OllamaとComfyUIを連携する方法|日本語の指示から画像生成まで
OllamaとComfyUIの連携は、Ollamaに日本語の依頼をJSON Schema付きで構造化させ、検証済みの値だけを固定workflowに差し込んでPOST /promptへ送る形が最小構成です。役割分担、データフロー、Schema設計、安全な受け渡し、検証記録の取り方まで解説します。
AIとつくる、実践プログラミング・コーディングメディア
ARCHIVE
OllamaとComfyUIの連携は、Ollamaに日本語の依頼をJSON Schema付きで構造化させ、検証済みの値だけを固定workflowに差し込んでPOST /promptへ送る形が最小構成です。役割分担、データフロー、Schema設計、安全な受け渡し、検証記録の取り方まで解説します。
ローカルLLMを安全に使うため、意図しないport公開、履歴・indexの残存、権限、model供給元、prompt injection、更新と事故対応を脅威モデルと30項目で点検します。
Ollamaのlocalhost APIだけで、文書分割、embedding、類似検索、根拠付き回答までを実装します。cloud機能を無効化し、外部通信なしを検証する記録表も掲載。
LM StudioでローカルLLMを使う手順を、対応環境の確認、モデル検索・download、Chatへのload、local API server、unloadまで解説。offline利用とcloud機能の境界も整理します。
Gemma 4 12Bの特徴、必要なVRAM・統合メモリ、Ollamaでのインストール、E4Bとの違い、QAT・GGUF・MLX、コーディングや音声対応を初心者向けに解説します。
ローカルLLMを用途、日本語性能、モデルサイズ、必要メモリ、ライセンスで比較し、自分のPCで再現できる評価方法を解説します。
Ollamaのインストール、モデルの取得と会話、一覧・停止・削除コマンド、OS別のログ確認まで、初回利用の流れを解説します。
ローカルLLMのモデル規模・量子化・contextによるメモリの考え方、GPUと統合メモリの違い、用途別の選び方、購入前チェックを解説します。