VERITY MOD HUB

Verity Mod Ollama 完全設定ガイド

Ollama を Verity Mod AI で使うための完全設定ガイド — Ollama のインストール、ローカル AI モデルの設定、パフォーマンス最適化、接続トラブルシューティングまで。

デフォルト AI ではなく Ollama を使う理由は？

Verity Mod はデフォルトで Ollama のクラウド API を使って AI 応答を生成している。便利だけど、Ollama に切り替えるとこんなメリットがある：

  • yes 完全なプライバシー — AI がローカルで動くから、データがパソコンの外に出ない
  • yes インターネット不要 — 初期設定さえ済ませればオフラインで動く
  • yes API の制限なし — 応答回数無制限、レート制限もない
  • yes カスタムモデル — 互換性のある LLM なら何でも使える
  • yes 低レイテンシ — パワーのあるマシンならより速く応答できる
  • yes 無料 — API 費用ゼロ

システム要件

最小要件

  • RAM: 8GB（16GB 推奨）
  • ストレージ: 5GB の空き容量（モデルファイル用）
  • CPU: 最新のマルチコアプロセッサ（Intel i5 / AMD Ryzen 5 以上）
  • OS: Windows 10+、macOS 12+、または Linux（Ubuntu 20.04+）

快適に使うための推奨要件

  • RAM: 16GB 以上
  • GPU: NVIDIA 4GB+ VRAM 搭載（オプションだけど、あると圧倒的に速い）
  • ストレージ: SSD（モデルの読み込みが速い）
  • CPU: Intel i7 / AMD Ryzen 7 以上

ステップ 1：Ollama をインストールする

Windows にインストール

  1. https://ollama.com/download から Ollama をダウンロード
  2. インストーラー（OllamaSetup.exe）を実行
  3. ウィザードに従ってインストール
  4. Ollama が自動的に起動する

インストール確認：

ollama --version

macOS にインストール

  1. https://ollama.com/download からダウンロード
  2. .dmg ファイルを開く
  3. Ollama を「アプリケーション」フォルダにドラッグ
  4. 「アプリケーション」から Ollama を起動

インストール確認：

ollama --version

Linux にインストール

Ubuntu / Debian：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

インストール確認：

ollama --version

ステップ 2：AI モデルをダウンロードする

Verity におすすめのモデル

モデルサイズ速度品質おすすめ環境
llama3.2:3b2.0 GB⚡⚡⚡普通ローエンド機
llama3.1:8b4.7 GB⚡⚡よいバランス型
mistral:7b4.1 GB⚡⚡普通汎用
codellama:7b3.8 GB⚡⚡普通技術的な回答向け
llama3.1:70b40 GB⚡最高ハイエンド機

最初のモデルをダウンロードしよう

ほとんどの人向け（性能と品質のバランス）：

ollama pull llama3.1:8b

ローエンド機向け：

ollama pull llama3.2:3b

ハイエンド機向け（最高品質）：

ollama pull llama3.1:70b

ダウンロード済みモデルの確認：

ollama list

ダウンロードしたモデルがリストに表示されるはず。

ステップ 3：Verity Mod を Ollama 使うように設定する

Mod の設定ファイルを探す

  1. Minecraft を開く
  2. Verity を導入したワールドを読み込む
  3. Esc を押してメニューを開く
  4. Mods → Verity Mod → Config に進む

或者直接編集する：.minecraft/config/verity.toml

設定項目

# AI プロバイダー設定
ai_provider = "ollama"  # "ollama" から "ollama" に変更
ollama_url = "http://localhost:11434"  # Ollama のデフォルトアドレス
ollama_model = "llama3.1:8b"  # ダウンロードしたモデル名

# パフォーマンス設定
ollama_timeout = 30000  # 30 秒タイムアウト（ミリ秒）
ollama_max_tokens = 150  # 最大応答長
ollama_temperature = 0.7  # 応答の創造性（0.0〜1.0）

# フォールバック設定
use_ollama_fallback = true  # Ollama が失敗したとき Ollama を使う
ollama_api_key = ""  # Ollama API キー（フォールバック使用時）

重要な設定の説明

ai_provider

  • "ollama" — ローカルの Ollama を使う
  • "ollama" — クラウドの Ollama API を使う（デフォルト）

ollama_model

  • ollama list に表示されるモデル名と完全に一致させる必要がある
  • 例：llama3.1:8b、llama3.2:3b、mistral:7b

ollama_temperature

  • 0.0 — 決定的で一貫した応答
  • 0.7 — バランスの取れた創造性（推奨）
  • 1.0 — 最大の創造性、予測が難しくなる

use_ollama_fallback

  • true — Ollama が失敗したら Ollama を試す（API キーが必要）
  • false — Ollama のみを使い、フォールバックなし

ステップ 4：Ollama サービスを起動する

Windows

Ollama は自動的に起動するはず。もし起動しなかったら：

# Ollama サービスを起動
ollama serve

Minecraft をプレイしている間、このターミナルは開いたままにしておく。

macOS

Ollama はバックグラウンドサービスとして動作する。起動確認：

curl http://localhost:11434/api/tags

モデル情報の JSON が返ってくるはず。

Linux

Ollama サービスの起動：

# サービスを起動
systemctl start ollama

# ブート時の自動起動を有効にする
systemctl enable ollama

# 状態を確認
systemctl status ollama

ステップ 5：接続をテストする

Ollama が動いているか確認

curl http://localhost:11434/api/tags

期待されるレスポンス：

{
  "models": [
    {
      "name": "llama3.1:8b",
      "size": 4700000000,
      "digest": "..."
    }
  ]
}

モデルの応答をテスト

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.1:8b",
  "prompt": "Hello, how are you?",
  "stream": false
}'

AI の応答 JSON が返ってくるはず。

Minecraft 内でテスト

  1. Verity mod 入りの Minecraft を起動
  2. ワールドを読み込む
  3. Verity エンティティに近づく
  4. チャットコマンドを使う（例：/verity hello）
  5. Ollama から応答が返ってくるはず

パフォーマンス最適化

GPU アクセラレーション（NVIDIA）

NVIDIA GPU がある場合、Ollama が自動的に使ってくれる。確認方法：

# GPU 使用状況を確認
nvidia-smi

ollama プロセスが GPU メモリを使っているのが分かるはず。

GPU を強制的に使う

Ollama が GPU を使っていない場合：

# 環境変数を設定（Linux / macOS）
export OLLAMA_GPU_LAYERS=99

# Windows PowerShell
$env:OLLAMA_GPU_LAYERS="99"
ollama serve

ローエンド機向けの最適化

小さいモデルにする：

ollama pull llama3.2:3b

コンテキストウィンドウを制限する： .minecraft/config/verity.toml で：

ollama_max_tokens = 100  # 応答を短く
ollama_temperature = 0.5  # 処理を減らす

バックグラウンドアプリを閉じる：

  • Web ブラウザ（特に Chrome）
  • 動画プレーヤー
  • 他のゲーム

ハイエンド機向けの最適化

大きいモデルを使う：

ollama pull llama3.1:70b

コンテキストを増やす：

ollama_max_tokens = 300  # 長い応答
ollama_temperature = 0.8  # より創造的に

ストリーミングを有効にする：

ollama_stream = true  # 生成中にリアルタイムで応答を表示

Ollama のトラブルシューティング

エラー：「Connection refused」

原因： Ollama サービスが起動していない

修正：

# Ollama を起動
ollama serve

# Linux の場合
systemctl start ollama

エラー：「Model not found」

原因： モデル名が一致していない

修正：

# 利用可能なモデル一覧を確認
ollama list

# 正確なモデル名で設定を更新
# 例：llama3.1:8b（llama3.1 や llama3 ではない）

エラー：「Timeout」

原因： モデルが大きすぎる、またはシステムが遅すぎる

修正：

  1. 小さいモデルに切り替える：ollama pull llama3.2:3b
  2. 設定でタイムアウトを増やす：ollama_timeout = 60000
  3. バックグラウンドアプリを閉じる
  4. Minecraft にもっと RAM を割り当てる

問題：応答が非常に遅い

原因： GPU でなく CPU で動作している

修正：

  1. GPU を確認：nvidia-smi（ollama プロセスが表示されるはず）
  2. GPU ドライバーを更新する
  3. GPU レイヤーを設定：export OLLAMA_GPU_LAYERS=99
  4. 小さいモデルを使う

問題：メモリ不足エラー

原因： モデルが利用可能な RAM に対して大きすぎる

修正：

  1. 小さいモデルを使う
  2. バックグラウンドアプリを閉じる
  3. システムのスワップ領域を増やす（Linux）
  4. RAM を増設する

高度な設定

カスタムモデル

特定の性格を持ったカスタムモデルを作る：

# Modelfile を作成
cat > VerityCustom <<EOF
FROM llama3.1:8b
SYSTEM "You are Verity, a helpful AI companion in Minecraft. Keep responses brief and friendly."
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER num_ctx 2048
EOF

# カスタムモデルをビルド
ollama create verity-custom -f VerityCustom

# Minecraft で使う
# 設定で ollama_model = "verity-custom" に設定

複数モデルの切り替え

モデルを簡単に切り替えられる：

# 複数のモデルをダウンロード
ollama pull llama3.1:8b
ollama pull mistral:7b
ollama pull codellama:7b

# 全モデル一覧を表示
ollama list

# Minecraft の設定で切り替え
# ollama_model の設定を変えるだけ

ネットワーク設定

Ollama のポートを変更：

# カスタムポートを設定
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8080
ollama serve

次に Minecraft の設定を更新：

ollama_url = "http://localhost:8080"

リモート接続を許可：

# 他のデバイスからの接続を許可
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
ollama serve

比較：Ollama vs Ollama

項目Ollama（ローカル）Ollama（クラウド）
プライバシーyes 完全no データがクラウドに送信される
インターネットyes 不要no 必要
コストyes 無料yes 無料枠あり、その後有料
速度⚡ ハードウェア次第⚡⚡⚡ 非常に速い
品質starstarstarstar よいstarstarstarstarstar 優秀
設定no 複雑yes 簡単
信頼性yes 常に利用可能⚠️ API ダウンの可能性がある
カスタマイズyes 完全に制御可能no 制限あり

ベストプラクティス

  1. 小さいモデルから始める — 大きいものを試す前にまず llama3.2:3b でテスト
  2. システムリソースを監視する — RAM と CPU の使用率に注意
  3. モデルを最新に保つ — 定期的に ollama pull [モデル名] を実行
  4. 設定をバックアップする — verity.toml の設定を保存しておこう
  5. オフラインでテストする — インターネットなしで Ollama が動くか確認
  6. GPU を活用する — 応答速度が大幅に上がる
  7. temperature を調整する — 安定性なら低く、創造性なら高く

ヘルプ

Ollama ドキュメント

Verity Mod サポート

コミュニティリソース

  • Reddit：r/Ollama
  • Minecraft フォーラム
  • YouTube チュートリアル

それでも困ったら？

最終更新：2026-07-26 | Ollama v0.3.0 と Verity Mod v1.0.0 でテスト済み