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Continue(Cusorの代替え) ＋ Local LLM Ollama


Cursor（カーソル）の代替として、VS Codeの拡張機能「Continue」とローカルLLM実行ツール「Ollama」を組み合わせる手法は、プライバシーを守りながら、無料で高性能なAIコーディング環境を構築する最強の組み合わせです。
この環境では、ChatGPTやClaudeなどのクラウドサービスにコードを送信せず、ローカル環境（PC上）でAIがコードの生成、解説、補完を行います。
1. Continue + Ollama のメリット
  • 完全ローカル・プライバシー保護: ネットに接続しなくても動作し、機密コードが外部に漏れない。
  • 無料: APIトークン費用がかからず、完全に無料でAIペアプログラミングが可能。
  • Cursorに近い操作感: Ctrl + I (またはCmd+I) でコード生成・編集、Ctrl + L でチャット、コードの自動補完（Tab）が利用可能。
2. 環境構築の手順 (VS Code)
手順1: Ollamaのインストールとモデルの準備
  1. Ollamaのインストール: ollama.com からダウンロードしてインストールします。
  2. コーディング特化モデルのダウンロード: ターミナルで以下のコマンドを実行し、モデル（例: Qwen2.5-Coder）をダウンロードします。
    • チャット用: ollama run qwen2.5-coder:7b (高性能・軽量)
    • 補完用: ollama run qwen2.5-coder:1.5b (高速・高速)
    • (注: パソコンの性能が高い場合は32bなどの大型モデルも選択可能)
手順2: VS CodeにContinueをインストール
  1. VS Codeの拡張機能マーケットプレイスで「Continue」を検索し、インストールします。
手順3: ContinueとOllamaの連携設定
  1. VS Codeのサイドバーに表示されたContinueアイコンをクリックします。
  2. 下部にある設定アイコン（歯車）をクリックし、config.json ファイルを開きます。
  3. models セクションにOllamaでダウンロードしたモデルを設定します。
json
// config.jsonの記述例
{
  "models": [
    {
      "title": "Ollama Qwen2.5-Coder",
      "provider": "ollama",
      "model": "qwen2.5-coder:7b"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Ollama Qwen2.5-Coder 1.5b",
    "provider": "ollama",
    "model": "qwen2.5-coder:1.5b"
  }
}
  1. 設定を保存して、チャット画面で「Ollama Qwen2.5-Coder」を選択すれば連携完了です。
3. おすすめのローカルモデル (2025年版)
コーディング特化モデル（Coderモデル）が推奨されます。
  • Qwen2.5-Coder (7B / 32B): Alibabaグループが開発。高いコード生成能力を持ち、GPT-4oに匹敵するというデータもある。
  • DeepSeek-Coder-V2: 非常に高い性能を持つコーディング用モデル。
  • Llama 3.1 / 3.2: Meta社のモデル。汎用性が高い。
4. Cursorとの機能比較・注意点

注意点:
  • ハードウェア要件: ローカルLLMを快適に動かすには、高性能なGPU（NVIDIA RTX 3060/4060以上、またはApple Silicon Mac 16GB RAM以上）が推奨されます。
  • モデルのサイズ: コンテキスト（文脈）を長く理解させたい場合、大容量のVRAMが必要になります。
結論
プライバシーを最優先したい、または無料でAIコーディングアシスタントを使いたい場合、「VS Code + Continue + Ollama + Qwen2.5-Coder」が現在最強の代替環境です。


GPU（NVIDIA）を積んだローカルLinux/Windows(WSL2)マシン上で、Ollamaを使ってオープンウェイトモデルをサーブ（ホスト）し、API経由で利用する手順を解説します。

Ollamaはローカル環境でLLMを「Dockerのように」簡単に実行できるツールで、HTTPサーバーとして動作し、推論エンジン（llama.cpp）を内蔵しています。
1. 前提条件と環境
  • OS: Linux (Ubuntu推奨) または Windows 11 (WSL2)
  • GPU: NVIDIA GPU (VRAM 8GB以上推奨、16GB以上あると大体の7B-13Bモデルが高速に動作)
  • ドライバ: NVIDIA Driverがインストールされていること
2. Ollamaのインストールと起動 (serve)
まず、Ollamaをインストールします。以下のコマンドで自動的にGPU環境を検知してインストールされます。
bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
インストール後、ollama serve コマンドでバックグラウンドサーバーが起動します。
（Linuxの場合、通常はサービスとして自動起動します）
3. モデルのダウンロード (pull)
ローカルで動かしたいモデル（Llama 3, Mistral, Gemma 2など）をダウンロードします。
bash
# 例: Llama 3 (8B) をダウンロード
ollama pull llama3
※ モデルの一覧は Ollama Library で確認できます。
4. ローカルサーバでモデルを実行・利用する
Ollamaはデフォルトで http://localhost:11434 でAPIリクエストを待ち受けます。
A. コマンドライン(CLI)でチャットする
bash
ollama run llama3
これでターミナル上でローカルLLMと対話できます。
B. APIとして利用する (Python等から)
他のアプリケーションやスクリプトからAPIを呼び出せます。
bash
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3",
  "prompt": "こんにちは、ローカルLLMの世界へようこそ。"
}'
5. 高度な設定・運用
外部接続を許可する
別のマシンからGPUサーバのOllamaに接続したい場合、環境変数 OLLAMA_HOST を設定してホストを 0.0.0.0 に変更します。
bash
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
ollama serve
GGUFファイルを直接読み込む (独自モデル)
Hugging Faceなどで入手したGGUFモデルを使う場合、Modelfile を作成してインポートします。
  1. Modelfile という名前のファイルを作成:
    text
    FROM ./path/to/model.gguf
PARAMETER temperature 0.7
  2. モデルを作成:
    bash
    ollama create my-model -f Modelfile
GPUメモリの効率化
複数のモデルを同時に使いたい、あるいは長いコンテキストを扱いたい場合、メモリ管理が重要です。Ollamaは自動でモデルをVRAMにロードしますが、利用可能なGPU VRAM容量（7Bモデルで8GB以上、13Bで16GB以上が快適な目安）に収まるよう、モデルのサイズ（Q4_K_M量子化など）を選択してください。
まとめ
  1. curl ... | sh でインストール。
  2. ollama pull <モデル名> でダウンロード。
  3. ollama serve でHTTPサーバー化。
  4. http://localhost:11434 に対してAPIリクエスト（またはollama run）で利用。
これで、プライバシーを完全に守りつつ、ローカルのGPUパワーを最大限に活用したAI環境が構築できます。

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