ローカルGemma 4を日々の作業に組み込む — Ollama APIと応答速度の実践メモ
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。
WindowsでGemma 4をローカル実行する — Ollamaでコマンド2つから始める手元のLLM
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。
Gemma 4 + Ollama + Android Studio — 本番プロジェクトで使えるローカルAI開発環境の構築ガイド
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機能でGemma 4を動かす — Ollamaとの連携設定から実際の開発体験まで
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 × OpenCode本格活用ガイド：ローカルLLMで実用的なAI開発環境を作る
Gemma 4とOpenCodeを組み合わせたローカルAI開発環境を実務レベルで使いこなすための詳細ガイド。モデル選定・コンテキスト管理・プロンプト設計・ハイブリッド活用まで徹底解説します。
Gemma 4 × OpenCodeで0円ローカルAIコーディング環境を10分で構築する
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。
Gemma 4 と Nemotron 3 Nano Omni を、総合スコアではなく自分の画像100枚で採否判定する
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。
Gemma 4 26B A4B × OpenCode で『無料Claude Code』環境を作る — Mac/Linux 実機セットアップ
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のFunction Callingでローカルエージェントを構築する
Gemma 4の専用Function Callingトークンを活用して、プライベートなローカルエージェントを実装する方法を解説します。
Gemma 4でエージェント開発する際に最初にぶつかる壁 — Function Calling
Gemma 4のFunction Calling機能を使ったエージェント開発の実践ガイド。他のオープンモデルとの違い、構造化JSON出力、システム指示の活用法をコード例とともに解説します。
Gemma 4 MoE vs Dense — アーキテクチャ選択とパフォーマンス最適化の
Gemma 4の26B MoE（活性4B）と31B Denseの実測比較、ユースケース別選定基準、量子化・KVキャッシュ最適化、デプロイ先別の推奨構成を詳細解説。
Gemma 4をローカル実行してAPIコスト¥0のAIアプリを作る
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。