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OpenCodeクイックスタート:ターミナルAIコーディングエージェントのインストール、設定、および使用方法

OpenCodeクイックスタート:ターミナルAIコーディングエージェントのインストール、設定、および使用方法

OpenCode のインストール、設定、および使用方法

OpenCode は、ターミナル(TUI + CLI)で実行できるオープンソースの AI コーディングエージェントです。オプションとしてデスクトップおよび IDE 用のインターフェースも提供されます。こちらが OpenCode クイックスタート です:インストール、動作確認、モデル/プロバイダーの接続、および実際のワークフロー(CLI + API)の実行について解説します。

GoでTemporalを使用したワークフロー応用の実装: 完全ガイド

GoでTemporalを使用したワークフロー応用の実装: 完全ガイド

GoでTemporal SDKを使用してワークフローを構築する

Temporal は、開発者がGoなどの馴染みのあるプログラミング言語を使って、耐障害性があり、拡張性があり、信頼性の高いワークフロー アプリケーションを構築できるオープンソースで、企業向けのワークフロー エンジンです。Go など。

LLMシステムの観測性:メトリクス、トレース、ログ、および本番環境でのテスト

LLMシステムの観測性:メトリクス、トレース、ログ、および本番環境でのテスト

LLM推論およびLLMアプリケーション向けのエンドトゥーエンドの観測性戦略

LLMシステムは、従来のAPIモニタリングでは表面化できない方法で失敗します。キューが静かに満たされ、GPUメモリがCPUが忙しくなる前に飽和し、レイテンシがアプリケーション層ではなくバッチング層で爆発します。本ガイドでは、LLM推論およびLLMアプリケーション向けのエンドツーエンドの観測性戦略について説明します。測定すべき項目、Prometheus、OpenTelemetry、Grafanaを使ってどのようにインストゥルメント化するか、そしてテレメトリーパイプラインをスケールしてデプロイする方法をカバーします。

本番環境における可観測性:モニタリング、メトリクス、Prometheus、Grafana ガイド(2026 年)

本番環境における可観測性:モニタリング、メトリクス、Prometheus、Grafana ガイド(2026 年)

プロダクションシステムのメトリクス、ダッシュボード、ログ、アラート — Prometheus、Grafana、Kubernetes、および AI ワークロード。

可観測性 は、信頼性の高い本番システムの基盤です。

メトリクス、ダッシュボード、アラート機能なしでは、Kubernetes クラスタは徐々に劣化し、AI ワークロードは静かに失敗し、レイテンシの退化はユーザーが不満を訴えるまで気づかれません。

LLMのセルフホスティングとAI主権

LLMのセルフホスティングとAI主権

セルフホスト型LLMでデータとモデルを制御

LLM(大規模言語モデル)のセルフホスティングは、データ、モデル、推論をあなたの管理下に保つものであり、チーム、企業、国家にとって AI主権 を実現するための実用的な手段です。

16GB VRAM GPU上でOllamaを使用したLLMの性能比較

16GB VRAM GPU上でOllamaを使用したLLMの性能比較

RTX 4080(16GB VRAM)でのLLM速度テスト

大規模言語モデルをローカルで実行すると、プライバシーの確保、オフラインでの使用が可能になり、APIコストはゼロになります。このベンチマークでは、RTX 4080上で動作する14のポピュラーなLLMs on Ollamaから期待できる性能が明らかになります。