Code Llamaの苦労からOllama/ELYZAの活用まで
記事の更新日：2026/09/30 評価を加筆 1.概要 2023年当時、個人環境で大規模言語モデル（LLM）を動かすのは一苦労でした。「Code Llama」を動かすために、Docker、CUDA、PyTorchの複雑な環境構築に頭を悩ませた方も多いのではないでしょうか。 しかし、現在（2026年）は 「Ollama」 などの画期的なツールの登場により、ローカルAIの敷居は驚くほど下がっています。軽量かつ高性能なモデルが、一般的なPC環境でサクサク動く時代になりました。 この記事では、2023年当時の「Code Llama」環境構築の苦労話（技術ログ）を残しつつ、 現在主流となっているOllamaや日本語モデル（ELYZA）をLinuxMInt/Ubuntu環境で超簡単に動かす最新手順 までをまとめてご紹介します。 私の評価は以下の通りです。 (1) AIはTensorflowやPytorchを利用してProgram作成する段階から大きく変わりました (2) 最初は画像処理による手書き文字の認識でしたが、囲碁AI登場で激変しました (3) chatGPTを始めに大規模言語モデル(LLM)が広がり、ブラウザで利用できます (4) データのセキュリティを考慮してローカルAIが注目され、Ollamaで活用できます 2.詳細 2023年当時に比べて、現在のローカルAI環境は「驚くほど軽量・シンプル」になりました。まずは、今最もおすすめできる手軽な実行方法から解説します。 (1) 実行環境 今回は、以下の少し型落ちの検証PCでも十分に動作することを確認しました。 OS : LinuxMint 22.3 CPU : Core i3-7100 GPU : NVIDIA GTX 1050Ti（ドライバー: nvidia-driver-580） (2) 環境構築と実行手順 Ollamaを使えば、かつてのような巨大なコンテナや依存関係の構築は不要です。ターミナルからOllamaでllama3_2 （約2GBの軽量モデル）をプルして実行するだけで、すぐにプロンプト画面に入ることができます。 試しに、定番の「フィボナッチ数列（fibonacci）のPythonコード作成」を依頼してみます。 (3) fibonacciにチャレンジ >>> fibonacciのpython...