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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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53
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一昨日

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. 1

    VS Code Marketplace から llama-vscode 拡張機能をインストールする

  2. 2

    Homebrew で macOS に llama.cpp をインストールする

    brew install llama.cpp
  3. 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。

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