今回の記事ではLM StudioでLLM Serverを立ち上げ、VS CodeとContinueのPlugins連携でAIコーディングを体験してみます。
さ、FAを楽しもう！
前書き
いつも私の技術ブログとYouTubeチャンネルをご覧いただき、心より感謝申し上げます。また、いまFullさん(full＠桜 八重 (@fulhause) / X)と共に毎週水曜日の夜にお届けしている「高橋クリス」ラジオ番組を運営しています。
技術は独り占めせず、届けるもの
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また、もしあなたの現場で…
- 「このPLCとデバイスの組み合わせ、ちゃんと動くのかな？」
- 「EtherCAT通信でうまくいかない部分を検証してほしい」
- 「新しいリモートI/Oを試したいけど社内に検証環境がない」
など、困っている構成や試してみたいアイデアがあれば、ぜひお知らせください。機器の貸出や構成の共有が可能であれば、検証し、記事や動画で発信します（ご希望に応じて匿名対応も可能です）。
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Reference Link
http://soup01.com/ja/category/ai/lm-studio/
VS Continue Plugin？
VS Continue Pluginは、ひと言で言うと,、「エディタの中に“会話できる頭脳”を住まわせるためのVS Code拡張」です。Continueは VS Code内で動くAIコーディングアシスタントで、ChatGPT系やローカルLLMとつながり、次のことができます。
- 選択中のコードを その場で説明
- 「ここ直して」「この処理を速く」など 自然文でリファクタ
- ファイル全体やプロジェクト文脈を読んだ上での回答
- コメント生成、テスト生成、仕様理解の補助
また、ローカルLLMともつながることは、Continueのよいところです。つまり…社内コードを外に出さずにAI支援ができ、製造業・制御系エンジニアには特に相性がいいかもしれません。
構築
LM Studio
最初にLM Studio側を設定します。
Start Server
LM Studioを起動し、Developer Tabを開きます。
LM studioから起動するモデルを選択します。今回の記事では12GBくらいあるのgpt-oss 20Bに使用します。
Load Modelで進みます。
少々お待ち下さい…
LM Studioにモデルをロード完了したらStatus RunningのRadioボタンをONします。
API Usge
次はLM Studioの側にあるAPI Usageに現在使用してるモデルとServerのIPアドレスが表示されます。その設定は後ほどVS Codeに使われます。
VS Code
次はVS Code側を設定します。
Install Continue
最初にVS Code側にContinue のPlug-insをインストールします。
Configure Local
Continue Pluginの設定画面を開き、今回記事で使用するLM StudioのLocal サーバと接続する設定を行います。
Add Chat model
Select Model→Add Chat Modelをクリックします。
こちらはChat Modelの設定画面になります。
Provider のDrop-listからLM Studioを設定します。
ModelをAutodetectに設定し、Connectをクリックしましょう。
Choose Models
次はモデルの設定Drop-listからLM Studioで使用してるモデルを設定します。
Test it!
Done!最後はプログラムを作ってみましょう！
CONTINUEのPlug-inにCodesysブログラムの仕様を提出します！
Done!CONTINUEがLM StudioのServerからCodesysのST コード生成ができました。
コメントやコードの簡単説明にもついています。
最後はそのコードをテキストとして出力したいので、File→Open Folderで作業するFolderを開きます。
Fileを開き、右側にあるApplyボタンをクリックします。
Done！プログラムが貼り付けられただけではなく、差分にも表示されます。
Accept Allをクリックします。
Done!
また、Create Fileというボタンをクリックし、生成したコードをそのままテキストFILEとして作成できます。
Done!
