ローカルAIを活⽤しよう: OpenHandsとLM Studio

ローカルLLMの連携⽅法とOpenHandsの情報を簡単にまとめました。内容はGrok3と会話して書かせて、体裁はGammaです。

やってないけど、多分こんな感じでローカルLLMとOpen Handsが連携して、半自立的なコーディングが可能になります、きっと。

Transcript

1. ローカルAIを活⽤しよう: OpenHandsとLM Studio AIコー÷³ンÀ²シスタンøxローカルLLMの連携⽅法 10分wわかるラ´øニンÀøー¿ 投稿者：kei matsu
2. OpenHandsとは？ 概要 All-Hands-AIが開発するオープ ンソースのコーディング支援ツ ールです。開発者は、より効率 的にコーディング作業を進める ことが可能になります。 機能 AIを活用して、コードの自動生 成、バグの検出、ドキュメント の作成、プロジェクトの構成支 援など、多岐にわたる機能を提 供します。 連携 クラウド上の大規模言語モデル（LLM）だけでなく、ローカル環境で 動作するLLMとも柔軟に連携できます。これにより、セキュリティを 重視した環境でもAIの恩恵を受けられます。
3. OpenHandsの特徴 コード生成 指示に基づきコードを 自動作成。複雑なロジ ックやアルゴリズム も、自然言語で指示す るだけで迅速に生成し ます。 デバッグ バグ修正の提案機能。 コードを解析し、潜在 的なバグを検出し、修 正案を提示すること で、開発者のデバッグ 作業を効率化します。 開発環境統合 DockerやVS Codeと連 携。既存の開発環境に シームレスに統合で き、新たなツールを覚 える手間なく、すぐに OpenHandsの機能を 利用できます。
4. OpenHandsの利用シーン 1 プロトタイプ作成 アイデアを素早く形に。 OpenHandsを使用すれば、初期 段階のプロトタイプを迅速に作 成し、アイデアの実現可能性を 検証できます。インタラクティ ブなUIや基本的な機能を備えた プロトタイプを、数時間で構築 することも可能です。 2 学習ツール 新言語やフレームワークの学習 を加速。OpenHandsは、新しい プログラミング言語やフレーム ワークを学ぶ際の強力な学習支 援ツールとなります。コード例 の生成、APIの利用方法、ベスト プラクティスの提示を通じて、 学習プロセスを効率化します。 3 チーム開発 小タスクをAIに任せて負担軽減。チーム開発において、OpenHandsはルー チンタスクや繰り返しの作業を自動化し、開発者の負担を軽減します。コ ードレビューの初期スクリーニングやドキュメントの自動生成など、AIが サポートすることで、チーム全体の生産性が向上します。
5. LM Studioとは 概要 LM Studioは、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を動かすた めのツールです。これにより、クラウドに依存せずに、オフラインで のAI開発や実験が可能になります。 機能 Hugging Faceから簡単にモデルをダウンロードできます。これに より、多様なオープンソースLLMをすぐに利用開始できます。モ デルのダウンロードと管理がGUIを通じて容易に行えます。 特徴 APIサーバーを簡単に立てられる点が大きな特徴です。これに より、LM Studioをバックエンドとして、様々なアプリケーシ ョンやサービスと連携させることができます。APIを通じて LLMの機能を柔軟に利用できます。
6. LM Studioのセットアップ 1 ダウンロード 公式サイト(LM Studio)からお使いのOSに合わせたアプリ ケーションを入手してください。 2 モデル選択 PCのスペック（CPU、GPU、メモリ）に合わせて、適切な 大規模言語モデルを選択してください。Hugging Faceから ダウンロードできます。 3 サーバー起動 LM Studioを起動し、 「Developer」タブを開いて、 「Start Server」ボタンをクリックすると、APIサーバーがローカル で起動します。
7. OpenHandsとLM Studioの連携 1 サーバー起動 LM Studioアプリケーションを開き、 「Developer」タブからローカルサーバー を起動します。サーバーが正常に起動すると、APIエンドポイントが表示されま す。このエンドポイントは、OpenHandsがLM Studioの機能を利用するために 必要です。 2 設定変更 OpenHandsの設定ファイル（例：config.json）を開き、LM StudioのAPIエン ドポイントを正しく設定します。APIキーが必要な場合は、ここで設定します。 設定を保存し、OpenHandsを再起動して変更を適用します。 3 接続確認 OpenHandsのAPIクライアントまたはcurlなどのツールを使用して、LM Studio のAPIエンドポイントにリクエストを送信し、連携をテストします。例えば、テ キスト生成のリクエストを送信し、LM Studioからの応答を確認します。成功 すれば、OpenHandsとLM Studioが正常に連携しています。
8. APIを直接叩いてみる 1 CURLコマンド準備 リクエスト内容を定義 APIリクエストを送信するために、CURLコマンドを準備します。このコマンドには、LM StudioのAPIエンドポイント（例：localhost:1234/v1/chat） へのPOSTリクエスト、必要なヘッダー（Content-Type: application/json） 、そしてリクエストボディが含まれます。リクエストボディは、LLMに送 信するプロンプトやその他のパラメータ（例：max_tokens、temperature）をJSON形式で記述します。 2 APIリクエスト送信 localhost:1234/v1にアクセス 準備したCURLコマンドを実行して、LM StudioのAPIエンドポイントにリクエストを送信します。ターミナルまたはコ マンドプロンプトを開き、作成したCURLコマンドを貼り付けて実行します。コマンドが正しく実行されると、LM Studioはリクエストを受け取り、LLMがプロンプトに基づいてテキスト生成を開始します。 3 レスポンス確認 モデルからの返答を確認 LM StudioからAPIレスポンスが返ってくるのを待ちます。レスポンスはJSON形式で、 生成されたテキスト、APIの使用状況、エラーメッセージなどの情報が含まれます。レ スポンスの内容を確認し、期待どおりのテキストが生成されているか、エラーが発生し ていないかを検証します。必要に応じて、プロンプトやパラメータを調整し、再度リク エストを送信して結果を改善します。
9. 設定例 1 2 3 Docker設定 環境変数wAPI接続 Dockerコンöúを起動y»際{1LM Studio~APIエ ンùポインøや認証情報zy~接続{必要z情報を 環境変数xしv設定し~y2こ¼{¸º1コンöú 内w実⾏さ¼»²プúケーション1こ¼¹~環境 変数を参照しvLM Studio~API{安全{²クセスw }~y2 config.toml 設定フ±イûw接続先指定 ²プúケーション~設定フ±イûÿ例：config.tomlĀ {1LM Studio~APIエンùポインøやそ~他~設定パ ùメータを記述し~y2²プúケーション起動時{ こ~設定フ±イûを読込1LM Studioへ~接続を 確⽴し~y2設定フ±イûを使⽤y»こxw1コーù を変更{z{設定を調整w}~y2 API呼び出し エンùポインø{úクエスø 設定|完了した¹1²プúケーション{¹LM Studio ~APIエンùポインø{対しvúクエスøを送信し~ y2úクエスø{1LLM{処理さ{たいöキスø÷ ータや1⽣成öキスø~最⼤øークン数1温度zy~ パùメータを含め~y2LM StudioúクエスøをØ け׺1LLM{¸»öキスø⽣成処理を開始し~y2
10. まとめと次のステップ 1 未来の展望 設計からデプロイまでAI自動化 AIの進化により、OpenHandsとLM Studioを活用したAI開発の全自動化が現実味を帯びてきます。設計段階からデプ ロイメントまで、AIが自律的にタスクを実行し、開発者はより創造的な作業に集中できるようになります。 2 活用ポイント プライバシー重視ならローカル運用 個人情報や機密情報を扱う場合、ローカル環境でのAI運用が不可欠です。OpenHandsとLM Studioを組 み合わせることで、クラウドにデータを送信せずにAIの恩恵を受けることができ、プライバシーを厳守 しながら高度なAI技術を活用できます。 3 基本ステップ OpenHandsとLM Studioで効率化 OpenHandsとLM Studioを連携させることで、APIを直接叩いてLLMの機能を最大限に 引き出すことができます。Docker設定やconfig.tomlを使った接続先指定など、柔軟な 設定オプションを駆使して、開発プロセスを効率化しましょう。 これらのステップを踏むことで、ローカルAIの可能性を最大限に引き出し、より効率的で安全なAI開発を実現できます。OpenHandsとLM Studioの連携は、AI技術の民主化を推進し、 より多くの開発者がAIの恩恵を享受できる未来を切り拓きます。