You are currently viewing ローカルLLMでAIコーディング環境を構築する

ローカルLLMでAIコーディング環境を構築する

長らく利用していたGoogleのAntigravityがバージョンアップして
・Antigravity 2.0
・Antigarvity IDE
に分かれていました

それまではいいのだけど、Antigravity 2.0は完全なAIエージェント管理ツールとなったようで、エディタがありませんでした
で、エディタどこだよって思ったら、Antigravity IDEに分離されたので、コーディングにはこちらを使うことになるのですが、新規アプリ扱いらしく、設定や拡張機能は設定し直しのようで・・・

困ったのが「モデルクォータの上限にすぐ到達する」ということ

今まではGemini 3.1 Pro、Flash、Claudeをローテーションして1週間ほど作業できていましたが、今回のアップデートにより、数時間作業ですべてのクォータが枯渇するようになりました・・・

流石にこれではまともに利用できない ということで、ローカルLLMを活用してAIコーディング環境を整えることにしました

利用するのはContinue(VS Code拡張機能)とOpenCode、Ollama

自分の環境は
・Ollama実行機:Windowsマシン(VRAM 16GB)
・開発マシン:MacBookPro(Intel CPU)
という構成です
MacBookではローカルLLMを動かしつつ開発を行うパワーは無いので、OllamaはWindows側で実行し、MacBookから接続して利用するようにしました

また、利用する拡張機能の関係で、エディタもVSCodeに変更しています

Ollama側の準備

Ollamaを導入し、コーディングに利用するモデルをダウンロードしておきます
今回は「gemma4:26b」を利用することにしました

Ollamaをネットワークに公開する場合、設定が必要になるためFAQ過去記事を参考に対応してください

Continue(VS Code拡張機能)を導入する

マーケットプレイスから拡張機能を導入します

導入が完了すると、アクティビティバー(左側のアイコンが並んでいるバー)にContinueのアイコンが追加されるのでクリック
チャットウィンドウが開くので、上部にある歯車アイコンから設定画面を開きます

開いた設定ページからModelを選択し、歯車アイコンをクリックすると設定ファイルが開きます
自分の環境では以下のように設定しました

name: Local AI
version: 0.0.1
schema: v1
models:
  - name: Gemma4 26b
    provider: ollama
    model: gemma4:26b
    apiBase: http://192.168.xx.xx:11434
    roles:
      - chat
      - edit
      - apply
  - name: Gemma4 26b autocomplete
    provider: ollama
    model: gemma4:26b
    apiBase: http://192.168.xx.xx:11434
    roles:
      - autocomplete
  - name: Gemma4 26b embed
    provider: ollama
    model: gemma4:26b
    apiBase: http://192.168.xx.xx:11434
    roles:
      - embed

ここまでの設定でチャットが利用できるはずなので、試してみます

チャットにoapi-codegenの設定ファイルの中身を貼り付け、設定内容の解説をお願いしました
返却された回答を見た限りでは特に問題なかったため、簡単なコードの解説などには利用できそうです

OpenCodeを導入する

OpenCodeについては、まずCLIを公式サイトからインストールします
https://opencode.ai/ja

OpenCodeもVS Codeから利用しますが(自分の場合)、前提としてOpenCode CLIが導入されている必要があります

次に設定を行っておきます
設定ファイル内のIPアドレスやモデル名はご自身の環境に合わせて変更してください

以下のディレクトリを作成
~/.config/opencode

ディレクトリ内に設定ファイルを作成
vi opencode.json

opencode.jsonの内容
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "ollama": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Ollama",
      "options": {
        "baseURL": "http://192.168.xx.xx:11434/v1"
      },
      "models": {
        "gemma4:26b": {
          "name": "gemma4:26b"
        }
      }
    }
  }
}

VS CodeのマーケットプレイスからOpenCode拡張機能を導入します

拡張機能を導入すると、画面上部にアイコンが増えているはずです

クリックするとOpenCodeのコンソール画面が起動します

/model というコマンドでモデルが選択できるので、設定ファイルで設定したモデルを指定します

これでAIエージェントとして動いてくれるはずなので、試しに指示を出してみます

上記の指示でplaywrightのテストコードを探し出し、内容を解析して一覧化してくれました
きちんと動いているようですね

以上

ローカルLLMを利用したAIコーディング環境について紹介しました
Continue、OpenCodeともに導入初期段階でどこまで戦えるのか検証はできていませんが、今後活用してみようと思います
今回の環境の欠点としては、コーディング作業時はOllama(Windowsマシン)の起動も必要だということ

環境を作っていてMac MiniやAI特化型PCが欲しくなってきました

コメントを残す