mysnipbox

モデルと環境設定

Ollamaのセットアップガイド

Ollamaをインストールし、mysnipboxからの接続を許可して、おすすめモデルをダウンロードし、動作を確認します。

Ollamaを動かしてmysnipboxにつなぐまでの4ステップです。順番に進めてください。特にステップ2は見落としやすいポイントです。

ステップ1. Ollamaをインストール

Ollamaは、AIモデルを自分のPCで動かせる無料アプリです。公式サイトから、お使いのOS用のインストーラーをダウンロードします。

  • macOS： ダウンロードしたファイルを開き、OllamaをApplicationsフォルダにドラッグして起動します。動作中はメニューバーにラマのアイコンが表示されます。
  • Windows： OllamaSetup.exe を実行して画面の指示に従います。Ollamaはバックグラウンドで起動し、トレイにアイコンが表示されます。
  • Linux： 下の1行のインストールスクリプトを実行します。バックグラウンドサービスも一緒に設定されます。
Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

動作確認は、ブラウザで http://localhost:11434 を開きます。「Ollama is running」と表示されれば成功です。

ステップ2. mysnipboxの接続を許可する（OLLAMA_ORIGINS）

macOS

  1. 1メニューバーのOllamaアイコンからOllamaを終了します。
  2. 2ターミナルを開き、下のコマンドを実行します。以降に起動するアプリにこの変数が適用されます。
  3. 3Ollamaをもう一度起動します。
Terminal
launchctl setenv OLLAMA_ORIGINS "*"

ターミナルのほうが慣れている場合は、Ollamaアプリを終了してから、下のコマンドでサーバーを起動し、そのウィンドウを開いたままにします。

Terminal
OLLAMA_ORIGINS="*" ollama serve

launchctl setenv はMacを再起動するまで有効です。再起動後はもう一度実行するか、ログインスクリプトに追加してください。

Windows

  1. 1システムトレイのOllamaを終了します（アイコンを右クリック → Quit）。
  2. 2スタートメニューで アカウントの環境変数を編集 を検索して開きます。
  3. 3「ユーザー環境変数」の 新規… をクリックし、変数名に OLLAMA_ORIGINS、変数値に * を入力してOKを押します。
  4. 4スタートメニューからOllamaをもう一度起動します。

Linux（systemd）

sudo systemctl edit ollama.service を実行して下の2行を追加し、保存してから sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama を実行します。

systemd override
[Service]
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"

ステップ3. おすすめモデルをダウンロード

mysnipboxは2種類のモデルを使います。アプリ内でワンクリックでダウンロードするか、ターミナルから取得できます。ollama run は初回にモデルをダウンロードしてからチャットを開きます（/bye で終了）。ダウンロードだけなら ollama pull <モデル名> を使います。

タグ抽出（ビジョン）

  • Llama 3.2 Vision（11B）： 高品質で深い解析ができるモデルです。ダウンロードが大きく（約8GB）、メモリも多く必要です。
  • Qwen2.5-VL 7B： より小さいサイズ（約6GB）でバランスの良い性能を出すモデルです。
shell
ollama run llama3.2-vision
ollama run qwen2.5vl:7b

タグ翻訳（テキスト）

  • Qwen2.5（3B）： 軽くて速く、日本語・中国語・韓国語の語彙をよく保ちます。
shell
ollama run qwen2.5:3b

ステップ4. mysnipboxで確認

  1. 1mysnipboxを開き、Settings に移動します。
  2. 2ビジョンプロバイダーでOllamaを選びます。ステータスが Running と表示されるはずです。
  3. 3ダウンロードしたローカルモデルがモデル一覧に表示されます。タグ抽出（ビジョン）用とタグ翻訳（テキスト）用をそれぞれ選びます。
  4. 4テスト画像を解析してみましょう。モデルがメモリに読み込まれる間、最初のリクエストは遅くなります。

まだ検出されませんか？

  • Ollamaが起動しているか確認します。ブラウザで http://localhost:11434 を開くと「Ollama is running」と表示されるはずです。
  • ステップ2をやり直してから、Ollamaを完全に終了してもう一度起動します。環境変数はOllamaの起動時にしか読み込まれません。
  • モデルが一覧にない： 先にダウンロードし、名前が完全に一致しているか確認します。ollama list でインストール済みのモデルを確認できます。
  • ハードウェア、リモートサーバー、トラブルシューティングはローカルモデル（Ollama）をご覧ください。