llama.cpp + Gemmaを使ってローカルLLM APIサーバーを構築する - Qiita
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エンドポイントの確認までを実装できる。ローカルで動作するため、外部APIのコストをかけずにLLMを利用したい
Ollama 最新ニュース・活用記事
Ollamaに関するAIニュース、実装手順、活用事例、アップデートを自動収集した日本語まとめです。
16GB のノートPC でも、Claude Code + ローカル LLM は本気で使える — CodeRouter で Tool Call が安定するまで(2026年7月版)｜zephel01
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）が安定するまでの設定手順と、実際の動作確認結果が2026年7月時点の情報として提供されている。メモリ制約がある
AIモデルファイルは本当に「安全」か — スキャナを実機で回してわかった、防げる攻撃・防げない攻撃
AIモデルファイルのセキュリティリスクを実機スキャンで検証した結果から、防げる攻撃と防げない攻撃の違いを学べる。具体的には、モデルファイルに潜む脆弱性の種類や、スキャナの限界、実践的な防御策が得られる。
【実機検証】ローカルLLM4体を村に住まわせたら「派閥」はできるか — 人格なしでは派閥ゼロ、価値観を与えたら4日目に「同盟」を名乗った
ローカルLLMに人格や価値観を与えると、エージェント間に派閥や同盟が形成されるかどうかを実機検証した結果が得られる。人格なしの状態では派閥は発生せず、価値観を与えた場合に4日目で同盟が確認されたという具体的な検証結果が示されている。この結果から、AIエージェントの社会性シミュレーションにおける人格設定の重要性が理解でき
ローカルLLMで動く自律型マルチエージェントFX取引システムを「作り方」から解剖する
ローカルLLMで動作する自律型マルチエージェントFX取引システムの内部構造を解剖する。エージェント間の役割分担や意思決定フロー、ローカル環境での実装手順を具体的に学べる。
「極小LLM」を自作して、ブラウザで勝手に喋るドット絵金魚🐟を飼ってみた
ブラウザ上で動作する極小LLMを自作し、ドット絵の金魚に喋らせる方法が実装手順付きで解説されている。ローカルで完結する軽量モデルの選定基準や、ブラウザ上での推論実行手順が具体的に示されている。実際に動く成果物を作るための技術的なノウハウが得られる。
Microsoft Agent FrameworkをローカルLLMで試してみる その15(Durable Agent)
Microsoft Agent FrameworkをローカルLLMで動作させる方法を、Durable Agent機能に焦点を当てて解説する。Durable Agentは状態を保持し長期間動作するエージェントを実現する仕組みで、ローカル環境で試す手順や設定のポイントが得られる。具体的には、Ollamaとの連携方法や永続化
【Ollama】激遅ローカルLLMの処理を 1/10 まで速くしたが、マヌケ【画像認識】(Part 2)
ローカルLLMの画像認識処理を10分の1の速度まで高速化する具体的な手法が得られる。Ollama環境でのボトルネック特定と、処理を最適化するための設定変更やパラメータ調整の手順が示されている。速度改善の効果と、高速化に伴う精度への影響といったトレードオフの判断材料も得られる。
【完全ローカル】AIに記憶を持たせる5ステップ — Ollama×RAGでつくる長期記憶チャットボット - Qiita
OllamaとRAGを組み合わせて、完全ローカル環境で動作する長期記憶を持つチャットボットを構築する5ステップの手順が得られる。具体的には、Ollamaでモデルを起動し、LangChainを使ってドキュメントをベクトル化して保存、クエリ時に類似検索を実行して応答に反映させる流れを解説している。この記事を読めば、外部AP
工場のデータを出さずにAIを動かす：Ollamaと自宅サーバーだけで作るローカルLLM環境
工場のデータを外部に出さずにローカルLLM環境を構築する方法が得られる。Ollamaと自宅サーバーを組み合わせることで、データ漏洩リスクを抑えながらAIを運用できる。具体的には、Ollamaのモデル選択や、サーバー上の推論環境の設定手順が使える。
自分のPCで「とりあえず動く」ではなく「一番賢く使える」ローカルLLMを教えてくれる「whichllm」、実測ベンチでランク付け（生成AIクローズアップ） | テクノエッジ TechnoEdge
ローカルLLMを実測ベンチマークでランク付けする「whichllm」を紹介する記事。自分のPCで「一番賢く使える」モデルを教えてくれるため、ローカル環境でLLMを試したいユーザーが選定の判断材料にできる。
Ollama(オラマ)で月額0円のローカルLLM環境を構築してみた
月額0円でローカルLLM環境を構築する手順が得られる。Ollamaのインストールからモデル選択、基本的な実行コマンドまでを把握でき、外部APIに依存せずにLLMを試せる環境を整えられる。
Fable 5にローカルLLMで動くコーディングエージェントを作らせてた話
Fable 5というゲーム内で、ローカルLLMを動かしてコーディングエージェントを動作させた実装事例である。この記事では、ゲーム内のスクリプト環境とローカルLLMを連携させる手順や、エージェントに与えるプロンプトの設計が得られる。具体的には、Ollamaを使ってローカルでモデルをホストし、Fable 5のAPI経由でコ
ollama + qwenで、PDFを読み取る環境を構築
OllamaとQwenを使ってPDFを読み取る環境を構築できる。ローカル環境で動作するため、外部APIに依存せずにPDFの内容を解析できる。具体的な手順や設定方法はタイトルからは不明だが、OllamaとQwenの連携がポイントとなる。
専門知識ゼロ・クラウドAIとのチャットのみでローカルAI構築 1巻 —— ローカルLLMを走らせるまで
専門知識ゼロの状態からクラウドAIとのチャットだけでローカルLLMを動かすまでの手順が得られる。環境構築の具体的なステップと、チャットベースの導入手順が想定される。
VTuber発見サイトで12,000件のキャッチコピーを生成したら、ローカルLLMで1万円以上浮いた話
VTuber発見サイトで12,000件のキャッチコピーを生成する際に、ローカルLLMを利用してAPI利用料を1万円以上削減した方法が分かる。具体的なローカルLLMの選定基準や、生成品質とコストのバランスを取るための設定値が得られる。
ローカルLLMでGitHub Copilotを動かしてみた
ローカルLLMをGitHub Copilotのバックエンドとして動作させる手順が得られる。具体的なモデルの選び方や、Copilotとの連携設定、ローカル実行時の応答速度や精度の実測値が判断材料になる。
Yadorigi（宿り木）— X ブックマークをAIで整理するローカルOSSを公開しました
X（旧Twitter）のブックマークをAIで自動整理できるローカルOSSツールを入手できる。Yadorigi（宿り木）はローカル環境で動作するため、データが外部に漏れず、プライバシーを保ちながらブックマークをカテゴリ分類・検索できる。具体的には、OllamaなどのローカルLLMと連携して動作し、タグ付けや全文検索機能を
Ollama(Qwen3-VL)×Playwrightで作る完全無料のWeb調査エージェント
Ollama上のQwen3-VLとPlaywrightを組み合わせることで、無料でWeb調査を自動化できる。具体的には、ローカル環境で動作するためAPI費用がかからず、Playwrightでブラウザ操作を自動化し、Qwen3-VLで画面の視覚情報を解析して調査結果を取得する手順が示されている。
Local LLM と Gemini Enterprise を A2A で繋げてAI秘書を作ってみた
Local LLMとGemini EnterpriseをA2Aプロトコルで接続し、AI秘書を構築する方法が得られる。ローカル環境とクラウドサービスの連携手順や、それぞれの役割分担によるコスト最適化のポイントが学べる。
TAKTでトークン不足を解消：OpenCode経由でOllamaローカルLLMを使う
TAKTのトークン不足を、OpenCode経由でOllamaのローカルLLMに接続することで解消する方法が得られる。具体的には、OpenCodeをブリッジとして使うことで、クラウドAPIのトークン制限を回避し、無料でローカル環境からLLMを利用できるようになる。連携設定の手順と、ローカル実行時の注意点が実用的なポイント
ローカルLLM(Ollama)を今更インストール
ローカルLLMであるOllamaのインストール手順を今さらながら学べる。具体的なセットアップ方法や、ローカル環境で動かす際の注意点が得られる。
Foundry Local 深掘り:in-process Core API・OpenAI 互換・WinML 統合で読み解く Windows
Windows向けのローカルLLM実行環境「Foundry Local」の詳細が解説されている。in-process Core API、OpenAI互換API、WinML統合という3つの主要機能の仕組みと使い分けが分かる。特に、WindowsネイティブでLLMを効率的に動作させるための技術的な選択肢と、それぞれの性能特
LLMのローカル実行ツール「Ollama」が「Codex」アプリに対応／v0.24.0がリリース
Ollama v0.24.0でCodexアプリとの連携が可能になり、ローカルLLMをコード補完や開発支援に活用できる。具体的には、OllamaをバックエンドとしてCodexに接続することで、クラウドAPIを使わずにローカル環境でAIアシスタントを動作させられる。ローカル実行ならではの応答速度やプライバシー面のメリットを
WindowsローカルAI実践 第5回:タスクごとに入口を選ぶ ─ 4入口を束ねるハイブリッド設計と Foundry Local/Azure
WindowsローカルAI環境でタスクごとに最適な入口を選ぶハイブリッド設計を学べる。Foundry LocalとAzureを束ねる4つの入口の使い分け基準が得られる。ローカルとクラウドのコスト・性能バランスを判断する材料になる。
会社支給のパソコンでも(ローカルLLMで)Vibe Codingがしたい！
会社支給のパソコンでもローカルLLMを使ってVibe Codingを実現する方法が得られる。具体的には、ローカルLLMのセットアップ手順や、制限された環境でも動作させるための設定項目、注意点が含まれている。セキュリティ制約がある環境でAIコード補助を活用したい場合の判断材料になる。
GitHub - antoinezambelli/forge: A Python framework for self-hosted LLM tool-calling and multi-step agentic workflows
Pythonフレームワーク「forge」を使うと、自己ホスト型LLMのツール呼び出しとマルチステップのエージェントワークフローを構築できる。具体的には、LLMが外部ツールを逐次呼び出しながら複数ステップのタスクを自律実行する仕組みを、ローカル環境で実装可能。
Kiro + Hermes + OllamaでローカルAI自動モデル切り替え環境を作った
Kiro、Hermes、Ollamaを組み合わせてローカルでAIモデルを自動切り替えする環境を構築できる。具体的な連携手順と、モデル切り替えの自動化設定が得られる。
Mac mini M4 Pro / M4 Max でローカル LLM を動かす：VRAM 早見表と GGUF 量子化の選び方
Mac mini M4 Pro/M4 MaxでローカルLLMを動かすためのVRAM早見表とGGUF量子化の選び方が得られる。具体的なモデルごとのVRAM消費量と、量子化レベルの選択基準が分かる。
Agent Safehouseで安全に始めるHermes Agent on 自宅Mac mini
自宅のMac mini上でHermes Agentを安全に実行するための環境構築手順が得られる。Agent Safehouseという隔離環境を使うことで、ローカルLLMを外部ネットワークから保護しながらエージェントを動かす具体的な設定方法が学べる。