【Ollama】ログの確認方法とデバッグモードの使い方

Ollamaで発生するトラブルシューティングとデバッグ

Ollamaを使用中にトラブルシューティングとデバッグに遭遇することがあります。本記事では、原因の特定から解決までを順を追って解説します。

エラーの症状

Ollamaで問題が発生した際に、エラーの詳細情報を取得したい場合があります。デフォルトの出力だけでは原因が特定できないケースに対応するため、ログの確認方法とデバッグモードの使い方を解説します。

原因

1. ログファイルの場所がわからない
OSごとにログの保存場所が異なります。

2. エラー情報が不十分
通常モードではログレベルが低く、詳細なエラー情報が出力されません。

3. GPU関連の問題の切り分け
CUDAやROCmのエラーは、Ollamaのログだけでは原因特定が難しい場合があります。

解決方法

手順1: ログファイルの場所

# macOS
~/.ollama/logs/server.log

# Linux (systemd)
journalctl -u ollama -f

# Windows
%LOCALAPPDATA%\Ollama\server.log

# Docker
docker logs ollama

手順2: デバッグモードでの起動

# 詳細ログを有効化
OLLAMA_DEBUG=1 ollama serve

# 特定のリクエストのデバッグ
OLLAMA_DEBUG=1 ollama run llama3.1:8b "テスト"

手順3: GPU情報の確認

# NVIDIA GPU
nvidia-smi
nvidia-smi -l 1  # 1秒ごとにリアルタイム表示

# Ollamaが認識しているGPU
curl http://localhost:11434/api/ps

# GPU使用状況の確認
watch -n 1 nvidia-smi

手順4: よくあるログメッセージの意味

・msg="model loaded" → モデルが正常にロードされた
・msg="cuda error" → GPU関連のエラー。CUDAドライバーの確認が必要
・msg="out of memory" → メモリ不足。量子化レベルの変更やnum_gpuの調整が必要
・msg="connection refused" → ネットワーク設定の問題

まとめ

Ollamaのトラブルシューティングとデバッグは、環境設定やバージョンの不整合が主な原因です。上記の手順で解決できない場合は、公式リポジトリのIssuesを確認してください。