Ollama Modelfile 入門：独自モデルを作成する

Modelfile は Ollama のモデル設定ファイルです。Dockerfile とよく似た仕組みで、既存のモデルをベースに独自のシステムプロンプトやパラメーターを追加し、新しいモデル名で保存します。

最初の Modelfile：繁体字中国語アシスタント

Modelfile という名前のテキストファイルを作成します。

FROM qwen3:8b

SYSTEM """
あなたはプロフェッショナルで親しみやすいアシスタントです。
- 常に台湾で使われる繁体字中国語と表現で回答してください。
- 回答は簡潔にし、まず結論を述べてから説明を補足してください。
- 不確かなことは不確かだと率直に伝え、作り話をしないでください。
"""

PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER num_ctx 8192

モデルを作成して実行します。

ollama create tw-assistant -f ./Modelfile
ollama run tw-assistant

tw-assistant は ollama list に表示され、API やほかのツールでもこの名前をそのまま使えます。新しいモデルを作成しても、元のモデルの重みファイルは複製されないため、追加の容量はほとんど必要ありません。

命令の説明

命令	必須	説明
`FROM`	✓	ベースモデル。モデル名またはローカルの GGUF / safetensors ファイルを指定します
`SYSTEM`		システムプロンプト
`PARAMETER`		推論パラメーター
`MESSAGE`		あらかじめ設定する会話例
`TEMPLATE`		プロンプトテンプレート（通常はベースモデルのものを引き継ぐため、変更する必要はありません）
`LICENSE`		ライセンス条項

複数行のテキストは """ で囲みます。

よく使うパラメーター

パラメーター	説明	推奨値
`temperature`	ランダム性を調整します。低いほど安定し、高いほど創造的になります	事実に関する質問は 0.2～0.5、創作は 0.8～1.0
`num_ctx`	コンテキスト長（token）。モデルがどれだけの内容を「記憶」できるかを決めます	長い文書を要約するときは大きくします。ただし、メモリ使用量も増えます
`top_p`	累積確率が p に達するまでの候補から選びます	通常はデフォルトのままにします
`top_k`	確率が高い上位 k 個の候補から選びます	通常はデフォルトのままにします
`repeat_penalty`	内容を繰り返す確率を下げます	回答が何度も繰り返される場合は 1.1 に上げます
`num_predict`	生成する token の最大数。`-1` は無制限です	長さを制限する必要がある場合に設定します
`stop`	この文字列に達すると生成を停止します	複数設定できます
`seed`	乱数シードです。固定すると、同じ入力に対して同じ出力が得られます	テスト時に使用します

ベースモデルには、推奨 temperature などのパラメーターがすでに設定されている場合があります。ollama show 模型 --parameters で確認できます。Modelfile で設定した値は、これらの値を上書きします。

MESSAGE で会話例を追加する

会話例を使うと、求める回答形式を効果的に「示す」ことができます。

FROM qwen3:8b

SYSTEM 口語の文を正式な公文書の表現に書き換えるアシスタントです。書き換えた文だけを出力してください。

MESSAGE user 明日は会議に出席できません
MESSAGE assistant 当方の都合により、明日の会議には出席いたしかねます。何卒ご容赦くださいますようお願い申し上げます。
MESSAGE user 品物はすでに発送しました
MESSAGE assistant 該当の品物はすでに発送いたしましたので、ご確認ください。

既存の Modelfile を元にする

ollama show qwen3:8b --modelfile > Modelfile

出力ファイルには TEMPLATE とパラメーターがすべて含まれます。必要な箇所だけ変更してください。出力された FROM がローカルファイルのパスになっている場合があります。モデル名（例：FROM qwen3:8b）に戻すと管理しやすくなります。

Hugging Face の GGUF モデルを読み込む

Hugging Face には、さまざまなファインチューニング版を含む GGUF 形式のモデルが多数あります。.gguf ファイルをダウンロードしたら、次のように指定します。

FROM ./my-finetuned-model.Q4_K_M.gguf

ollama create my-model -f Modelfile

Ollama では Hugging Face 上の GGUF リポジトリを直接実行することもできます。

ollama run hf.co/ユーザー名/リポジトリ名
ollama run hf.co/ユーザー名/リポジトリ名:Q4_K_M

safetensors を読み込む

safetensors の重みからモデルを作成するときは、作成時に量子化できます。

ollama create my-model -f Modelfile --quantize q4_K_M

（対応アーキテクチャについては公式ドキュメントを確認してください。）

対話モードですばやく保存する

Modelfile を書かずに設定する方法もあります。対話中に設定を調整したら、そのまま保存します。

>>> /set system "あなたは経験豊富な Python 講師です。繁体字中国語で回答し、サンプルコードも添えてください。"
>>> /set parameter temperature 0.4
>>> /save python-tutor

カスタムモデルを管理する

ollama list                      # カスタムモデルもここに表示されます
ollama rm tw-assistant           # 削除（ベースモデルには影響しません）
ollama show tw-assistant --modelfile

Modelfile を Git でバージョン管理すれば、チームメンバーも ollama create を使ってまったく同じモデルを作成できます。

更新日 2026年10月12日