Ollama は、自分のハードウェアで Gemma 4 を実行する最速かつ最もシンプルな方法です。1 つのコマンドで任意の Gemma 4 モデルバリエーションをダウンロードしてチャットを開始できます。Python 環境、複雑なセットアップ、GPU の設定は一切不要です。
Ollama はハードウェア（CPU、GPU、メモリ）を自動検出し、最高の性能が得られるようにモデル設定を最適化します。macOS、Linux、Windows に対応し、アプリケーションへの統合を容易にする OpenAI 互換 API を提供します。
ollama.com からダウンロードするか、Homebrew でインストールします：
# Homebrew
brew install ollama
# Or download from https://ollama.com/download/mac1 行のインストールスクリプト：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shollama.com からインストーラをダウンロードするか、winget を使用します：
# winget
winget install Ollama.Ollama
# Or download from https://ollama.com/download/windowsインストールを確認：
ollama --versionすべての Gemma 4 バリエーションが Ollama ライブラリで利用可能です。ハードウェアとニーズに基づいて選びましょう：
エッジデバイスと基本的なタスク向けの超軽量モデル
品質とリソース使用量の最適なバランス
MoE アーキテクチャ — 小型モデル並みのコストで大規模モデルの品質
最高品質 — フラッグシップ Dense モデル
# Start interactive chat with Gemma 4 E4B
ollama run gemma4:e4b
# Or the flagship 31B model
ollama run gemma4:31bollama run gemma4:e4b "Explain quantum computing in simple terms"# In the interactive chat, use /image to add images
ollama run gemma4:e4b
>>> /image photo.jpg What do you see in this image?Ollama は localhost:11434 で OpenAI 互換の REST API を提供しており、Gemma 4 をアプリケーションに簡単に統合できます：
curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemma4:e4b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, Gemma 4!"}
]
}'curl http://localhost:11434/api/generate \
-d '{
"model": "gemma4:e4b",
"prompt": "Write a Python function to sort a list"
}'温度、コンテキスト長、システムプロンプトなどのモデルパラメータを調整するカスタム Modelfile を作成します：
FROM gemma4:e4b
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER num_ctx 32768
SYSTEM """
You are a helpful coding assistant. Always provide code examples.
"""Ollama は GPU を自動検出しますが、GPU レイヤーのオフロードを制御できます：
# Set number of GPU layers
OLLAMA_NUM_GPU=35 ollama run gemma4:31b
# CPU only mode
OLLAMA_NUM_GPU=0 ollama run gemma4:e4bより長い会話に対応するため、デフォルトのコンテキストウィンドウを増やします：
ollama run gemma4:e4b --num-ctx 65536Ollama は ollama.com の CDN からダウンロードします。遅い場合はインターネット接続を確認するか、VPN を試してください。大規模モデル（26B、31B）は帯域幅によっては 10〜30 分かかる場合があります。
より小さいモデルバリエーションか量子化バージョンを試してください。31B モデルの代わりに 'ollama run gemma4:e4b' を使用します。RAM が限られているシステムでは、実行前に他のアプリケーションを閉じてください。
Ollama が GPU を使用していることを確認してください：'ollama ps' で確認できます。Mac では Ollama が Metal GPU アクセラレーションを自動使用します。Linux/Windows では NVIDIA または AMD の GPU ドライバーが適切にインストールされていることを確認してください。
Ollama サービスが実行されていることを確認してください：'ollama serve'。デフォルトの API エンドポイントは http://localhost:11434 です。別のマシンからアクセスする場合はファイアウォール設定を確認してください。
ほとんどのユーザーには gemma4:e4b が品質と性能の最適なバランスを提供します。16GB 以上の VRAM を持つ GPU があれば、gemma4:26b が効率的な MoE 推論でフラッグシップに近い品質を提供します。gemma4:31b モデルは 24GB 以上の VRAM が必要ですが、最高性能を発揮します。
はい。Ollama はすべての Gemma 4 バリエーションで CPU のみの推論をサポートしています。E2B と E4B モデルは CPU でも十分速く動作します。より大きなモデルは GPU アクセラレーションなしでは大幅に遅くなりますが、動作はします。
'ollama pull gemma4:e4b'（またはお好みのバリエーション）を実行すると、最新バージョンがダウンロードされます。すでに以前のバージョンがインストールされている場合、Ollama は差分のみをダウンロードします。
はい。Ollama の OpenAI 互換 API は LangChain、LlamaIndex、Open WebUI、Continue.dev など、ほとんどの AI ツールやフレームワークで動作します。http://localhost:11434 を指定するだけです。
はい。Ollama は Gemma 4 のマルチモーダル機能をサポートしています。インタラクティブチャットの /image コマンドまたは API の image パラメータを使用して、画像をモデルに渡すことができます。
バリエーションによります：E2B（約 1.5GB）、E4B（約 3GB）、26B MoE（約 15GB）、31B Dense（約 18GB）。これらはデフォルトの量子化での値です。モデルは macOS/Linux では ~/.ollama/models に保存されます。
Ollama をインストールして、数分で Gemma 4 とのチャットを始めましょう。または他のデプロイオプションを確認してください。