# 開発
必要なツールをインストールしてください:
- cmake バージョン 3.24 以上
- go バージョン 1.22 以上
- gcc バージョン 11.4.0 以上
```bash
brew install go cmake gcc
```
オプションでデバッグおよび詳細なログを有効にする:
```bash
# ビルド時
export CGO_CFLAGS="-g"
# 実行時
export OLLAMA_DEBUG=1
```
必要なライブラリを取得し、ネイティブ LLM コードをビルドしてください:
```bash
go generate ./...
```
次に、Ollama をビルドしてください:
```bash
go build .
```
これで、`ollama` を実行できます:
```bash
./ollama
```
### Linux
#### Linux CUDA (NVIDIA)
_お使いのオペレーティングシステムディストリビューションには、既に NVIDIA CUDA 用のパッケージが含まれているかもしれません。ディストリビューションパッケージは通常好ましいですが、手順はディストリビューションに依存します。可能であれば、ディストリビューション固有のドキュメントを確認して、依存関係に関する情報を参照してください。_
`cmake` および `golang` をインストールし、[NVIDIA CUDA](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) の開発およびランタイムパッケージもインストールしてください。
通常、ビルドスクリプトは CUDA を自動検出しますが、Linux ディストリビューションやインストールアプローチが異常なパスを使用する場合は、環境変数 `CUDA_LIB_DIR` を共有ライブラリの場所に、`CUDACXX` を nvcc コンパイラの場所に指定することができます。また、`CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES` を設定して、対象の CUDA アーキテクチャをカスタマイズできます(例:"50;60;70")。
その後、依存関係を生成してください:
```
go generate ./...
```
その後、バイナリをビルドしてください:
```
go build .
```
#### Linux ROCm (AMD)
_お使いのオペレーティングシステムディストリビューションには、すでに AMD ROCm および CLBlast 用のパッケージが含まれているかもしれません。ディストリビューションパッケージは通常好ましいですが、手順はディストリビューションに依存します。可能であれば、ディストリビューション固有のドキュメントを確認して、依存関係に関する情報を参照してください。_
まず、[CLBlast](https://github.com/CNugteren/CLBlast/blob/master/doc/installation.md)と[ROCm](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/deploy/linux/quick_start.html)の開発パッケージ、および `cmake` と `golang` をインストールしてください。
通常、ビルドスクリプトは ROCm を自動検出しますが、Linux ディストリビューションやインストールアプローチが異常なパスを使用する場合は、環境変数 `ROCM_PATH` を ROCm のインストール場所に(通常は `/opt/rocm`)、`CLBlast_DIR` を CLBlast のインストール場所に(通常は `/usr/lib/cmake/CLBlast`)指定することができます。また、`AMDGPU_TARGETS` を設定して AMD GPU の対象をカスタマイズすることもできます(例:`AMDGPU_TARGETS="gfx1101;gfx1102"`)。
```
go generate ./...
```
その後、バイナリをビルドしてください:
```
go build .
```
ROCm は実行時に GPU にアクセスするために特権が必要です。ほとんどのディストリビューションでは、ユーザーアカウントを `render` グループに追加するか、root として実行することができます。
#### 高度なCPU設定
デフォルトでは、`go generate ./...` を実行すると、一般的な CPU ファミリとベクトル数学の機能に基づいて、いくつかの異なる LLM ライブラリのバリエーションがコンパイルされます。これには、ほとんどの 64 ビット CPU で動作する最も一般的なバージョンも含まれますが、やや遅くなります。実行時に、Ollama は最適なバリエーションを自動検出してロードします。プロセッサにカスタマイズされた CPU ベースのビルドを作成したい場合は、`OLLAMA_CUSTOM_CPU_DEFS` を使用する llama.cpp フラグに設定できます。例えば、Intel i9-9880H 向けに最適化されたバイナリをコンパイルする場合は、次のようにします:
```
OLLAMA_CUSTOM_CPU_DEFS="-DLLAMA_AVX=on -DLLAMA_AVX2=on -DLLAMA_F16C=on -DLLAMA_FMA=on" go generate ./...
go build .
```
#### コンテナ化された Linux ビルド
Docker が利用可能な場合、CUDA および ROCm の依存関係が含まれている `./scripts/build_linux.sh` を使用して Linux 用のバイナリをビルドできます。生成されたバイナリは `./dist` に配置されます。
### Windows
注意:Ollama の Windows ビルドはまだ開発中です。
必要なツールをインストールしてください:
- MSVC ツールチェーン - C/C++ および cmake を最小の要件として - 環境変数を設定した "Developer Shell" からビルドする必要があります
- go のバージョン 1.22 以上
- GCC を搭載した MinGW(いずれかを選択)
-
-
```powershell
$env:CGO_ENABLED="1"
go generate ./...
go build .
```
#### Windows CUDA (NVIDIA)
上記で説明した一般的な Windows 開発ツールに加えて、MSVC をインストールした**後**に CUDA をインストールしてください。
- [NVIDIA CUDA](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html)
#### Windows ROCm (AMD Radeon)
上記で説明した一般的な Windows 開発ツールに加えて、MSVC をインストールした**後**に AMD の HIP パッケージをインストールしてください。
- [AMD HIP](https://www.amd.com/en/developer/resources/rocm-hub/hip-sdk.html)