忘れじのWEB用語

大規模言語モデル(LLM)は、一般的にクラウド上で運用されるのですが、どうやらMacのローカル環境で動かすこともできるようで、その際に今一番注目されているのが「LM Studio」。

Element Labsが開発した「LM Studio」を使えば、なんとインターネットに接続する必要がなく、重要なデータを外部に送信することなくなり安全に、さまざまなオープンソースのLLMをMacで利用することができるようになります。

ChatGPTやCopilotのような生成AIサービスでは、大規模言語モデル(LLM)の処理がクラウドで行なわれることから、今、自分のPCやサーバなどのローカル環境でLLMを動作させる「ローカルLLM」が最近注目を集めていて、その大きな理由は、インターネットに接続することなく高度な自然言語処理を実行でき、かつ重要なデータを外部に送信せずに済むというもの。

つまりは、プライバシーやセキュリティを重視する用途にも安心して利用できるというわけで、そんなローカルLLMをMacで実現するのが「LM Studio」。

一番の特徴は、GUIによる操作で、気軽にオープンソースのLLM(およびSLM)をダウンロードして試せることで、さらに非常に多くの言語モデルをサポートしていて、Googleの「Gemma」やMetaの「Llama」はもちろん、特定の言語モデルをベースにファインチューニングされた派生モデルなどもサポートしています。

一般的に言語モデルのパラメータ数が多いほど性能が高いとされているのですが、最近ではパラメータ数が少なくても高性能モデルに匹敵する処理能力を備えた小型モデル(SLM)も登場していて、日本語での応答性能に優れたモデルやプログラミングに特化したモデルなど、LM Studioを使えば自分好みの言語モデルを用途に応じて簡単に使い分けることが可能となります。

2025年7月8日、LM Studioは利用規約を更新し、これまで必要だった商用ライセンスを撤廃し、個人利用だけでなく、企業や組織における職場での利用も完全に無料となりました。

TechTrainが、ソフトウェアエンジニアが実務でチーム開発をする際にほとんどの組織で採用されている開発ツール（バージョン管理システム） となるGitにフォーカスした学習教材を新たに公開。

新たに公開となった「Git 入門編」は、ソフトウェアエンジニアとしてすぐに現場で働くことができるよう、チーム開発の必須スキルである Git の基本的な仕組みを理解することができる教材となっており、ソフトウェアエンジニアとして実践力を身につけたい個人の利用者の方々はもちろん、Gitを使用する環境で業務に携わる予定のメンバーに向けた法人研修としても利用することが可能。

Gitというツールの使用方法（ターミナルを利用したコマンド操作）を、Web制作の流れをイメージしながら学ぶことができ、一般的な Git の教材は、Git のコマンドを紹介し、その意味を説明し、あとは暗記しましょうという流れのものが大変多く、Git には多数のコマンドが用意されているので網羅的な説明にはこのような流れが適切なのですが、開発実務に入って、チームの一員として Git を使い、業務を遂行できるようになるには、実例を伴う学び方が必須。

Git 入門編では、Git の基本的なコマンドを開発の流れに沿って学ぶことができるのはもちろん、実務の開発業務において起こり得る小さなトラブルにどう対処するか、という内容も含んでおり、さらに、効率的な Git の運用方法から、GitHub をつかったチーム開発の作法についても触れています。

このように、Git 入門編は実践力にフォーカスした Git 教材です。この教材の内容を十分に理解し、開発業務にスムーズに参画できるスキルを獲得しましょう。

Rust製の高速なバンドルツール「Turbopack」が発表されました。

バンドルツールというのは、多数のJavaScriptやTypeScriptなどのコードを1つにまとめる機能を備えたツールで、多数のライブラリやコンポーネントなどを用いてチームで開発する大規模なWebアプリケーションの開発には欠かすことのできないもので、今回発表されたTurbopackは、どうやらWebpackの後継となるようですよ。

特徴は、Rustで記述されたネイティブアプリケーションで、一度実行された内容は再利用される仕組みを備えているのだそうで、これにより大規模なアプリケーションでも高速な起動と実行を実現してくれるようで、Next.js 13ではこのTurbopackが標準のバンドルツールとなるのだとか。

なんでも大規模なアプリケーションでは、TurbopackはViteよりも10倍速く、Webpackの700倍も高速で、さらに大きなアプリケーションであれば、もっと差は開くようです。