Cloudflare から提供されている新しいモデル Clef と Clef Flash が、Ollama で利用できるようになりました。これらのモデルは、テキストや画像の内容から特定の判断を行うことに特化しており、ローカル環境で手軽に高度な分類タスクを実行できる機能です。
Cloudflare が提供する新モデルの機能と特徴
Clef と Clef Flash は、入力されたテキストや画像を解析して、カテゴリの分類や「はい／いいえ」の回答、あるいは数値によるスコアリングを行うことができます。具体的な活用例としては、以下のようなタスクが挙げられます。
- 画像の内容を特定のカテゴリに分類する
- バグ報告のテキストに対してラベルを付与する
- サポートチケットを適切な担当チームへ振り分ける
モデルの構成には、以下の 2 種類があります。
- Clef：27B（270 億パラメータ）のモデルです。
- Clef Flash：9B（90 億パラメータ）の軽量なモデルです。
どちらのモデルも、お使いのコンピュータ上でローカルに実行でき、画像入力にも対応しています。
モデルの導入と使用方法
これらのモデルを使用するには、Ollama のバージョンが v0.35.1 以降である必要があります。最新の状態にアップデートした後、以下のコマンドを使用してモデルをダウンロードしてください。
ollama pull clef-flash各モデルの詳細や、使い始めのガイドは以下のリンクから確認できます。
- Clef Flash のライブラリ：https://ollama.com/library/clef-flash
- Clef のライブラリ：https://ollama.com/library/clef
- 意思決定モデルの活用ガイド：https://docs.ollama.com/capabilities/decision
このモデルを活用するメリット
これらのモデルを導入することで、以下のようなメリットがあります。
- テキストや画像を外部サーバーに送信することなく、ローカル環境のみで安全に解析処理が行えます。
- 分類や振り分けといった、定型的な判断業務の自動化が可能です。
- 軽量な Clef Flash を利用することで、リソースを抑えつつ効率的な動作を実現できます。
※ 本記事は、Ollama から届くメールをトリガーとして、n8n とローカル LLM（Ollama / gemma4:26b）を連携させ、Mac mini M4（32GB）上で記事生成を自動化した実験の記録です。生成プロセス〜公開において人間による確認と微調整は行っていますが、内容に誤りを含む可能性があるため、正確な情報は必ず公式情報をご確認ください。
源勝よりひとこと
v0.35.0 では nimble と Tev1 が追加され、v0.35.1 で Clef が追加されました。意思決定モデルはこれからも色々と出てきそうですね！
Mac mini M4 32GB 環境で Clef Flash（9Bモデル）を実際に試してみたところ、800px 〜1000px 程度の画像で 7〜10秒程度で結果を得られました。
書類の整理などでは十分役に立つのではないか？と思いながら、実際の運用にどう組み込むのか？が僕の中で課題です。
以下、実際に試した時のことは note にて書いています。参考にご覧ください！
