GPU および永続的なモデルストレージを使用する Docker Compose での Ollama
GPU および永続性を備えた Compose ファーストの Ollama サーバー。
Ollama は、メタル（物理マシン）上で非常に良好に動作します。それをサービスとして扱うと、さらに興味深くなります。安定したエンドポイント、固定されたバージョン、永続的なストレージ、そして GPU が利用可能か不可かの明確な状態が確保されます。
LLM
Caddy または Nginx をリバースプロキシとして使用し、HTTPS ストリーミングを有効にした Ollama
ストリーミング応答を破綻させずに HTTPS で Ollama を利用する。
リバースプロキシの背後で Ollama を実行することは、HTTPS、オプションのアクセス制御、予測可能なストリーミング動作を実現する最も簡単な方法です。
RAG と検索向けのテキスト埋め込み - Python、Ollama、OpenAI 互換 API
RAG エンベッディング - Python、Ollama、OpenAI API。
検索拡張生成 (RAG) を実装されている方に向けて、このセクションではテキスト埋め込み（text embeddings）について平易な言葉で解説します。埋め込みとは何か、検索や検索（リトリバル）にどのように組み込まれるか、そしてOllamaやllama.cppベースのサーバーが提供するOpenAI 互換の HTTP API を使用して、Pythonから 2 つの一般的なローカル環境を呼び出す方法を説明します。
SGLang クイックスタート：OpenAI API を介して LLM のインストール、設定、およびサービス提供
SGLang を使ってオープンモデルを高速に提供。
SGLang は、大規模言語モデルおよびマルチモーダルモデル向けの高パフォーマンスなサービングフレームワークであり、単一の GPU から分散クラスターに至るまで、低レイテンシかつ高スループットの推論を提供するために設計されています。
llama.swap モデル切り換え器の OpenAI 互換ローカル LLM 向けクイックスタート
クライアントを変更せずにホットスワップ可能なローカル LLM。
まもなく vLLM や llama.cpp など、それぞれのスタックが独自のポートで稼働している状態に陥ります。下流のシステムはすべて**/v1というベース URL を求めるため、ポート、プロファイル、ワンオフスクリプトを頻繁に変更することになります。llama-swapは、これらのスタックの前に配置される/v1**プロキシです。
AIシステム：セルフホスト型アシスタント、RAG、およびローカルインフラストラクチャ
地元のAIセットアップの多くは、モデルとランタイムから始まります。
Oh My Opencode レビュー：正直な結果、請求リスク、そして投資が worthwhile なタイミング
Ultrawork を実行した際に実際には何が起こるのでしょうか。
Oh My Opencode は「仮想 AI 開発チーム」を約束しています。Sisyphus が専門家を指揮し、タスクが並列で実行され、ultrawork という魔法のようなキーワードがそのすべてを活性化させます。
Oh My Opencode QuickStart for OpenCode：インストール、設定、実行
Oh My Opencode をインストールして、より高速にリリースしましょう。
Oh My Opencode は、OpenCode をマルチエージェントコーディングハネスへと変えます。オーケストレーターは、並行して実行される専門エージェントに作業を委任します。
ローカル環境でテスト：Gemma 4からQwen 3.6まで、OpenCodeに最適なLLM
OpenCode LLM テスト — コーディングおよび精度の統計
Ollama と llama.cpp でローカルホストされている複数の LLM と、比較のために追加した OpenCode Zen の無料モデルとの組み合わせで、OpenCode がどのように動作するかをテストしました。
Oh My Opencode 専任エージェントの深掘りとモデルガイド
シジフォスとその専門エージェントチームをご紹介します。
OpenCode の最大の能力向上は、専門化されたエージェントによるものです：オーケストレーション、計画、実行、調査の意図的な分離です。
OpenHands コーディングアシスタントのクイックスタート：インストール、CLI フラグ、例
OpenHands CLI を数分でクイックスタート
OpenHands は、AI 駆動のソフトウェア開発エージェントのためのオープンソースでモデル非依存のプラットフォームです。 単なる自動補完ツールではなく、エージェントがコーディングパートナーのように振る舞うことを可能にします。
LocalAI QuickStart: ローカルで OpenAI 互換 LLM を実行する
数分で LocalAI を使用して、OpenAI 互換 API をセルフホストできます。
LocalAI は、ご自身のハードウェア（ノート PC、ワークステーション、オンプレミスサーバー）上で AI ワークロードを実行できるように設計された、自己完結型でローカルファーストの推論サーバーです。これは、OpenAI API と互換性のある「差し替え可能な」APIとして動作します。
CLIとサーバーによるllama.cppクイックスタート
「OpenCode」のインストール、設定、および使用方法
ローカル推論には、llama.cpp を使い続けています。Ollama や他のツールが抽象化している部分を自分で制御できるためであり、単に「動く」だけでなく、GGUF モデルを llama-cli で対話的に実行したり、llama-server で OpenAI 互換の HTTP API を公開したりするのが簡単だからです。
AI 開発ツール：AI 駆動型開発の完全ガイド
人工知能（AI）は、ソフトウェアの作成、レビュー、デプロイ、保守の方法を再定義しています。AI コーディングアシスタントから GitOps 自動化、DevOps ワークフローに至るまで、開発者は現在、ソフトウェアライフサイクル全体にわたって AI 駆動のツールに依存しています。
このページは、本サイト内の AI 開発者ツールに関する中央ハブです。チュートリアル、比較、チートシート、そして現代的な AI 支援開発ワークフローへの深い洞察へと接続します。
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。
2026 年：プロダクション環境における LLM 推論の監視：vLLM、TGI、llama.cpp 向け Prometheus と Grafana
Prometheus と Grafana を用いた LLM の監視
LLM の推論は「ただの API」のように見えますが、レイテンシが急増し、キューが backlog して、GPU のメモリ使用率が 95% に達しても明確な説明ができない状況に直面した際に、その真の姿が明らかになります。