OllamaのCLIコマンドを使いこなす方法｜run・pull・ps・show・rmで日常のモデル管理を効率化する手順

この記事のポイント

・ollama ps でロード中モデル・使用VRAM・処理中リクエスト数をリアルタイム確認できる
・ollama show モデル名 でアーキテクチャ・コンテキスト長・量子化形式・デフォルトパラメータを一覧表示する
・ollama run はインタラクティブ・パイプ・1ショットの3パターンで使い分けると業務スクリプトに組み込みやすい
・ollama cp で既存モデルを複製してから ollama create でModelfileを適用するとリスクなしにカスタムモデルを試せる

$ ollama --help
Usage:
  ollama [command]

Available Commands:
  serve       Start ollama
  create      Create a model from a Modelfile
  show        Show information for a model
  run         Run a model
  pull        Pull a model from a registry
  push        Push a model to a registry
  list        List models
  ps          List running models
  cp          Copy a model
  rm          Remove a model
  help        Help about any command

# フォアグラウンドで起動（Ctrl+Cで終了）
$ ollama serve
time=2026-08-05T10:00:00.000Z level=INFO source=routes.go msg="Listening on 127.0.0.1:11434"

# 別ターミナルで疎通確認
$ curl -s http://localhost:11434/
Ollama is running

# 一時的に全インターフェースで受け付けて起動する例（テスト用途）
$ OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve

# systemd override.conf に恒久設定する方法
$ sudo systemctl edit ollama
# 以下を追記して保存
[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"

$ sudo systemctl daemon-reload
$ sudo systemctl restart ollama

# 最新タグ（latest）を取得
$ ollama pull llama3.3

# 量子化タグを明示して取得（VRAM 8GB環境向け）
$ ollama pull llama3.3:70b-instruct-q4_0
pulling manifest
pulling 8e74b9cf-2943... 100% ████████████ 42.5 GB
verifying sha256 digest ✓
writing manifest ✓
success

# 特定モデルを削除
$ ollama rm llama3.3:70b-instruct-q4_0
deleted 'llama3.3:70b-instruct-q4_0'

# 複数モデルをまとめて削除
$ ollama rm gemma3:27b mistral:7b-instruct-q8_0
deleted 'gemma3:27b'
deleted 'mistral:7b-instruct-q8_0'

$ ollama run llama3.3:70b-instruct-q4_0
>>> Linuxのcronの基本的な書き方を教えてください
cronはcrontabファイルで定期実行を設定します...

# セッション内で使えるコマンド
>>> /bye            # セッション終了
>>> /set verbose    # トークン数・速度を表示
>>> /show info      # 現在のモデル情報を表示

# ファイルの内容を要約させる
$ cat /var/log/syslog | head -50 | ollama run llama3.3:70b-instruct-q4_0 "このログを日本語で要約して"

# コマンドの説明を生成する
$ echo "ps aux | grep ollama" | ollama run phi-4 "このコマンドを説明して"

# コマンド引数にプロンプトを渡して即実行・即終了
$ ollama run mistral:7b-instruct-q8_0 "Linuxのtarコマンドで.tar.gzを展開する方法を1行で"
tar -xzf ファイル名.tar.gz

# シェルスクリプトから呼び出す例
#!/bin/bash
RESULT=$(ollama run phi-4 "以下のエラーの原因と対処法を日本語で: $1")
echo "$RESULT"

$ ollama list
NAME                                    ID              SIZE      MODIFIED
llama3.3:70b-instruct-q4_0             a6eb4748fd29    42 GB     2 days ago
mistral:7b-instruct-q8_0               f974a74358d6    7.7 GB    5 days ago
phi-4:latest                            ac896e5b8b34    9.1 GB    1 week ago
gemma3:27b-instruct-q4_0               bb9d3e6f1234    17 GB     2 weeks ago
nomic-embed-text:latest                 0a109f422b47    274 MB    3 weeks ago

$ ollama ps
NAME                                    ID              SIZE      PROCESSOR    UNTIL
llama3.3:70b-instruct-q4_0             a6eb4748fd29    47 GB     100% GPU     4 minutes from now
mistral:7b-instruct-q8_0               f974a74358d6    8.4 GB    100% GPU     Expired (unloaded)

$ ollama show llama3.3:70b-instruct-q4_0
  Model
    architecture        llama
    parameters          70.6B
    context length      131072
    embedding length    8192
    quantization        Q4_K_M

  Parameters
    stop    "<|start_header_id|>"
    stop    "<|end_header_id|>"
    stop    "<|eot_id|>"

  License
    META LLAMA 3.3 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT

# Modelfile形式で出力（カスタマイズのベースに使う）
$ ollama show llama3.3:70b-instruct-q4_0 --modelfile
FROM llama3.3:70b-instruct-q4_0
PARAMETER stop "<|start_header_id|>"
PARAMETER stop "<|end_header_id|>"
PARAMETER stop "<|eot_id|>"

# llama3.3:70b-instruct-q4_0 を業務用名で複製
$ ollama cp llama3.3:70b-instruct-q4_0 bizassist:latest
copied 'llama3.3:70b-instruct-q4_0' to 'bizassist:latest'

# 複製後のリスト確認
$ ollama list | grep bizassist
bizassist:latest    a6eb4748fd29    42 GB    1 second ago

# Modelfileの作成
$ cat > /tmp/Modelfile << 'EOF'
FROM llama3.3:70b-instruct-q4_0

SYSTEM """
あなたはLinuxサーバー管理の専門家です。
質問には簡潔・正確に、コマンド例を交えて答えてください。
回答は日本語で。
"""

PARAMETER temperature 0.3
PARAMETER num_ctx 8192
EOF

# カスタムモデルを作成して登録
$ ollama create linux-expert:latest -f /tmp/Modelfile
transferring model data
creating model layer ✓
writing manifest ✓
success

# 動作確認
$ ollama run linux-expert:latest "sudoとsuの違いを教えて"

$ ollama list
Error: couldn't connect to ollama server, make sure the ollama server is running

# 確認と起動
$ systemctl status ollama
$ curl -s http://localhost:11434/

$ sudo systemctl start ollama

# 現在ロード中のモデルを確認
$ ollama ps

# APIでkeep_aliveを0にして既存モデルを即時アンロード
$ curl -s -X POST http://localhost:11434/api/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"llama3.3:70b-instruct-q4_0","prompt":"","keep_alive":0}'

# アンロード後に再度psで確認
$ ollama ps
NAME    ID    SIZE    PROCESSOR    UNTIL
（空になっていればVRAMが解放された）

OllamaのCLI操作とモデル管理を2日間のハンズオンで体験する

本記事で紹介したコマンドは、実機GPU環境で手を動かして初めて感覚がつかめます。ollama ps でVRAM使用率を見ながらモデルを切り替えたり、1ショット実行をシェルスクリプトに組み込んだりする実体験を積みたい方向けに、「ローカルAIマスターセミナー」を開催しています。
少人数（最大8名）ZOOMハンズオン形式で実施しています。