WindowsでOllamaとClineを使ったローカルLLM開発環境の構築

最近、ローカルでLLMを動かす需要が高まっています。プライバシーを重視したい場面や、インターネット接続が不安定な環境での開発など、様々な理由でローカルLLMが注目されています。

今回は、Windows環境でOllamaとVSCodeのCline拡張機能を使って、gpt-oss:20bモデルを動かすローカルLLM開発環境を構築する方法をご紹介します。メモリ32GBのPCで試してみました。

前提条件

この記事で試した環境は以下の通りです：

• Windows 11
• メモリ32GB
• 十分なストレージ容量（モデルファイルで数GB必要）
• VSCode がインストール済み

Ollamaのインストール

まずは、ローカルLLMの実行環境となるOllamaをインストールしましょう。

1. インストーラーのダウンロード

Ollamaの公式サイト（https://ollama.com/）にアクセスし、「Download for Windows」からインストーラーをダウンロードします。

2. インストール実行

ダウンロードしたインストーラーを実行し、画面の指示に従ってインストールを完了させます。特別な設定は不要で、デフォルトの設定で問題ありません。

gpt-oss:20bモデルのダウンロード

次に、実際に使用するLLMモデルをダウンロードします。

1. Ollamaアプリの起動

インストールが完了したら、Ollamaアプリを起動します。

2. モデルの選択とダウンロード

アプリ内でモデル選択画面から「gpt-oss:20b」を選択します。適当なメッセージを入力すると、自動的にモデルのダウンロードが開始されます。

20Bパラメータのモデルなので、ダウンロードには時間がかかります。

3. コンテキスト長の設定

ダウンロード完了後、Settings > Context length で、Context length を 4k（デフォルト値）に設定します。メモリに余裕がある場合は、後で調整することも可能です。

4. システムの再起動

設定を確実に反映させるため、PCを一度再起動します。

インストール後の動作確認

Ollamaが正しくインストールされているか確認しましょう。

PowerShellを開き（一度閉じて再度開く）、以下のコマンドを実行します：

ollama --version

バージョン番号が表示されれば、インストールは成功です。

ollama version is 0.11.4

のような出力が得られるはずです。

VSCodeにClineをインストール

続いて、VSCodeにCline拡張機能をインストールして、LLMとの連携環境を整えます。

1. Cline拡張機能のインストール

VSCodeを起動し、拡張機能タブから「Cline」を検索してインストールします。

2. Clineの設定

インストール完了後、Clineの設定を行います。以下の設定値を使用します：

API Provider: Ollama
Model: gpt-oss:20b
Model Context Window: 4096
Request Timeout: 300000

各設定項目の詳細：

• API Provider: Ollamaを選択
• Model: gpt-oss:20bを指定
• Model Context Window: Ollamaの設定に合わせて4096に設定
• Request Timeout: 300000ms（5分）に設定

設定のポイント

コンテキストウィンドウサイズについて

Context Window のサイズは、OllamaとClineの両方で一致させる必要があります。今回は4096に設定していますが、PCのスペックが高い場合は大きいサイズに設定します。

タイムアウト設定について

ローカルLLMは、クラウドベースのAPIと比較して応答が遅くなる傾向があります。そのため、Request Timeoutは長めに設定することを強く推奨します。

実際の使用感

パフォーマンスについて

正直なところ、Clineでローカルgpt-oss:20bを使用すると、かなり動作が遅いです。クラウドベースのGPT-4やClaude 3.5 Sonnetと比較すると、以下のような違いがあります：

応答速度の比較

• クラウドAPI: 数秒〜十数秒
• ローカルgpt-oss:20b: 数十秒〜数分

適用場面

この環境が特に有効なのは以下のような場面です：

• プライバシーが重要なプロジェクト: コードや情報を外部に送信したくない場合
• インターネット接続が不安定: オフライン環境での開発
• 学習・実験目的: LLMの動作を詳しく理解したい場合
• コスト削減: API使用料を抑えたい長期プロジェクト

まとめ

WindowsでOllamaとClineを使ったローカルLLM環境の構築は、思っているより簡単に実現できます。ただし、パフォーマンス面では正直なところ、かなり遅いというのが実情です。

メリット

• プライバシーの完全な保護
• インターネット接続不要
• API使用料金なし
• 学習・実験に最適

デメリット

• 応答速度が非常に遅い
• 大量のメモリとストレージが必要
• 電力消費が大きい

クラウドAPIの代替として日常的に使うには厳しいものがありますが、特定の用途では非常に価値のある環境だと思います。特に、機密性の高いプロジェクトや、LLMの動作原理を深く理解したい場合には、この環境での経験が役立つかもしれません。

興味のある方は、ぜひ一度試してみてください。思ったより簡単にセットアップできるので、週末のプロジェクトとしても面白いかもしれません。

注意: この記事の内容は2025年8月時点の情報に基づいています。OllamaやClineのバージョンアップにより、設定方法や動作が変更される可能性があります。