CodexをローカルLLMで駆動する
この記事で分かること
ローカルLLMでCodex（GitHub Copilotの基盤モデル）を動作させる方法が分かる。Ollamaなどのローカル推論エンジンを使って、コード補完をオフラインで実行する手順や、モデルの選び方、応答速度の実用性が判断できる。
詳細要約
ローカルLLMでCodex相当の機能を実現するには、コード補完や生成に特化したモデル（例：StarCoderやCodeLlama）を選択し、適切なプロンプト設計が鍵となる。実際の設定では、モデルのコンテキスト長を最大限活用するため、入力コードの前後関係を十分に含めることと、出力形式を明示する指示（例：「次の関数を完成させて」）を加えると精度が向上する。また、ローカル環境ではGPUメモリ容量が性能を左右するため、量子化モデル（4bitや8bit）を選ぶとリソース制約下でも実用的な速度が得られる。