簡単なセットアップとマルチプラットフォーム対応

　Ollamaの最大の特徴の一つはその導入の手軽さです。macOS、Windows、そしてLinux向けにネイティブインストーラーやインストールスクリプトが提供されており、幅広い開発環境をサポートしています。

　インストールプロセスはワンクリックまたは単一のコマンドで完了するように設計されており、NVIDIAやAMDのGPUといった利用可能なハードウェアを自動的に検出します。さらに公式のDockerイメージも提供されており、コンテナ環境での利用も容易です。

豊富なモデルライブラリ

　Ollamaは厳選されたオープンソースモデルのライブラリを管理することができます。このライブラリには、Meta社のLlama、Google社のGemma 3といった主要な研究機関のモデルが含まれています。また、コーディングに特化したCode Llamaや画像とテキストを扱うマルチモーダルモデルのLLaVAなど、特定のタスクに最適化されたモデルも利用可能です。

　モデルのダウンロードは ollama pull というシンプルなコマンドで行え、モデルの更新時には差分のみをダウンロードするため、効率的に管理できます。

強力なコマンドラインインターフェース (CLI)

　CLIはOllamaの核となるインターフェースであり、モデルのライフサイクル全体を管理するためのコマンド群を提供します。これらのコマンドはDockerの操作に類似しており、多くのITエンジニアにとって直感的で馴染みやすいものとなっています。

• ollama run <model_name>: モデルが存在しない場合は自動的にダウンロードし、対話型のチャットセッションを開始します。"""を用いた複数行入力や、ファイルの内容を引数として渡すこともサポートしています。
• ollama pull <model_name>: ライブラリからモデルをダウンロードします。
• ollama list: ローカルに保存されているモデルを一覧表示します。
• ollama rm <model_name>: ローカルのモデルを削除します。
• ollama create <model_name> -f <Modelfile>: Modelfile (モデルの詳細を定義したファイル) からカスタムモデルを作成します。
• ollama cp <source> <destination>: モデルをコピーします。カスタマイズ前のバージョンをバックアップする際に便利です。

GUIプログラムの提供 (macOS,Windowsのみ)

　クラウドベースのLLMサービスと同等の直感的なGUIを提供しており、CLI操作に不慣れなユーザーでも簡単に利用できます。具体的には、プログラム起動後にプロンプト入力画面が表示され、ユーザーは入力欄にプロンプトを入力するだけでLLMを実行可能です。なお、利用するモデルはドロップダウンリストで選択可能で、モデルの初回利用時に自動でダウンロードされます。

アプリケーション統合を容易にするAPIとライブラリ

　Ollamaはローカルマシン上でREST APIサーバ（デフォルトは localhost:11434）を起動し、テキスト生成、チャット、埋め込みベクトル生成などのためのエンドポイントを提供します。このAPIはOpenAIのAPIフォーマットとの互換性を意図して設計されており、開発者は既存のアプリケーションのコードを最小限の変更で、クラウドベースのモデルからローカルモデルへ切り替えることができます。