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Gemma 4

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対話で動かせるようになったローカルGemma 4を、実際の作業に組み込むところまで。OllamaのローカルAPIをスクリプトから叩く方法、応答速度を体感で上げる工夫、クラウドのGemini APIへ自動でフォールバックする二段構えの実装まで、コード込みで解説します。

Googleの軽量オープンモデル Gemma 4 を、Windows のノートPCでローカル実行する手順をまとめます。Ollama を使えば実質コマンド2つでインストールから起動まで完結します。クラウドのGemini APIと手元のGemmaをどう使い分けるかの観点まで。

Android Studio×Gemma 4×Ollamaを本番品質で運用するための詳細ガイド。モデル選択戦略・タスク別スイッチング・ファインチューニング・チーム展開・CI/CD統合まで、実装コード付きで解説します。

Android StudioのローカルLLM機能とOllamaを使ってGemma 4を開発環境に組み込む方法を解説。MacOS環境での設定手順、26Bモデルの実用性、実際の開発体験を詳しく紹介します。

Gemma 4 と OpenCode によるローカル AI 開発環境を実務レベルに引き上げるための知見をまとめました。4バリアントの使い分け、コンテキスト管理、ローカル LLM 向けのプロンプト設計、クラウドとのハイブリッド運用、日本語コード対応の現状まで扱います。

GoogleのオープンモデルGemma 4とターミナルAIコーディングツールOpenCodeを組み合わせると、コード0円・完全ローカルの開発環境が10分で完成します。セットアップ手順と実際の使用感を詳しく解説します。

日本語マルチモーダルのローカル運用を検討するとき、Heron-Bench や JMMMU の総合スコアは採否の材料になりません。壁紙アプリの分類を題材に、100枚の評価セットの組み方・誤りのコストで重み付けした判定・量子化更新での回帰検知までを動くコードで組み立てます。

Apache 2.0で公開された Gemma 4 26B A4B と OpenCode を組み合わせて、ローカルで動く無料コーディング環境を構築する手順をまとめます。Ollama / LM Studio / vLLM の選び分けと、実用的なエージェント設定例も解説します。

Gemma 4 に実装された専用 Function Calling トークンを使い、クラウド API に依存しないローカルエージェントを構築する方法を解説します。実装例のほか、クラウド API との比較、256K コンテキストウィンドウの活用、実装時の注意点も整理しました。

Gemma 4 の Function Calling を使ったエージェント開発で最初にぶつかる壁を整理しました。tools パラメータによる関数定義、JSON 解析と型安全性の落とし穴、システム指示との相互作用、26B MoE と 31B Dense のどちらを使うかまで解説します。

Gemma 4 の 26B MoE（活性4B）と 31B Dense をメモリ・速度・精度で実測比較し、ユースケース別の選定基準を整理しました。INT8 / INT4 量子化、KV キャッシュ圧縮、デプロイ先別の推奨構成、陥りやすい落とし穴まで具体的に解説します。

Gemma 4をローカル実行してAPIコスト¥0のAIアプリを作る完全ガイド。MacBook・Raspberry Piへのセットアップから本番アーキテクチャ、256Kコンテキスト活用まで体系的に解説。