OllamaのModelfileをWindowsで使う方法｜ollama create・SYSTEM・PARAMETER

先に結論：Modelfileは設定を再現するcustom modelの設計図

Ollama公式docsでは、Modelfileはcustomized modelを作成・共有するためのblueprintと説明されています。モデル本体やGGUFを直接編集するファイルではなく、FROMで基礎モデルを指定し、SYSTEMやPARAMETERなどの設定を名前付きモデルへまとめる入口です。

最初からTEMPLATEやadapterを自作せず、まず既存モデルをFROMにしてSYSTEMと1〜2個のPARAMETERだけを加えます。設定を足しても、モデルの知識、能力、品質、ライセンス、外部送信の範囲が自動で変わるわけではありません。

• Ollamaモデル管理 - 保存・一覧・停止・削除の基礎へ進む
• Ollamaモデルidentity診断 - 作成後のID・digest・capabilitiesを照合する
• Ollama OpenAI互換API - custom modelをAPIへつなぐ前提を見る

WindowsでModelfileとFROMを用意する

FROMは必須のinstructionで、既存のOllama model:tag、Safetensorsのdirectory、またはModelfileから見た相対パス・絶対パスのGGUFを指定できます。Windowsでは、まず既存モデルをollama pullとollama lsで確認し、手元ファイルを使う場合は配布元とモデル形式を確認してから作業用ディレクトリへ置きます。

New-Item -ItemType Directory -Force .\ollama-custom | Out-Null
Set-Location .\ollama-custom

# 既存のOllamaモデルをFROMにする例
ollama pull BASE_MODEL
ollama ls

# Modelfile
@"
FROM BASE_MODEL
SYSTEM """短い回答を基本にし、分からない点は分からないと答えてください。"""
PARAMETER temperature 0.2
PARAMETER num_ctx 4096
"@ | Set-Content -Encoding utf8 .\Modelfile

ollama create lac-assistant -f .\Modelfile
ollama run lac-assistant

1. PowerShellで作業用フォルダを作り、Modelfileとモデルファイルを混在させない。
2. FROMへ指定する既存model:tagまたはGGUF pathを記録する。
3. Modelfileの文字コード、相対パス、引用符、instruction名を確認する。
4. ollama create NAME -f .\Modelfileのstatusが完了するまで待つ。
5. ollama ls、ollama show NAME、ollama run NAMEで作成結果を確認する。

上のBASE_MODELとlac-assistantは説明用のplaceholderです。存在や性能を確認していない特定モデルの成功例として扱わず、利用時点のOllama model library、モデルカード、license、容量を優先してください。

• Ollama Modelfile公式Reference - FROMのmodel・GGUF pathと基本例を見る
• Ollama CLI Reference - Windowsでcreate・run・ls・psを確認する
• Windows版Ollamaの導入 - server、CLI、初回モデルの前提へ戻る

SYSTEMとPARAMETERで最小限の振る舞いを固定する

SYSTEMはtemplateへ設定するsystem message、PARAMETERは実行時の生成条件を指定します。公式Referenceにはnum_ctx、temperature、seed、stop、num_predict、top_k、top_p、min_pなどが掲載されていますが、数値を入れれば品質が上がるという保証ではありません。まず設定を少なくし、同じ短いpromptで変更前後を比較します。

FROM BASE_MODEL

SYSTEM """
日本語で回答してください。
根拠がない内容は推測せず、確認が必要だと明示してください。
"""

PARAMETER temperature 0.2
PARAMETER num_ctx 4096
PARAMETER seed 42
PARAMETER num_predict 512

num_ctxを増やす設定は、長文が必ず正しく読めるという意味ではありません。local AIのcontext、モデルサイズ、GPU/CPU、入力長、RAGの検索品質は別の評価軸として記録します。

• Ollama ModelfileのPARAMETER仕様 - 現行parameter名・型・例を確認する
• Ollamaが遅い時 - load・prompt eval・generationを分ける
• コンテキスト長の基礎 - contextとメモリ・長文の関係を見る

TEMPLATEとMESSAGEはモデル固有の形式を見てから使う

TEMPLATEはモデルへ渡すprompt全体の形式で、公式docsはGo template syntaxとmodel-specificな構文を案内しています。既存モデルのchat templateを思い込みで書き換えると、system・user・assistantの境界やstop tokenが崩れることがあります。まずollama show --modelfile MODELで現行定義を確認し、必要な差分だけを別ファイルへ保存します。

# 既存モデルの定義を確認する
ollama show --modelfile BASE_MODEL | Set-Content -Encoding utf8 .\BASE-Modelfile.txt

# MESSAGEは初期の例示会話を記録するinstruction
MESSAGE user 例の質問
MESSAGE assistant 例の回答

# TEMPLATEはモデル固有のため、公式例・show結果・短い実行で検証する

通常のchatが返るモデルを先に確認し、TEMPLATEを変更した後は同じ短いpromptを再実行します。出力が壊れたときは、モデル能力・template・stop・入力形式のどこが変わったかを一つずつ戻します。

• Modelfile Template公式仕様 - template variablesとmodel-specificな注意を見る
• Ollama Structured Outputs - formatとJSON Schemaをtemplate変更と分ける
• Ollamaの回答が途中で止まる時 - stop・done_reason・contextを切り分ける

作成後にollama show・API・digestを検証する

createが成功しても、設定が意図どおり反映されたかは別に確認します。ollama lsで名前とサイズ、ollama show --modelfileで定義、POST /api/showでparameters・template・capabilities・details、GET /api/tagsでdigest、GET /v1/modelsでclientから見えるIDを記録します。

ollama ls
ollama show --modelfile lac-assistant

$body = @{ model = "lac-assistant"; verbose = $true } | ConvertTo-Json
$shown = Invoke-RestMethod `
  -Uri "http://localhost:11434/api/show" `
  -Method Post -ContentType "application/json" -Body $body
$shown | Select-Object parameters, template, capabilities, details, license

$tags = Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:11434/api/tags"
$tags.models | Where-Object name -eq "lac-assistant" | Select-Object name, size, digest

$models = Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:11434/v1/models"
$models.data | Where-Object id -eq "lac-assistant" | Select-Object id, created, owned_by

カスタムmodelの名前をAPIへ渡すときは、画面上の説明やModelfileのファイル名ではなく、serverから見えるIDを使います。capabilitiesやdigestの照合方法は、既存のOllamaモデルidentity記事へ分岐します。

• Ollama API Show model details - parameters・template・capabilitiesを確認する
• Ollama API List models - name・size・digestを確認する
• OllamaモデルID・能力診断 - client ID・保存・実行状態を照合する

APIからcreateする場合とModelfileを使う場合を分ける

POST /api/createは、model、from、template、system、parameters、messages、license、quantize、streamなどをJSON bodyで受け取り、作成statusを返すnative APIです。手作業やGitで設定をレビューするならModelfile、Windowsの自動処理から生成するなら/api/createという選択肢があります。どちらもlocal modelを作る操作なので、作成対象と送信先を確認してから実行します。

$body = @{
  model = "lac-assistant-api"
  from = "BASE_MODEL"
  system = "短く正確に回答してください。"
  parameters = @{
    temperature = 0.2
    num_ctx = 4096
  }
  stream = $false
} | ConvertTo-Json -Depth 8

Invoke-RestMethod `
  -Uri "http://localhost:11434/api/create" `
  -Method Post `
  -ContentType "application/json" `
  -Body $body

APIのstream既定値や返却statusは利用時点の仕様を確認し、最初はstream=falseの短い作成で結果を読み取ります。API key、実文書、private promptを記事やPowerShell履歴へ入れず、local endpointとcloud endpointを混同しません。

• Ollama Create API公式docs - JSON bodyとcreate statusの仕様を見る
• Ollama API認証 - localhost・cloud・API keyの経路を分ける
• Ollama Responses API - 作成済みmodelを/v1/responsesへ渡す場合を見る

GGUF・adapter・licenseを確認して再現可能に残す

FROMへGGUFやSafetensors directoryを指定する場合は、公式Importing a Modelの対応形式・アーキテクチャと、配布元のmodel cardを確認します。ADAPTERを使う場合は、base modelがadapterを作った元と一致しないと挙動が不安定になると公式に説明されています。LICENSEをModelfileへ書いても、第三者ライセンスの条件や再配布権を自動で付与するわけではありません。

# GGUFをModelfileから取り込む例（ファイルの出所と互換性を先に確認）
FROM .\verified-model.gguf

# baseと対応するadapterだけを指定する
# FROM BASE_MODEL
# ADAPTER .\adapter

# ファイルと設定を記録する
Get-FileHash .\verified-model.gguf -Algorithm SHA256
Get-Content .\Modelfile
ollama create imported-model -f .\Modelfile
ollama show imported-model
ollama run imported-model

• GGUF、Safetensors、adapterを取得したURL・revision・SHA256・licenseを記録する。
• ModelfileのFROMとADAPTERが同じbase modelの系統を指すか確認する。
• 量子化やadapterの取り込みが成功しても、元モデルと同じ品質・速度になると断定しない。
• 重要なModelfile、model card、license textを保存し、model本体の削除と設定の削除を分ける。
• 共有・再配布する場合は、base model、adapter、Modelfile、licenseの条件を個別に確認する。

• Ollama Importing a Model - GGUF・Safetensors・adapterの公式手順を見る
• GGUF安全チェック - 配布元・revision・ファイル確認へ進む
• 履歴・ログ・プライバシー - 保存データとモデル本体を分ける