LM Studio・Ollamaのトラブル解決記事を症状別に拡張しました

公開日: 2026-08-01
更新日: 2026-08-01
情報確認日: 2026-08-01
編集・運営: Local AI Compass

「遅い」「止まる」「動かない」は同じ原因とは限りません。Local AI Compassでは、LM StudioとOllamaを混ぜず、モデルロード、入力処理、generation、API接続、GPU確認、Windowsログの順に分ける記事クラスターへ拡張しました。

今回追加した新規記事

LM StudioのPrompt Processingが遅い - 長い入力、履歴、context、tool/MCP、TTFTを切り分ける
LM Studioの回答が途中で止まる - 正常終了、出力上限、メモリ、runtime、API errorを分ける
LM Studioが起動しない - Windows x64/ARM、AVX2、RAM、VRAM、インストーラーを確認する
Ollamaが遅い - ollama ps、PROCESSOR、context、API usageを読む
Ollamaの回答が途中で止まる - done、done_reason、最終チャンク、server.logを記録する
Ollamaが起動しない・localhost:11434につながらない - tray、CLI、PATH、server、port、ログを切り分ける
OllamaでGPUが使われない - 公式GPU対応表、driver、PROCESSOR、VRAMを確認する

強化した親ハブと既存記事

既存の local-ai-troubleshooting はURLとtitleを維持し、冒頭にLM Studio/Ollamaを混ぜない症状選択表と安全な読み順を追加しました。速度測定、モデルサイズ、メモリ、context、GPU、量子化、API、Ollama概念などの既存記事は、新規記事へ自然に進める分岐を追加しました。

症状別トラブル解決ハブ - 最初に症状と停止段階を選ぶ
速度・RAM・VRAMを測る方法 - 実測値を作らず、測定条件を固定する
LM StudioとOllamaの違い - 困っているツールの専門記事へ進む

どこから読むか

親ハブでLM StudioかOllamaか、ロード・入力処理・generation・API接続のどこかを選ぶ。
子記事で新規チャットまたは短い固定promptを使い、PC・モデル・context・GPU/CPUを記録する。
設定を1つだけ変更して再測定し、直らなければログと公式Docsを確認する。
起動やAPIが安定してから、PDF/RAG、Hermes、MCP、複数モデルへ戻る。

実測値やランキングを発表する更新ではありません

この更新メモは、特定PCのtokens/s、快適なモデルランキング、どの設定でも直る手順を発表するものではありません。公式APIのフィールドや読者が確認できるコマンドを示し、実際の結果は環境ごとに記録する方針です。

[公式] LM Studioのシステム要件 - Windows x64/ARM、x64のAVX2、RAM、専用VRAMの公式要件を確認します。
[公式] LM Studio REST API - native v1 REST API、OpenAI互換API、モデルロードとprompt processingの違いを確認します。
[公式] LM Studio REST APIのStreaming events - model_load、prompt_processing、message、error、chat.endのイベントを確認します。
[公式] LM Studio Changelog - バージョンごとの不具合修正、APIやruntimeの変更を確認します。
[公式] Ollama for Windows - Windows要件、localhost:11434、PATH、ログ保存場所、モデル保存場所を確認します。
[公式] Ollama Troubleshooting - Windowsのserver.log、LLM library、追加ログ、GPU検出の切り分けを確認します。
[公式] Ollama Context length - context length、VRAM別の既定値、メモリ負荷、ollama psの見方を確認します。
[公式] Ollama FAQ - ollama psのPROCESSOR表示とCPU/GPU分割、環境変数の公式説明を確認します。
[公式] Ollama Hardware support - NVIDIA、AMD Radeon、WindowsのGPU対応表とドライバー条件を確認します。
[公式] Ollama API Usage - total_duration、load_duration、prompt_eval_duration、eval_durationなどを確認します。
[公式] Ollama Generate API - done、done_reason、使用量フィールド、ストリーミング最終チャンクを確認します。
[公式] Ollama Chat API - チャットAPIの応答フィールドとストリーミング時の記録項目を確認します。
[公式] Ollama List running models - 実行中モデルのsize_vram、context_length、quantization_levelなどを確認します。

よくある質問

新規記事はLM StudioとOllamaの一般論ですか？

一般論を増やすのではなく、Prompt Processing、generation途中停止、アプリ起動、localhost/API、GPU確認という独立した症状ごとに、再現・記録・安全な対処を分けています。

速度のランキングは掲載していますか？

掲載していません。公式usage fieldsやPROCESSORなど、読者が自分のPCで確認できる項目を示し、実測していない速度値を作らない方針です。

Ollamaのcloudモデルも同じトラブル記事で扱いますか？

新規Ollama記事は主にWindows上のローカルモデルを対象にし、cloudモデルは推論場所、通信、サインイン、利用条件が違うため、別記事へ分けています。

本番サイトへ反映しましたか？

この作業ではGitHub側のcommit/pushまでを行い、FTP、DNS、CDN、Search Console、本番サーバーへの反映は行いません。