優れたツールですが、組織で運用しようとすると、そのスコープ外にある課題が浮き彫りになります。

• 共有アクセス制御がない Ollamaの生のエンドポイントには、どのチームやユーザーがどのモデルを呼び出せるかという概念がありません。
• コストの帰属先を特定できない Ollamaはリクエストを処理するだけで、所有者ごとに計測する機能がないため、チームやアプリケーションごとの利用状況を把握できません。
• ガードレールがない プロンプトや出力に対して、個人情報（PII）、機密情報、インジェクション攻撃の有無を検査する機能がありません。
• ルーティングやフェイルオーバーがない 特定のモデルやサーバーがダウンした場合、切り替え先がなく、リクエストの内容に応じて異なるモデルへ振り分ける手段もありません。
• エンドポイントの断片化 OllamaのインスタンスごとにURLが異なるため、アプリケーション側でエンドポイントをハードコードする必要があり、移植性が失われます。

これらこそがゲートウェイが解決すべき課題であり、ローカルのモデル実行環境をチーム向けのインフラへと昇華させる鍵となります。

TrueFoundryを使ってチームでOllamaを運用する方法

TrueFoundryでは、Ollamaサーバーをセルフホスト型モデルとして扱います。 AIゲートウェイ にエンドポイントURLと認証情報を登録すると、クラウドプロバイダーのモデルと並んでゲートウェイのモデルカタログに表示されます。これにより、ルーティング、ガードレール、レート制限、コスト追跡、可観測性といったゲートウェイの全機能が適用されます。OllamaはOpenAI互換のAPIを提供しており、ゲートウェイと最も相性が良いため、明示的にサポートされています。

AIゲートウェイの「モデル」から「セルフホスト型モデル」を選択し、名前、モデルID、OllamaサーバーのURL、モデルサーバーの種類、および必要に応じて認証情報を登録します。これ以降、アプリケーションやエージェントは直接localhostのエンドポイントを叩くのではなく、統一されたAPIを持つゲートウェイを呼び出すようになります。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-truefoundry-api-key",   # a gateway token, not a raw endpoint
    base_url="https://gateway.truefoundry.ai",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="self-hosted/llama-3-8b-ollama",   # your registered Ollama model
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this ticket"}],
)

この一つの変更こそが、Ollamaをチームで利用可能にする鍵です。

• アクセス制御。 特定のユーザー、チーム、または仮想アカウントに対して、Ollamaベースのモデルへのアクセス権を付与し、それ以外のアクセスは制限します。
• コスト追跡とレート制限。 チームやアプリケーションごとの利用状況を可視化し、コストが膨らむ前に上限を設定できます。
• ガードレール。 ローカルモデルとのやり取りにおいて、個人情報（PII）、機密情報、プロンプトインジェクションのチェックを実行します。
• ルーティングとフェイルオーバー。 Ollamaとホスト型モデルを一つの仮想モデル名で管理することで、アプリケーションコードを変更することなく、フェイルオーバーやトラフィックの分散が可能になります。

このゲートウェイはプロバイダーに依存せず、1,000以上のモデルでOpenAI互換性があるため、ローカルのOllamaモデルとvLLMデプロイメント、クラウドAPIを同一インターフェース下で混在させることができます。これは以下に直結します。 AIエージェントのポータビリティ。また、TrueFoundryは貴社のVPC内で実行されるため、Ollamaを選択した最大の理由であるプライバシーがエンドツーエンドで保護されます。

結論

Ollamaはローカルでモデルを動かすための最速の手段であり、プライバシーとコストの面でこれに勝るものはありません。しかし、本来チーム向けのインフラとして構築されていないため、アクセス制御、コストの可視化、ガードレール、ルーティングといった機能が必要となります。OllamaをAIゲートウェイにセルフホストモデルとして接続すれば、プライバシーと低コストを維持したまま、チームが本番環境で運用するために必要なすべての機能を手に入れることができます。

TrueFoundryがどのようにローカルモデルを、ガバナンスの効いたチーム対応インフラへと変えるのかをご覧ください。 デモを予約する または 無料で始める。