LiteRT-LM + Gemma 4 でエッジ推論を始める：2 トラック設計の選び方とファインチューニング判断基準

無料プランでもGitHub Copilotアプリが利用可能になり、さらにBYOK機能で他社製クラウドモデルやローカルモデルを接続できるようになった。無料でコード補完を受けられる点と、自前のモデルを組み込める柔軟性が実務で

llama.cppとGemmaを組み合わせてローカル環境でLLM APIサーバーを構築する手順が得られる。具体的には、llama.cppのビルド方法、Gemmaモデルのダウンロードと量子化、サーバーの起動とAPIエンドポ

テンセントが公開したオープンモデル「Hy3」は、295BパラメータでGLM-5.2やDeepSeek-V4に匹敵し、科学タスクではGPT-5.5を上回る性能を持つ。このモデルをローカル環境やAPI経由で利用すれば、科学分

VS Code DevContainerを使わずにLLMエージェント向け開発環境を構築する方法が解説されている。具体的な代替手段として、ローカル環境でのシンプルなセットアップや、コンテナ化に頼らない軽量な開発フローが紹介

OpenClawとQwen3.5-9BがプリインストールされたミニPC「SER9 Pro」を開封し、電源を入れてすぐにローカルAIを動作させる手順が得られる。具体的には、プリインされたモデルを起動するだけで追加設定不要で

16GBメモリのノートPCでも、Claude CodeとローカルLLMを組み合わせて実用的に使う方法が分かる。CodeRouterというツールを用いることで、ローカルLLMへのTool Call（関数呼び出し）が安定する