# 問題のトラブルシューティング方法 時々、Ollama が期待通りに機能しないことがあります。何が起こったのかを把握する最良の方法の 1つは、ログを確認することです。**Mac** でログを見つけるには、次のコマンドを実行します： ```shell cat ~/.ollama/logs/server.log ``` `systemd` を使用している **Linux** システムでは、次のコマンドでログを見つけることができます: ```shell journalctl -u ollama ``` Ollama を **コンテナ** で実行する場合、ログはコンテナ内の stdout/stderr に送られます: ```shell docker logs ``` （`docker ps` を使用してコンテナ名を見つけてください） ターミナルで `ollama serve` を手動で実行する場合、ログはそのターミナル上に表示されます。 **Windows** 上で Ollama を実行する場合、いくつかの異なる場所があります。エクスプローラウィンドウでそれらを表示するには、`+R` を押して次のコマンドを入力します： - `explorer %LOCALAPPDATA%\Ollama`：ログを表示します - `explorer %LOCALAPPDATA%\Programs\Ollama`：バイナリを参照します（インストーラーはこれをユーザーの PATH に追加します） - `explorer %HOMEPATH%\.ollama`：モデルと設定が保存されている場所を表示します - `explorer %TEMP%`：一時的な実行ファイルが 1つ以上の `ollama*` ディレクトリに保存されている場所を表示します 問題のトラブルシューティングを支援するために追加のデバッグログを有効にするには、まず **トレイメニューからアプリを終了** し、次に PowerShell ターミナルで次のコマンドを実行します： ```powershell $env:OLLAMA_DEBUG="1" & "ollama app.exe" ``` ログの解釈に関するヘルプは [Discord](https://discord.gg/ollama) に参加してください。 ## LLM ライブラリ Ollama には、異なる GPU と CPU ベクトル機能向けにコンパイルされた複数の LLM ライブラリが含まれています。Ollama は、システムの機能に基づいて最適なものを選択しようとします。この自動検出に問題があるか、他の問題（例：GPU のクラッシュ）に遭遇した場合は、特定の LLM ライブラリを強制的に指定することで回避できます。`cpu_avx2` が最も優れており、次に `cpu_avx`、最も互換性があるが最も遅いのが `cpu` です。MacOS の Rosetta エミュレーションは `cpu` ライブラリと動作します。 サーバーログには、次のようなメッセージが表示されます（リリースによって異なります）: ``` Dynamic LLM libraries [rocm_v6 cpu cpu_avx cpu_avx2 cuda_v11 rocm_v5] ``` **実験的 LLM ライブラリのオーバーライド** OLLAMA_LLM_LIBRARY を利用可能な LLM ライブラリのいずれかに設定すると、自動検出をバイパスできます。たとえば、CUDA カードがあるが AVX2 ベクトルサポートを持つ CPU LLM ライブラリを強制的に使用したい場合は、次のようにします: ``` OLLAMA_LLM_LIBRARY="cpu_avx2" ollama serve ``` あなたの CPU がどの機能を持っているかは、以下の方法で確認できます。 ``` cat /proc/cpuinfo| grep flags | head -1 ``` ## AMD Radeon GPU サポート Ollama は AMD ROCm ライブラリを利用しており、すべての AMD GPU をサポートしているわけではありません。一部の場合、類似した LLVM ターゲットを試すようにシステムに強制することができます。たとえば、Radeon RX 5400 は `gfx1034`（別名 10.3.4）ですが、ROCm は現在、このターゲットをサポートしていません。最も近いサポートは `gfx1030` です。環境変数 `HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION` を `x.y.z` の構文で使用できます。たとえば、システムを RX 5400 で実行するように強制するには、サーバー用の環境変数として `HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION="10.3.0"` を設定します。サポートされていない AMD GPU がある場合は、以下のサポートされているタイプのリストを使用して実験できます。 現時点では、以下の LLVM ターゲットが既知のサポートされている GPU タイプです。この表には、これらのLLVM ターゲットにマップされるいくつかの例の GPU が示されています： | **LLVMターゲット** | **例のGPU** | |-----------------|---------------------| | gfx900 | Radeon RX Vega 56 | | gfx906 | Radeon Instinct MI50 | | gfx908 | Radeon Instinct MI100 | | gfx90a | Radeon Instinct MI210 | | gfx940 | Radeon Instinct MI300 | | gfx941 | | | gfx942 | | | gfx1030 | Radeon PRO V620 | | gfx1100 | Radeon PRO W7900 | | gfx1101 | Radeon PRO W7700 | | gfx1102 | Radeon RX 7600 | AMD は、将来のリリースで ROCm v6 を拡張し、さらに多くの GPU をサポートする予定です。 追加のサポートが必要な場合は、[Discord](https://discord.gg/ollama) に連絡するか、[問題](https://github.com/ollama/ollama/issues)を報告してください。 ## Linux での古いバージョンのインストール Linux で問題が発生し、古いバージョンをインストールしたい場合は、インストールスクリプトにインストールするバージョンを指定できます。 ```sh curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | OLLAMA_VERSION="0.1.27" sh ```