Ollamaコマンド入門：run、pull、list、ps、rm、create、show

ollama --help を実行するとすべてのコマンドを確認できます。ollama コマンド --help を実行すると、そのコマンドのオプションを確認できます。

コマンド一覧

コマンド	用途
`ollama run モデル`	モデルを実行します（未ダウンロードの場合は先にダウンロードします）。対話を開始します
`ollama pull モデル`	モデルをダウンロードまたは更新します
`ollama list`（または `ls`）	ダウンロード済みのモデルを一覧表示します
`ollama ps`	現在メモリにロードされているモデルを一覧表示します
`ollama stop モデル`	モデルをメモリからアンロードします
`ollama rm モデル`	モデルを削除します
`ollama show モデル`	モデル情報を表示します
`ollama create 名前 -f Modelfile`	Modelfile を使ってカスタムモデルを作成します
`ollama cp コピー元新しい名前`	モデルをコピーします（別名を付けます）
`ollama serve`	Ollama サービスをフォアグラウンドで起動します
`ollama push 名前`	カスタムモデルを ollama.com にアップロードします
`ollama signin` / `signout`	ollama.com アカウントにログイン / ログアウトします
`ollama launch`	対応する連携ツールを設定して起動します

run

ollama run qwen3:8b                         # 対話
ollama run qwen3:8b "秋についての短い詩を書いて"     # 1 回だけ質問
ollama run gemma3 "この画像を説明して ./cat.png"     # 視覚モデルで画像を読み取る
ollama run qwen3:8b --verbose "こんにちは"         # 速度統計を表示
ollama run qwen3:8b --think=false "こんにちは"     # 思考モードを無効にする
ollama run qwen3:8b --keepalive 1h          # ロード後 1 時間保持
ollama run qwen3:8b --format json "果物を 3 種類、JSON で回答して"

対話モードで使える / コマンドについては、最初のモデルを実行するを参照してください。

pull

ollama pull llama3.2
ollama pull qwen3:14b

モデルが更新された（同じ tag が新しいバージョンを指すようになった）場合、もう一度 pull を実行すると変更された部分だけがダウンロードされます。

list

ollama list

NAME                ID              SIZE      MODIFIED
qwen3:8b            500a1f067a9f    5.2 GB    2 days ago
gemma3:latest       a2af6cc3eb7f    3.3 GB    1 week ago
nomic-embed-text    0a109f422b47    274 MB    3 weeks ago

ps と stop

ollama ps

NAME        ID              SIZE      PROCESSOR    CONTEXT    RUNNER      UNTIL
qwen3:8b    500a1f067a9f    6.8 GB    100% GPU     4096       llamacpp    3 minutes from now

（Ollama 0.40 の出力形式です。旧バージョンには RUNNER フィールドがありません。）

SIZE：実際に使用しているメモリ量（コンテキストを含むため、ファイルサイズより大きくなります）
PROCESSOR：GPU / CPU の割り当て比率
CONTEXT：現在使用しているコンテキスト長
RUNNER：使用する推論エンジン（例：llamacpp）。Apple Silicon では、対応モデルに MLX が使われます
UNTIL：自動アンロードされる時刻

ollama stop qwen3:8b

rm

ollama rm gemma3:12b

削除するとディスク容量がすぐに解放されます。複数のモデルで共有されているファイルレイヤーは、どのモデルからも使われなくなった時点で削除されます。

show

ollama show qwen3:8b

出力例（qwen3:0.6b の場合、一部抜粋）：

  Model
    architecture        qwen3
    parameters          751.63M
    context length      40960
    embedding length    1024
    quantization        Q4_K_M

  Capabilities
    completion
    tools
    thinking
        levels     false, true
        default    true

  Parameters
    repeat_penalty    1
    temperature       0.6
    top_k             20
    top_p             0.95

アーキテクチャ、パラメーター数、モデルがサポートする最大コンテキスト長、量子化方式、サポートする機能（completion、tools、thinking、vision）を確認できます。Parameters はモデルの作成者が推奨するデフォルトのパラメーターです。

ollama show qwen3:8b --modelfile    # このモデルの Modelfile を出力
ollama show qwen3:8b --parameters   # パラメーターのみを表示
ollama show qwen3:8b --system       # システムプロンプトのみを表示
ollama show qwen3:8b --license      # ライセンス条項

--modelfile はカスタムモデルを作成する際の出発点として便利です。

create と cp

ollama create my-assistant -f ./Modelfile
ollama cp qwen3:8b qwen      # 以降は ollama run qwen で実行できます

Modelfile の書き方については、Modelfile のチュートリアルを参照してください。

serve

ollama serve

サービスをフォアグラウンドで起動し、ログをターミナルに直接出力します。デバッグに便利です。環境変数でサービスの設定を変更できます。例：

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=8192 ollama serve

利用可能な環境変数は ollama serve --help で確認できます。よく使うものは環境変数と設定にまとめています。

push

自分で作成したモデルを ollama.com で共有します。

ollama signin
ollama cp my-assistant あなたのアカウント/my-assistant
ollama push あなたのアカウント/my-assistant

別のコンピューター上の Ollama に接続する

CLI はデフォルトでローカルのサービスに接続します。OLLAMA_HOST を設定すると、別のホストに接続できます。

OLLAMA_HOST=192.168.1.50:11434 ollama list

よく使うコマンドの組み合わせ

# 現在ロードされているモデルを確認して、すべてアンロード
ollama ps
ollama stop qwen3:8b

# 使っていないモデルを整理
ollama list
ollama rm 不要なモデル

# ダウンロード済みのモデルをすべて更新（macOS / Linux）
ollama list | tail -n +2 | awk '{print $1}' | xargs -n1 ollama pull

更新日 2026年10月12日