llama.cpp serverを介して、ローカルLLMによるFill-in-the-Middleコード補完と指示ベースの編集を提供するVimプラグイン。
ggml-org/llama.vscode
llama.cppを基盤に、ローカルLLMによるコード補完、AIチャット、エージェント型コーディング支援を提供するVS Code拡張機能。
代替できる製品:GitHub Copilot
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これは何?
llama.vscodeは、LLMを活用したテキスト補完、チャット、エージェント型コーディング機能をエディターに追加するVisual Studio Code拡張機能です。llama.cppを基盤としているため、チャットと補完を自分のマシン上のローカルモデルで実行でき、チャットやエージェント用途では外部プロバイダーも利用できます。
コード補完では、入力中に自動でfill-in-the-middleの候補を表示し、キー操作で候補全体、先頭行、または次の単語を採用できます。カーソル周辺のコンテキストや、開いているファイル、編集したファイル、yankしたテキストを利用し、パフォーマンス統計も表示します。モデルやモデルのグループ(envと呼ばれます)を追加、エクスポート、インポートし、補完、チャット、埋め込み、ツール用に選択できます。
Llama AgentビューはExplorer内で動作し、組み込みツール、カスタムJavaScriptツール、VS Codeにインストール済みのMCPサーバーに対応しています。Hugging Faceからモデルを検索してダウンロードすることもできます。
主な機能
- 01入力中に補完候補を自動表示し、キー操作で候補全体、1行、または1単語を採用
- 02llama.cppを通じてFIM対応モデルをローカル実行。MacとWindowsではllama.cppを自動インストール
- 03組み込みツール、カスタムJavaScriptツール、MCPサーバーに対応したエージェント型コーディング用Llama Agent
- 04補完、チャット、埋め込み、ツール用のモデルとenvの管理(インポート、エクスポートを含む)
- 05拡張機能内でHugging Faceのモデルを検索してダウンロード
ユースケース
- VS Codeで編集しながら、ローカルモデルによるプライベートなオフラインコード補完を利用する
- エディターを離れずに、ローカルモデルまたは外部モデルとコードについてチャットする
- VS Codeに設定済みのMCPツールを使うエージェントをエディター内で実行する
- VRAMが少ない設定を使い、コンシューマー向けハードウェアでさまざまな補完モデルやチャットモデルを試す
クイックスタート
- 1
VS Code Marketplace から llama-vscode 拡張機能をインストールする
- 2
Homebrew で macOS に llama.cpp をインストールする
brew install llama.cpp - 3
デフォルトの FIM モデル(16GB 以上の VRAM に適しています)で llama.cpp サーバーを起動する
llama serve --fim-qwen-7b-default
使う前に知っておきたいこと
- Linux ユーザーは、バイナリまたはソースから llama.cpp を手動でインストールする必要があります。
- 補完には FIM 対応モデルと、快適な速度で動作させるために十分な VRAM または RAM が必要です。
収録されている特集
トピック
よくある質問
- llama.vscode とは?
- llama.cppを基盤に、ローカルLLMによるコード補完、AIチャット、エージェント型コーディング支援を提供するVS Code拡張機能。 llama.vscodeは、LLMを活用したテキスト補完、チャット、エージェント型コーディング機能をエディターに追加するVisual Studio Code拡張機能です。llama.cppを基盤としているため、チャットと補完を自分のマシン上のローカルモデルで実行でき、チャットやエージェント用途では外部プロバイダーも利用できます。
- llama.vscode は無料で使えますか?ライセンスは?
- llama.vscode は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- llama.vscode は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。llama.vscode の最終コミットは 2026年11月5日 です。
- llama.vscode は何に使えますか?
- VS Codeで編集しながら、ローカルモデルによるプライベートなオフラインコード補完を利用する エディターを離れずに、ローカルモデルまたは外部モデルとコードについてチャットする VS Codeに設定済みのMCPツールを使うエージェントをエディター内で実行する VRAMが少ない設定を使い、コンシューマー向けハードウェアでさまざまな補完モデルやチャットモデルを試す
- llama.vscode のインストール方法は?
- VS Code Marketplace から llama-vscode 拡張機能をインストールする Homebrew で macOS に llama.cpp をインストールする: brew install llama.cpp デフォルトの FIM モデル(16GB 以上の VRAM に適しています)で llama.cpp サーバーを起動する: llama serve --fim-qwen-7b-default
- llama.vscode はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/ggml-org/llama.vscode
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
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