ローカルLLMの準備と使用 Ollamaのライブラリから好みのモデルを選びます。 ここではgemma2:9bモデルを例に説明します。 モデルのダウンロードと起動： 対話を終了するには、Ctrl + dか/byeコマンドを入力。 よく使うコマンド モデル一覧表示：ollama list モデルのダウンロードと起動：ollama run モデル名 モデルのダウンロードのみ：ollama pull モデル名 モデルの削除：ollama rm モデル名 VSCodeの準備 まだVSCodeを持っていない場合は、公式サイトからダウンロード。 VSCode拡張機能「Continue」の追加 VSCodeを開き、拡張機能タブへ。 「Continue」を検索。 Continue拡張機能をインストール。 VSCodeとOllamaの連携 VSCodeで「Select model」を選択。 「Add Mode

生成AIは無料でインストールすることも可能生成AIを利用するには、AIを実行するプログラム、そしてレスポンスを生成するための大規模言語モデル（LLM）が必要になります。 LLMはAIテキストジェネレーターを支えています。GPT-4はChatGPTを駆動する最新のもので、Googleは現在、Google Bardの裏で動作する新しく改良されたLLMとしてGeminiをリリースしています。 LLMを完全に理解するには、一定レベルの科学的・数学的知識が必要ですが、基本的な説明をすると、LLMは膨大な量のサンプルデータで訓練され、単語と文の関係（つまり、どの単語が一般的に後に続くか）を認識することを学習します。 ローカルにインストールできるAIモデルがいくつかありますScreenshot: Lifehacker US簡単に言うと、LLMは自動修正エンジンのようなものです。 LLMは何かを本当には「

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? NTTテクノクロス株式会社の渡邉洋平です。 今回はClineとClaudeの連携をAnazon Bedrockで試していきます。Clineの記事はいくつかありますが、今回はAWSユーザをスコープにした記事です。 Cline？ Meet Cline, an AI assistant that can use your CLI aNd Editor. Clineは開発者用のAIアシスタントツール。VSCodeなどにプラグインとして導入することで、コーディングの強力な相棒になってくれる。Cursor無し、特別なライセンス無しでもVSCodeで

本投稿は TECOTEC Advent Calendar 2024 の20日目の記事です。 次世代デジタル基盤開発事業部の椎葉です。最近はエンジニアとしてGoやNext.jsを使用したWebアプリケーションの設計開発に関わっています。 さて、昨今は業務でも生成AIサービスの活用が当たり前になってきました。直近のプロジェクトも生成AIの利用が好まれる土壌で、コーディングやコードレビュー、テストケースや資料作成など様々な工程に生成AIサービスを利用しています。 ですが一方で、ChatGPTを始めとした外部Webサービスは、コンプライアンスなどの観点から利用が難しい場合もあります。 例として、ChatGPTやClaudeは会話内容などを必要に応じて取得・利用する規約となっており、 業務で利用する場合は機密情報やセキュリティリスクとなる内容を送信しないよう注意が必要です。 https://open

しぴぴぴ！ Vtuberのしぴちゃん (https://www.youtube.com/@CP-chan) です。 配信ではゲームの話しかしてませんが、今回はAIに関する連載ということでローカル環境（手元のマシン）で動かせるAIの話をしていきます。 第一弾　DeepSeek R1をほぼ準備なしからローカルGPUで動かす 第二弾　本記事　Cline＋ローカル版DeepSeek R1でAIコーディングを使い放題にする（高スペックマシン向け） 第三弾　GPUなしでも動く！ローカルLLMとllama.vscodeでコード補完 今回は連載の第二弾です。 LLMをローカルにインストールする大きなメリットとして、API制限や従量課金から解放されてLLMが「使い放題」になるという点があります。 DeepSeekは一世代前のV3ならWebで使ってもそんなに高くないのですが (https://api-docs

概要 ✨ この記事では、Macローカル環境で以下を実現する方法を解説します： 💻 Cline を使ったローカル開発環境の構築 🤖 Ollama＋DeepSeek-R1モデル を活用したAI運用 🌐 WebUI を Docker 経由で簡単にセットアップ M1やM4のMacで安全かつ効率的にAIを活用するための具体的な手順を網羅しました！設定が完了すれば、ローカル環境だけで高機能なAIを安全に楽しめます 🎉 ぜひ、このガイドを参考に自分だけのAI運用環境を構築してみてください 🚀 環境 🛠️ OS: macOS Sequoia 15.2 マシン: MacStudio M1 Max / RAM 32GB MacMini M4 Pro / RAM 64GB ollamaモデル:deepseek-r1:14b (このマシンで32bはキツイ😓) Ollama＋WebUIの準備 🧩 1

ReclineというAIエージェントを使用してみたら、GitHub Copilotを初めて使用したときの感動を思い出しましたのでご紹介します。 Reclineとは ClineというVSCode上で動作するAIエージェントがあります。様々なLLM（GPTやClaudeなど）を使用し、コーディング支援をしてくれるものです。 GitHub Copilotとは異なり、指示をするだけでコーディング、各ファイルやディレクトリの作成など行ってくれるため、GitHub Copilotより一段階上を行くAIエージェントと言えます。 Clineは前述の通り、各LLMを使用する必要があるため、別途LLMの料金がかかります。 今回検証するReclineはそのClineをVSCodeのLanguage Model APIを経由したGitHub Copilotと組み合わせて使用できるものです。 つまり、GitHub

はじめに データベース設計のER図について、VSCodeなどで作成する以下３つの方法を比較した記事です。 Draw.io PlantUML Mermaid 以前、Webアプリケーションを作成した際には、 Draw.io を使用して、作図しました。 （そのアプリのER図を今回サンプル図としています） 最近、 PlantUML を利用するようになり、ER図や、シーケンス図、クラス図の作図に利用しているのですが、とても編集しやすいと感じています。 ただ、どのツールにも、一長一短あるかと思いますので、それぞれ以下目次の内容を書いて、ご紹介したいと思います。 目次 1. Draw.io 1-1. VSCodeでの使い方 1-2. ER図 1-3. 感想 2. PlantUML 2-1. VSCodeでの使い方 2-2. ER図 2-3. 感想 3. Mermaid 3-1. VSCodeでの使い方

はじめに Markdownって便利ですよね？ README.md、PR や Issue の本文やコメント、Qiita や Zenn はもちろん、Google Docs や Trello や Notion や Jupyter Notebook でも使えるみたいです。もっといろいろな文書を Markdown で書ければいいのになあ、あらゆる文書のソースコードを Markdown にできればいいのになあ。 さあ、Markdown の可能性を広げましょう！ 本記事では「スライド」と「(電子)書籍」をMarkdownで書く方法をご紹介したいと思います。もちろん、VSCodeでMarkdownを効率よく便利に書いていくためのチップスもご紹介していきますよ。 ご参考スライド VS Code Conference Japan 2021 で発表した際の以下スライドもご参照ください。 もちろんこのスライドもV

ChatGPTとは？ OpenAIが開発するGPT-3という言語モデルをベースとした(執筆当時)チャットアプリです。 こちらの質問に対して、AIが色々な質問に答えてくれて、一般的な内容だけではなく、コードレビューやバグなども発見してくれるめっちゃ凄いやつです。 細かい内容は以下の記事がとても参考となります。 筆者の関連記事 VSCodeと連携して、ブラウザを開かなくてもChatGPTを使用できるようにする 通常はブラウザを開いて使用するのですが、コーディング中にサクッとレビューしてもらったり、バグを見つけてもらえるような拡張機能があったので、そちらの設定方法について記述してみます。 今回インストールする拡張機能 使用までの手順 環境 PC: MacBook Pro (Apple M2) OS: macOS Ventura 13.1 VSCode: v1.74.3 OpenAIの価格について

最近流行りのテキストから画像を生成する機械学習モデルが一般公開されたとのことで、興味本位で触ってみました。ざっと書いちゃったので、後で見直すかも。 目的 GPUアクセラレーションを活かしつつコンテナ内でStable Diffusionのモデルを動かしたい。メインPCなのでLinuxじゃなくWindowsを使いたい。 前提条件 以下のスペックのPCで、本記事の内容を実行しました。 OS: Microsoft Windows 11 Pro CPU: AMD Ryzen7 3700X メモリ: 32GB ストレージ: 1TB GPU: nVidia Geforce RTX 3080(10GB) とりあえず、OSとGPUベンダーだけそろっていれば本記事の内容は実行できると思います。 ちなみに、Windows 10の場合はInsider版を使えばCUDA on WSL2が可能です。(つまり、本記事の

ruby/debug と連携してデバッグを行える VSCode extension が出てるので試す。 marketplace.visualstudio.com github.com 前提 $code -v 1.57.0 b4c1bd0a9b03c749ea011b06c6d2676c8091a70c x64 $ruby -v ruby 3.0.1p64 (2021-04-05 revision 0fb782ee38) [x86_64-darwin19] 準備 debug はプレリリース版をインストールしてねと README にあるので従う。 gem install debug --pre ためしに以下のようなコードを書いてブレークポイントを貼ってみる class A attr_accessor :x end def main a = A.new a.x = 2 puts a.x end

TL;DR Rubyの開発は基本的にUNIX(Linux)系のOSで行ったほうがスムーズだけど 会社の方針でRailsをVagrant + Windowsで開発されているなんて方もいるはず。 その場合、おおよそRubyMineが最適解なんだろうけど、お金の関係で使えないというのも多い。 EclipseとかのIDEも補完できそうだけど、軽いエディタを使いたい Windowsにおける補完用Gemの現状 テキストエディタで補完する場合、補完用のGemを入れる Solargraph Windowsで動く。開発も結構積極的みたい。 rcodetools Windowsで動かない。 開発はメンテされてるけど、Solargraphほど活発じゃない rsense Windowsで動かない。 開発が止まったり、再開したりでよくわからない。 設定手順 ぶっちゃけSolargraphに対応しているプラグインがあ

はじめに Visual Studio Code Advent Calendar 2017 - Qiita の21日目の記事。 記事内に出てくるコマンドなどはmacOSが対象。 VSCodeとは Visual Studio Code - Code Editing. Redefined マイクロソフト製のフリーのオープンソースエディタ。マルチプラットフォームで展開されている。 乗り換えた理由 最近までテキストエディタはAtomを使っていた。コードを書いている時にlinter周りでもっさりしてるなーと感じていた。使っているパッケージの問題もあるかもしれないが、起動時の速度など、他にも時間がかかっていると感じた部分があった。そこで、動作速度が速いという噂を聞いて、VSCodeに乗り換えてみた。 実際にベンチマークを取られてる方もいた。下記記事参照。 Atom vs Visual Studio Co