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タグ: #環境構築

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なぜClaude Codeは環境変数で動くのか。公式APIを賢く使いこなすための完全ガイド
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なぜClaude Codeは環境変数で動くのか。公式APIを賢く使いこなすための完全ガイド

ターミナルからAIと対話してコードを書き換える。Claude Codeの登場は、開発者の日常を変えた。このツールの裏側は、環境変数という伝統的な仕組みで支えられている。 Claude CodeのようなAIツールは、Unix時代からの設計思想に依存している。この仕組みを理解すると、公式ドキュメント通りに動かない時のトラブルを回避できる。

【2026年版】ローカルAI構築ツール5選|1人開発者が教えるGemma 4の完全オフライン化
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【2026年版】ローカルAI構築ツール5選|1人開発者が教えるGemma 4の完全オフライン化

結論から言うと、2026年はローカルAI環境を構築する最高のタイミングだ。これまでAIといえばクラウド経由で利用するのが当たり前だった。しかし、外部にデータを送信するリスクや、毎月のAPI利用料が開発者の重荷になっていたのも事実だ。そこに登場したのが、Googleの最新オープンモデルであるGemma 4だ。

【2026年版】ローカルAI環境構築の必須手順5選|開発者がGemma 4を動かす
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【2026年版】ローカルAI環境構築の必須手順5選|開発者がGemma 4を動かす

1. なぜ今、ローカルAI環境が必要なのか 結論から言うと、Googleがリリースした最新モデルのGemma 4が圧倒的に優秀だからだ。 Gemma 4はオープンウェイトモデルとして公開されており、Apache 2.0ライセンスで誰でも利用できる。 情報漏洩のリスクを気にせず、機密データを使った開発や分析ができるのが最大のメリットだ。

【2026年版】VRAM 8GBで動かすローカルLLM構築術10選|1人SaaS開発者の実践記録
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【2026年版】VRAM 8GBで動かすローカルLLM構築術10選|1人SaaS開発者の実践記録

VRAM 8GBは「ローカルLLMには貧乏くじ」と言われる。確かに全レイヤーをGPUに載せることはできない。でも、正しい推論エンジンを選び、ビルドオプションを最適化し、量子化モデルを適切に選定すれば、32Bクラスのモデルでも実用的な速度で動かせる。このまとめは、限られたVRAMを限界まで引き出すための具体的な手順と設定のコツを10個にまとめたものだ。

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