はじめに
この包括的なガイドでは、Windows 11 を搭載した Beelink mini PC で Gemma 4 モデルを使用して Open WebUI をセットアップするプロセスを説明します。このチュートリアルを終了するまでに、完全に機能するローカル AI チャット インターフェイスがコンピューター上で完全にオフラインで実行されるようになります。このセットアップの理由
このセットアップは、Open WebUI の強みと Gemma 4 のインテリジェンスを組み合わせて、強力でプライバシーを重視した AI 環境を提供します。 Open WebUI は、Markdown サポート、コードの強調表示、整理された履歴を備えたすぐに使用できるチャット インターフェイスを提供すると同時に、複数の Ollama モデルを管理するための統合ポータルとして機能します。また、モデルのカスタマイズ、検索拡張生成、ローカル ファイルのアップロード、ナレッジ ベースの作成などの高度な機能も有効になり、個人とチームの両方での使用に最適です。マルチユーザー サポート、ロールベースのアクセス制御、安全なオフライン展開により、データ プライバシーを損なうことなくコラボレーションが保証されます。 Gemma 4 を選択すると、このエクスペリエンスがさらに強化されます。高度な推論、効率性、マルチモーダル機能により、テキスト、コード、オーディオ、ビジョン、および複雑なタスクをシームレスに処理できるため、汎用性があり、安全で高性能な AI アプリケーションを実現する Open WebUI と完全に連携する高度にインテリジェントなモデルになります。
ステップバイステップのインストール ガイド
ステップ 1: Ollama をインストールする
Ollama は、AI モデルを実行するバックエンド サービスです。
1.1 オラマをダウンロードする
- Ollama の公式ダウンロード ページにアクセスしてください。 https://ollama.com/download/windows
- OllamaSetup.exe インストーラーをダウンロードします。
1.2 オラマのインストール
- ダウンロードしたインストーラー ファイルをダブルクリックし、画面の指示に従ってインストールを完了します。
- Ollama はインストール後にバックグラウンドで自動的に実行されます (タスクバーに白いラマ アイコンがあるかどうかを確認することで確認できます)。
ステップ 2: Gemma 4 モデルをダウンロードして実行する
始める前に、最高のパフォーマンスを得るために、Beelink mini PC のハードウェアに基づいて Gemma 4 モデルを選択することを強くお勧めします。
| プロセッサー | 合計RAM | 推奨されるLLM |
| AMD Ryzen 7 7735U/7735HS インテル Core i5-1235U インテル Core i5-13500H |
>=24GB | ジェマ-4-E2B |
| インテルコアウルトラ9 185H/285H AMD Ryzen 7 8745HS/8845HS AMD Ryzen 7H255 AMD Ryzen 7 260 |
>=24GB | ジェマ-4-E4B |
|
AMD Ryzen AI Max+ 395 |
>=32GB | ジェマ-4-26B-MOE |
2.1 コマンドプロンプトを開く
- キーボードの Win + R を押し、「cmd」と入力して Enter を押します
2.2 Gemma 4 をダウンロードする
- コマンド プロンプトで、次のコマンドを入力します。
オラマはgemma4:e2bを実行します
オラマはgemma4:e4bを実行します
オラマ ラン ジェマ4:26b - Ollama は Gemma 4 モデルをミニ PC にダウンロードします (これには時間がかかる場合があります)。完了すると、モデルの準備ができたことを示す >>> プロンプトが表示されます。
- コマンド プロンプトまたは Ollama アプリで直接 Gemma4 とチャットできるようになりました。マルチモーダル llm として、Gemma4 はプロンプト内でテキストだけでなく、PDF、画像、および音声ファイルもサポートします。最新の Ollama アプリはすでに強力で直感的ですが、Gemma4 を Open WebUI と組み合わせることで、さらに優れた機能が利用できるようになります。
ステップ 3: Docker を使用して Open WebUI をインストールする
3.1 Docker デスクトップのインストール
- Windows 用 Docker デスクトップを次からダウンロードします。 https://www.docker.com/products/docker-desktop/
- インストーラーを実行し、指示に従います。
-ライセンス条項に同意する
- プロンプトが表示されたら、WSL 2 を有効にするためのインストールを許可します。
- インストーラーを自動的に完了させる
- インストールが完了したら、ミニ PC を再起動します。
- 再起動後、Docker Desktop を起動し、プロンプトが表示されたらサインインをスキップします (基本的な使用には必要ありません)。
- 「WSL の更新が必要です」というメッセージが表示された場合は、次のコマンドをコピーしてください。 wsl --update コマンド プロンプトにこれらを入力し、Enter キーを押して更新が完了するまで待ちます。
- 更新が完了すると、Docker Desktop が完全に起動し、左側にサイドバーが表示されます (下の図を参照)。
3.2 オープン WebUI の導入
- もう一度コマンドプロンプトを開きます
- このコマンドをコピーして貼り付け、Enter キーを押します。
docker run -d -p 4000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart 常に ghcr.io/open-webui/open-webui:main
このコマンドは、Open WebUI イメージをダウンロードし、コンテナーとして起動します。プロセスが完了するまでしばらくお待ちください。
ステップ 4: Open WebUI で Gemma 4 の使用を開始する
- Web ブラウザ (Chrome、Edge、または Firefox) を開き、次の場所に移動します。 http://localhost:4000
- 優先資格情報を使用して管理者アカウントを作成します (このアカウントはローカルであり、インターネットは必要ありません)。
- ログインすると、ChatGPT のようなインターフェイスが表示されます。モデルのドロップダウン メニューから Gemma 4 を選択するだけで、ローカル AI アシスタントとのチャットを開始できます。
- さらに進む: Open WebUI ワークスペースでは、カスタム モデルを構築し、ナレッジ ベースを作成し、検索拡張生成 (RAG) を利用して独自のデータを安全に処理および整理できます。
結論
おめでとうございます！これで、Beelink mini PC 上で強力なローカル AI セットアップが実行されました。 Open WebUI と Gemma 4 を使用すると、ドキュメント処理、コーディング ヘルプ、リサーチなどを処理できる、プライバシーを重視したオフライン対応の AI アシスタントが手に入ります。
この設定により、クラウド サービスに依存せずに AI 環境を完全に制御できるようになり、ローカル マシン上でデータのプライバシーと安全性が確保されます。
トラブルシューティングのヒント
一般的な問題と解決策:
1.Docker Desktop が完全に起動しない
- Windows Subsystem for Linux (WSL2) が有効になっていることを確認します。
- Docker Desktop のインストール後、Beelink mini PC を再起動します。
2.Gemma 4 が Open WebUI に表示されない
- Ollama がバックグラウンドで実行されていることを確認します。
- Open WebUI コンテナを再起動します。
- Gemma 4 モデルが Ollama に正しくダウンロードされているかどうかを確認します。
3.ポートの競合
- ポート 4000 が使用可能であることを確認してください
- 必要に応じて、Docker コマンドでポート マッピングを変更します。
