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AI要約 VRAM 8GBのRTX 2070（Turing世代）1台を使い、個人データをクラウドに送らずローカル環境でQLoRAファインチューニングを行う試みを記録した進行中の実験記事。

EN A work-in-progress account of running QLoRA fine-tuning locally on a single RTX 2070 (8 GB VRAM, Turing architecture), keeping all personal training data on-device without any cloud upload.

AI要約 GitHub Copilot の値上げを機に、Visual Studio 2026 から LM Studio のローカル LLM を GitHub Copilot 経由で活用する手順を解説した記事。

EN A practical guide to connecting LM Studio's locally running LLM to GitHub Copilot inside Visual Studio 2026, motivated by a recent GitHub Copilot price increase.

AI要約 2026年上半期、中国のAIラボはDeepSeek V4・Qwen 3.7 Max・Kimi K2.6・MiniMax M3など多数のモデルをリリースした。本記事はそれらを実用的な観点から比較・整理し、用途別の選択指針を示す。

EN Chinese AI labs flooded the market in early 2026 with models like DeepSeek V4, Qwen 3.7 Max, Kimi K2.6, and MiniMax M3. This article cuts through the noise with a practical, use-case-oriented comparison of these releases.

AI要約 Google DeepMind の Gemma 4 12B モデルが、16GB RAM を搭載した一般的なノートPCでローカル動作可能になった。マルチモーダル対応とエージェント機能を組み合わせ、データをクラウドに送らずに視覚情報の解析や自律的なタスク実行が行える環境を実現する。

EN Google DeepMind’s Gemma 4 12B model brings agentic, multimodal AI capabilities to everyday laptops with 16GB of RAM, enabling local data processing and visual insight generation. Users can leverage th

AI要約 医療AIに携わるエンジニアや医療従事者向けに、企Q-26・ZDR・ローカルLLM・SaMDといった法規制・技術概念を横断的に整理した自己学習ノート。生成AIを医療現場へ導入する際の最低限の法律知識と技術的判断軸を一本にまとめた実践的な解説記事。

EN A practical self-study guide for engineers and healthcare professionals covering key Japanese regulations and technical concepts—including Q-26 guidance, ZDR, local LLMs, and SaMD classification—relevant to deploying generative AI in clinical settings.

AI要約 X（旧Twitter）のブックマークといいねをローカル環境でAI整理できるOSSツール「Yadorigi」が公開された。すべてのデータは自分のマシン上に保持され、プライバシーを守りながらツイートを管理・検索できる設計となっている。

EN Yadorigi is a newly released open-source tool that lets users organize their X (Twitter) bookmarks and likes locally using AI, keeping all data on their own machine for full privacy.

AI要約 1. はじめに Web開発のデバッグ中、画面とログを行き来しながら、ついついこんな「独り言」を呟いてしまうことはないでしょうか。 「うわ、またコンソールが真っ赤になってる…」 「CORSエラーが出てるな。プリフライトが405で落ちているとい

AI要約 Google のオープンモデルファミリー Gemma を活用したスキル拡張フレームワーク「gemma-skills」が公開された。軽量ながら高性能な Gemma の「チューニングのしやすさ」を活かし、個人プロジェクトからエンタープライズ用途まで幅広い応用を想定している。

EN A new framework called gemma-skills has been introduced to extend the capabilities of Google's Gemma open model family, leveraging its lightweight design and strong tunability for use cases ranging from personal projects to enterprise applications.

AI要約 OllamaがリリースカンディデートのRC30をリリース。v0.30.0の正式公開に向けたバージョン更新が行われた。

EN version bump

AI要約 TAKTのクラウドLLMトークン消費を抑えるため、OpenCodeを通じてOllamaのローカルLLMを活用する方法を解説した記事。

EN A practical guide on reducing TAKT's cloud LLM token consumption by routing requests through OpenCode to a locally running Ollama instance.

AI要約 AI ShiftのエンジニアがLocal LLMとGemini EnterpriseをA2Aプロトコルで接続し、実用的なAI秘書システムを構築した事例を紹介。

EN An AI Shift engineer details how they connected a local LLM with Gemini Enterprise via the A2A protocol to build a practical AI secretary assistant.

AI要約 OllamaをローカルLLMとして導入した記録。LM Studioとの比較やOllama選択の理由、公式サイトからのインストール手順などをまとめている。

EN A hands-on install log for Ollama, a popular local LLM runtime. The author chose Ollama over the GUI-based LM Studio, citing CLI flexibility and future integration potential.

AI要約 Qwenのアーキテクチャを論文から読み解く 概要 Qwenは、Alibaba Cloud（阿里云）が開発するオープンウェイトLLMシリーズである。Qwen-1（2023年9月）からQwen-3（2025年4月）まで急速に進化し、Llama

AI要約 プロンプトのみで動作する社会シミュレーション（シミュラクラ）の簡易デモを公開。ローカルLLMなしでも試せるおもちゃレベルの実装を紹介。

EN A lightweight social simulacra demo driven purely by prompts is introduced, allowing users to experiment with social simulation without requiring a local LLM setup.

AI要約 ローカルLLM実行エンジン ik_llama.cpp を Windows 向けに自力ビルドする手順を解説。通常の llama.cpp より約3割高速とされる。

EN A practical guide to building ik_llama.cpp on Windows from source, covering a fork of llama.cpp reported to run local LLMs roughly 30% faster than the upstream project.

AI要約 ローカル環境でLLMを動かす際の量子化手法とメモリ最適化の選択肢を整理し、リソース制約とモデル精度のトレードオフを解説した実践的記事。

EN A practical Qiita article exploring quantization techniques and memory optimization strategies for running LLMs locally, examining the tradeoffs between resource constraints and model quality.

AI要約 ローカルLLMの品質・速度の限界を感じた筆者が、Claude Desktop と MCP を組み合わせてコンテナ操作からGitHub PRまでを一貫して自動化した実践例を紹介。

EN A developer frustrated with local LLM quality and speed shares how they integrated Claude Desktop with MCP servers to automate a full workflow from container operations to GitHub PR creation.

AI要約 ローカルLLM実行ツール「Ollama」のv0.30.0リリース候補版（rc24）が公開された。正式版に向けた最終調整段階にあるビルドであり、安定性や互換性の検証が続けられている。

EN version bump

AI要約 ローカルLLM実行ツールのOllamaが、v0.30.0のリリース候補版rc22を公開した。正式版リリースに向けた最終調整段階にあると見られ、安定性や細部の改善が継続されている。

EN version bump

AI要約 ! この記事はブログでも公開しています。 6/1からの値上げに備えるための備忘録。 できること GitHub CopilotのBYOK機能を使うことで、従来通りAI使い放題(？)を実現できる。 BYOKの概要の説明をしてる記事は いくつかあ

AI要約 ローカル LLM 実行環境 Ollama が v0.30.0 のリリース候補第 21 版を公開した。正式リリースに向けた品質改善が継続されており、開発サイクルの最終段階にあると見られる。

EN Ollama has published v0.30.0-rc21, the 21st release candidate for its upcoming stable version, continuing iterative quality improvements ahead of a full release.

AI要約 OllamaはローカルLLM実行ツールの最新リリース候補v0.30.0-rc20を公開した。正式版v0.30.0に向けた品質向上・バグ修正が中心とみられ、安定性の強化が図られている。

EN Ollama has published v0.30.0-rc20, the latest release candidate ahead of the stable v0.30.0 milestone, focusing on bug fixes and stability improvements for its local LLM runtime.

AI要約 ローカルLLM実行ツールのOllamaがv0.30.0のリリース候補版rc19を公開した。正式版v0.30.0に向けた最終調整段階にあり、安定性や細部の修正が継続されていると見られる。

EN Ollama has published v0.30.0-rc19, a release candidate for the upcoming v0.30.0 milestone, continuing iterative stabilization efforts ahead of the final release.

AI要約 ローカルLLM実行ツール「Ollama」のバージョン0.30.0に向けたリリース候補版rc18が公開された。正式リリース前の最終調整段階にあり、安定性の向上やバグ修正が含まれると見られる。

EN Ollama has published v0.30.0-rc18, the latest release candidate ahead of the upcoming v0.30.0 stable release, likely containing bug fixes and stability improvements.

AI要約 LLMプロバイダの課金方式変更を受け、AIエージェント自走環境の代替としてローカルLLMの可能性と現実的な課題を検討した記事。

EN As LLM providers shift to consumption-based billing, the author examines the practical limits and potential of running local LLMs as a cost-effective alternative for autonomous AI agent workflows.