#### :star2:"effortLevel" : "high"
{% hint style="success" %}
unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF `--chat-template-kwargs "{\"enable_thinking\": false}"` unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF `を使用しましたが、27Bなどの別のバリアントや、例えば`.
{% endhint %}
{% hint style="danger" %}
\--ctx-size 131072 # 必要に応じて変更 [#fixing-90-slower-inference-in-claude-code](#fixing-90-slower-inference-in-claude-code "mention") Linux / Mac / WindowsでClaude Codeをローカルで実行する
{% endhint %}
まずKVキャッシュ無効化によってオープンモデルが90%遅くなる問題を修正してください。`プロジェクトフォルダに移動します（`mkdir project ; cd project
```bash
）そして次を実行：
```
claude --model unsloth/GLM-4.7-Flash
```bash
Qwen3.5-35B-A3Bを使用するには単に次に変更します：
```
claude --model unsloth/Qwen3.5-35B-A3B **Claude Code にコマンドを承認なしで実行させるには次を行います（注意：これによりClaude Codeが承認なしに自由にコードを実行するようになります！）**
{% code overflow="wrap" %}
```bash
claude --model unsloth/GLM-4.7-Flash --dangerously-skip-permissions
```
{% endcode %}
次のプロンプトを試して、簡単なUnslothのファインチューニングをインストールして実行してください：
{% code overflow="wrap" %}
```
作業はカレントワーキングディレクトリのproject/内でのみ行ってください。CLAUDE.mdを探さないでください - これがそれです。Unslothは仮想環境を通じてuvでインストールしてください。可能なら `python -m venv unsloth_env` を使い、その後 `source unsloth_env/bin/activate` を実行してください。手順は https://unsloth.ai/docs/get-started/install/pip-install を参照してください（入手して読んでください）。その後 https://github.com/unslothai/unsloth に記載されている簡単なUnslothファインチューニング実行を行ってください。GPUは1つ利用可能です。
```
{% endcode %}
少し待つと、Unslothがuv経由でvenvにインストールされ、ロードされます：
そして最終的にUnslothで正常にファインチューニングされたモデルが表示されます！
**IDE拡張（VS Code / Cursor）**
公式拡張を使ってエディタ内で直接Claude Codeを使用することもできます：
* [VS Code 用インストール](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=anthropic.claude-code)
* [Cursor 用インストール](cursor:extension/anthropic.claude-code)
* [VS Code内のClaude Codeドキュメント](https://code.claude.com/docs/en/vs-code)
あるいは、次を押してください `Ctrl+Shift+X` （Windows/Linux）または `Cmd+Shift+X` （Mac）、そして検索ボックスに **Claude Code**と入力し、 **インストール**.
{% hint style="warning" %}
\~/.zshrc `(zsh) に追加してください。` もし `設定` Unable to connect to API (ConnectionRefused) `が表示された場合は、次をアンセットすることを忘れないでください`
{% endhint %}
{% hint style="danger" %}
をクリックしてください。 [#claude-code-90-slower-inference](#claude-code-90-slower-inference "mention") もしオープンモデルが90%遅いと感じたら、まずKVキャッシュが無効化されている問題を修正するためにこちらを参照してください。
{% endhint %}
[^1]: "CLAUDE\_CODE\_DISABLE\_NONESSENTIAL\_TRAFFIC": "1",
---
# Agent Instructions: Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://unsloth.ai/docs/jp/ji-ben/claude-code.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
{% endhint %}
{% endstep %}
{% endstepper %}
### GLM-4.7-Flash チュートリアル
{% stepper %}
{% step %}
#### llama.cpp のインストール
ローカルでLLMをデプロイ/サーブしてClaude Codeなどで使用するために、以下をインストールする必要があります `llama.cpp` 。正しいGPUバインディングと最大のパフォーマンスのために公式のビルド手順に従います。GPUがないかCPU推論を希望する場合は、 `-DGGML_CUDA=ON` を `-DGGML_CUDA=OFF` に変更してください。 **AppleのMac / Metalデバイスの場合は**、次を設定してから通常通り続行してください - Metalサポートはデフォルトで有効です。 `-DGGML_CUDA=OFF` apt-get update
```bash
apt-get install pciutils build-essential cmake curl libcurl4-openssl-dev git-all -y
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cmake llama.cpp -B llama.cpp/build \
-DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=ON
cmake --build llama.cpp/build --config Release -j --clean-first --target llama-cli llama-mtmd-cli llama-server llama-gguf-split
cp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp
モデルをローカルにダウンロードして使用する
```
{% endhint %}
{% endstep %}
{% endstepper %}
## :claude: Claude Code チュートリアル
{% hint style="danger" %}
\--ctx-size 131072 # 必要に応じて変更 [#fixing-90-slower-inference-in-claude-code](#fixing-90-slower-inference-in-claude-code "mention") GLM-4.7-Flashでも思考を無効にすることでエージェント的コーディング作業のパフォーマンスが向上する場合があります。llama.cppで思考を無効にするには、llama-serverコマンドに次を追加してください：
{% endhint %}
参照：
#### **Claude Codeをインストールした後、KVキャッシュの無効化によってオープンモデルが90%遅くなる問題を修正する手順を実行してください。**
{% tabs %}
{% tab title="ローカルLLMの初期セットアップが終わったら、Claude Codeのセットアップを行います。Claude Codeはターミナル内で動作するAnthropicのエージェント的コーディングツールで、コードベースを理解し、自然言語で複雑なGitワークフローを処理します。" %}
```bash
Claude Code をインストールしてローカルで実行する
Mac / Linux セットアップ
```
**curl -fsSL 
