大規模言語モデル（LLM）の活用・評価・ローカル実行（Ollama / RAG / ベンチマーク等）に関する記事。
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個人で開発・運用している OSS リポジトリに Claude Code を導入した際、AI 用の設定やドキュメントを公開リポジトリに残さず、ローカルだけで運用したいという要件が出てきました。この記事では、そのうち特に検討に時間を割いた除外設定のユースケースと、AI 運用で分散しがちな履歴管理の設計の 2 点に絞って記録します。
対象は一人開発（個人 OSS）のリポジトリで、main / develop に PR・CI 必須のブランチ保護が設定済みの状態です。Claude Code はエディタ上から利用しており、主なタスクはリファクタリング・記事執筆・機能改善といった、反復的でローカル完結の作業が中心です。
Ollama Colab Private Chat にWeb検索RAG機能を追加しました。チャットUIに追加した「🔍 Web検索」トグルをオンにするだけで、DuckDuckGoの検索結果をコンテキストに加えてLLMへ送信できます。
このツールのセットアップ手順や使い方は、技術ドキュメント で詳しく解説しています。
ChatGPTやClaudeは優秀ですが、仕事の文章や個人的な内容を入力するとき、少し躊躇することはないでしょうか。かといって、ローカルにGPU環境を用意してOllamaを動かすのは、ハードルが高い。
そこで、Google ColabのGPUを使い、会話ログを一切外部に送らずに使えるプライベートなLLMチャット環境をノートブック1本で作りました。セルを上から順に実行するだけで動き始めます。
このツールのセットアップ手順や使い方は、技術ドキュメント で詳しく解説しています。
本日、Google Colabの無料GPU上でOllamaを動かし、Claude CodeやContinueのバックエンドとして即座に利用できるオープンソースノートブック Ollama Colab Free Server を公開しました。セルを上から実行するだけで、数分以内に外部公開LLMサーバーが立ち上がります。
このツールのセットアップ手順や使い方は、技術ドキュメント で詳しく解説しています。
本日、ローカルLLMの選定を支援するオープンソースツール Ollama Multi-Model Benchmarker を公開しました。Google Colabの無料T4 GPU環境上で複数のOllamaモデルを一括テストし、生成速度・応答性・モデルサイズなどの指標を自動で比較・可視化します。
このツールのセットアップ手順や使い方は、技術ドキュメント で詳しく解説しています。