Name: ComfyUIチュートリアルシリーズ: Ep13 - Ollama、LLaVA、Gemmaモデルを探る (ComfyUI Tutorial Series: Ep13 - Exploring Ollama, LLaVA, Gemma Models)
Uploaded: 2025-11-21T18:53:35.000Z
Duration: 19 min 54 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

Welcome to episode 13 of our ComfyUI tutorial series.

ComfyUIチュートリアルシリーズ、エピソード13へようこそ。

Today I want to show you how to install and run the Ollama tool and how you can test different large language models inside Comfyui with its help.

今日は、Ollamaツールをインストールして実行する方法と、その助けを借りてComfyUI内でさまざまな大規模言語モデルをテストする方法をご紹介します。

程度の副詞

This way you can generate prompts from your instructions or even from images.

これにより、指示や画像からプロンプトを生成できるようになります。

First, we need a tool to manage all those large language models, so go to the ollama.com website.

まず、それらの大規模言語モデルをすべて管理するためのツールが必要なので、ollama.comのウェブサイトにアクセスしましょう。

As you can see, it can manage all kinds of models like Llama, Phi, Mistral and Lava.

ご覧のとおり、Llama、Phi、Mistral、Lavaなどのあらゆる種類のモデルを管理できます。

If you want to learn more about it, there's a Docs section that links to the GitHub page.

詳細については、GitHubページにリンクされているDocsセクションをご覧ください。

You'll also find more links here for a quick start and additional resources.

ここには、クイックスタートと追加リソースへのリンクもさらにあります。

Back on the Ollama site you have the Download button where you can choose your operating system.

Ollamaサイトに戻ると、オペレーティングシステムを選択できるDownloadボタンがあります。

Mine is Windows, so I'll click Download for Windows.

私の場合はWindowsなので、Download for Windowsをクリックします。

I'll save it on my desktop for now and let's see how we install it.

とりあえずデスクトップに保存して、インストール方法を見てみましょう。

アイコンにはかわいいLlamaが描かれています。

Just double click on it, then click Install and wait for it to finish.

ダブルクリックしてInstallをクリックし、完了するまで待ちます。

Once it's installed, you can see the Llama icon in the notification area that indicates it is running.

インストールが完了すると、実行中であることを示す通知領域にLlamaのアイコンが表示されます。

If you want to close Alma, right, click there and choose Quit.

Almaを終了するには、そこを右クリックしてQuitを選択します。

It's important to know this as it can use up some VRAM so you can close it when you're not using it.

これはVRAMを消費する可能性があるため、使用していないときは終了できることを知っておくことが重要です。

To start Ollama again, find it in your apps by clicking on Start and searching for Ollama.

Ollamaを再度起動するには、StartをクリックしてOllamaを検索し、アプリで見つけます。

Now if I click on it, it might seem like nothing happened, but

これをクリックしても何も起こらなかったように見えるかもしれませんが、

Ollama has started as we can see the icon with the Ollama in the notification area.

通知領域にOllamaのアイコンが見えるので、Ollamaが起動しています。

Back on the Ollama website, we have a section for models.

Ollamaのウェブサイトに戻ると、モデルのセクションがあります。

If I click on it, we can find different models here such as Llama, Gemma, Mistral and so on.

これをクリックすると、Llama、Gemma、Mistralなどのさまざまなモデルが見つかります。

たくさんの選択肢がありますね。

The top search is a little better than the filter below.

上の検索は、下のフィルターよりも少し優れています。

So if I search for Vision, for example, I can find models that can interpret an image and provide a description or caption for it.

例えばVisionと検索すると、画像を解釈して説明やキャプションを提供できるモデルが見つかります。

If I search for Gemma, I can see different variations of that model.

Gemmaと検索すると、そのモデルのさまざまなバリエーションが見られます。

If I go back to the models, we can also filter them by newest or popular.

モデルに戻ると、新着順や人気順でフィルターすることもできます。

Let's say I want to install and test Gemma.

例えばGemmaをインストールしてテストしてみましょう。

さまざまなバージョンが利用可能ですね。

If I click on it and scroll down, I can read more information about it.

クリックして下にスクロールすると、詳細情報を読むことができます。

Here you can see different versions, but to see all, you need to click on view more.

ここでさまざまなバージョンが見られますが、すべてを見るには「もっと見る」をクリックする必要があります。

As you can see, it has all kinds of sizes.

ご覧の通り、様々なサイズがあります。

Usually the larger models are smarter, but it also depends on how many parameters they are trained on.

通常、大きいモデルの方が賢いですが、学習させたパラメータの数にもよります。

For example 2B means 2 billion parameters.

例えば2Bは20億パラメータを意味します。

So 7B has 7 billion parameters, which allows it to handle more complex tasks, but

なので7Bは70億パラメータを持ち、より複雑なタスクを処理できますが、

より多くの処理能力が必要です。

If I select the 7B version, I see a command on the right to install that model.

7Bバージョンを選択すると、右側にそのモデルをインストールするコマンドが表示されます。

If I choose a different model like to be instruct Q4, the command changes.

instruct Q4のような別のモデルを選択すると、コマンドが変わります。

I can click on this icon to copy that command.

このアイコンをクリックすると、そのコマンドをコピーできます。

Then I click Start, type cmd and select Command Prompt.

次にStartをクリックし、cmdと入力してCommand Promptを選択します。

Here I can paste the command I just copied and press Enter.

ここで先ほどコピーしたコマンドを貼り付けてEnterキーを押します。

This will pull all the information and models it needs to run.

これで必要な情報とモデルがすべてダウンロードされます。

This model has less than 2 gigabytes, so it should run quickly, but

このモデルは2ギガバイト未満なので、すぐに実行できますが、

他のモデルほど賢くはありません。

However, there is also a Gemma version 2 that seems to be better.

ただし、Gemmaのバージョン2もあり、そちらの方が良さそうです。

Once the model finishes installing, we get a prompt asking us to send a message as suggested.

モデルのインストールが完了すると、メッセージを送信するように促されます。

You can type a message to get help and it gives some command suggestions like buy for exit.

メッセージを入力するとヘルプが表示され、終了するためのbuyなどのコマンド提案も示されます。

The help command also works to show all those commands we can communicate with the model right here.

helpコマンドを使うと、モデルとここでやり取りできるすべてのコマンドが表示されます。

So if I type hi and hit enter, it will respond.

hiと入力してEnterキーを押すと、応答があります。

It's nice to interact with the model, but the interface is kind of basic.

モデルと対話できるのは良いですが、インターフェースは少し基本的です。

There are graphical interfaces like Open Web UI, but

Open Web UIのようなグラフィカルインターフェースもありますが、

today I'll focus on using it inside ComfyUI I'll use by to exit.

今日はComfyUI内でそれを使うことに焦点を当てます。終了するには`by`を使います。

If you use the command alma list, you can see all the models you have installed.

`alma list`コマンドを使うと、インストールされているすべてのモデルを見ることができます。

As you can see, I have a few gigabytes here which can take up a lot of space on your hard drive.

ご覧の通り、ここに数ギガバイトありますが、ハードドライブの多くのスペースを占める可能性があります。

So if you want to remove models you don't use anymore, select the name of the model you want to remove, like Stable Prompt, for example.

ですので、もう使わないモデルを削除したい場合は、例えばStable Promptのような、削除したいモデルの名前を選択してください。

Then use Control C to copy that name, type alma followed by rm, which stands for remove.

次にControl Cでその名前をコピーし、`alma`の後に`rm`（removeの略）と入力します。

モデル名を貼り付けてEnterキーを押します。

If I run the list again, you can see it's not in the list anymore.

もう一度リストを実行すると、リストに表示されていないことがわかります。

I'll close this window and now let's go to comfyui.

このウィンドウを閉じて、次はComfyUIに行きましょう。

Let's go to the manager and then to Custom nodes.

マネージャーに移動し、次にカスタムノードに移動します。

Search for Ollama and install the comfyui ollama node by this user.

Ollamaを検索し、このユーザーのComfyUI Ollamaノードをインストールします。

Installをクリックして、完了するまで待ちます。

その後、RestartをクリックしてOKを押せます。

We can close this tab now since a new window will open.

新しいウィンドウが開くので、このタブはもう閉じることができます。

クリアボタンを使ってキャンバスをクリアします。

Then double click on the canvas and search for alima.

次に、キャンバスをダブルクリックしてalimaを検索します。

alma Generateノードを選択します。

This one has a text output called response and we can add a Show any node from Comfy Easy.

これにはresponseというテキスト出力があり、Comfy EasyからShow anyノードを追加できます。

カスタムノードを使用します。

Here you can add your instructions or text.

ここに指示やテキストを追加できます。

For example, if I say hi and run it, I get this response.

例えば、「こんにちは」と入力して実行すると、この応答が得られます。

This is using the URL that points to Ollama running in the background.

これは、バックグラウンドで実行されているOllamaを指すURLを使用しています。

If I copy this link and paste it in the address bar, you can see it says ALMA is running.

このリンクをコピーしてアドレスバーに貼り付けると、ALMAが実行中であることがわかります。

So we need ALMA to be running to use the models.

ですから、モデルを使用するにはALMAを実行しておく必要があります。

You can give all kinds of instructions like in ChatGPT.

ChatGPTのように、あらゆる種類の指示を与えることができます。

さて、必ずしも完璧ではありません。

It depends on how smart the model is and how many billion parameters it has.

モデルの賢さやパラメータの数によって異なります。

But it's free and you can choose a model that fits your computer's power, allowing us to generate prompts with it.

しかし、無料ですし、コンピューターの性能に合ったモデルを選ぶことができるので、それを使ってプロンプトを生成できます。

Let's delete the ALMA generate node and add another one called ALMA Generate Advanced.

ALMA Generateノードを削除し、ALMA Generate Advancedという別のノードを追加しましょう。

こちらはさらに多くのオプションがあります。

Connect the response output to the Show Any node.

レスポンス出力をShow Anyノードに接続します。

Don't use the context output as that will give a bunch of numbers.

コンテキスト出力はたくさんの数字が出てしまうので使わないでください。

Now here we have the instructions for what we want to do, and

ここに、やりたいことの指示を記述し、

上部にはプロンプトを配置できます。

When we run this, it will interpret that prompt using the instructions.

これを実行すると、その指示を使ってプロンプトが解釈されます。

You can try all kinds of instructions to see what works best for you.

色々な指示を試してみて、どれが一番うまくいくか確認してみてください。

I also tried generating some instructions with Chat GPT.

Chat GPTでもいくつかの指示を生成してみました。

I will post these long instructions for generating a prompt that works well most of the time, though it depends on the model.

これは、モデルによりますが、ほとんどの場合うまくいくプロンプトを生成するための長い指示を投稿します。

When I was trying to get the prompt to start with the type of image, I mentioned watercolor to see if it would start with that.

プロンプトを画像のタイプから始めるように試していたとき、水彩画と指定して、そこから始まるか見てみました。

However, I need to try it with some larger models for better results or to play with settings.

しかし、より良い結果を得るため、あるいは設定を調整するために、いくつかのより大きなモデルで試す必要があります。

Let's try this version to see if it works better.

こちらのバージョンで試してみて、うまくいくか確認してみましょう。

From here you can take for example the 7B version, which is better, or look at Gemma version 2.0 with 7 billion parameters.

ここから、例えば7Bバージョン、これはより良いものですが、あるいはGemmaバージョン2.0を70億パラメータで見てみることができます。

But just to show you how to add another model, I'll demonstrate with this, which I think is similar to the Q4 version, though I'm not sure.

ただ、別のモデルを追加する方法をお見せするために、これはQ4バージョンに似ていると思いますが、確信はありませんが、これで実演します。

Anyway, copy the command, go to start, search for cmd and open the command window.

とにかく、コマンドをコピーして、スタートに行き、cmdと検索してコマンドウィンドウを開いてください。

Paste the command and wait for it to install.

コマンドを貼り付けて、インストールが終わるのを待ちます。

Then close it with the command by or just close the window.

それから、コマンドで終了するか、単にウィンドウを閉じます。

Now back in ComfyUI it doesn't appear here.

さて、ComfyUIに戻ると、ここには表示されません。

If I try to refresh I get undefined model.

更新を試みると、undefined modelとなります。

So you can either restart comfyUI, add the node again, or right click and choose Fix Node, which will recreate that node with default values.

ComfyUIを再起動するか、ノードを再度追加するか、右クリックしてFix Nodeを選択して、デフォルト値でノードを再作成することができます。

There are ways to make it more accurate if you want to experiment.

実験したい場合は、より正確にする方法があります。

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ComfyUIチュートリアルシリーズ: Ep13 - Ollama、LLaVA、Gemmaモデルを探る (ComfyUI Tutorial Series: Ep13 - Exploring Ollama, LLaVA, Gemma Models)

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