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# Claude CodeでローカルLLMを実行する方法
ローカルデバイスでClaude Codeを使ってオープンモデルを利用するためのガイド。
このステップごとのガイドでは、スクリーンショット付きで、オープンなLLMとAPIをClaude Codeに完全にローカルで接続する方法を紹介します。Qwen3.6、DeepSeek、Gemmaなどの任意のオープンモデルで実行できます。
{% columns %}
{% column width="58.333333333333336%" %}
このチュートリアルでは、次のオープンモデルを使います: [Gemma 4](/docs/jp/moderu/gemma-4.md) および [Qwen3.5](/docs/jp/moderu/qwen3.5.md) これらは、エージェント用途とコーディング用途に強力なモデルです（24GB RAM/ユニファイドメモリ搭載デバイスで動作します）。
推論には、 [Unsloth Desktop](https://github.com/unslothai/unsloth) および [`llama.cpp`](https://github.com/ggml-org/llama.cpp) を使います。これはmacOS、Linux、WindowsでLLMを実行/提供できるようにします。ほかのモデルも使用できます。モデルの量子化版には、Unslothを利用します。 [Dynamic GGUF](/docs/jp/ji-chu/dynamic-3.0-ggufs.md) これにより、精度を保ちながら、任意の量子化LLMを実行できます。
{% endcolumn %}
{% column width="41.666666666666664%" %}
Qwen3.5をローカルで実行しているClaude Code。
Claude Codeのセットアップ 📖 ローカルモデル設定チュートリアル
## :claude: Claude Codeのセットアップ
ローカルLLMを設定する前に、Claude Codeをインストールする必要があります。Claude Codeは、コードベースを理解し、自然言語を使って複雑なGitワークフローを処理するターミナルベースのコーディングエージェントです。
{% tabs %}
{% tab title="macOS、Linux、WSL" %}
#### **Claude Codeをインストールするには：**
Claude Codeをインストールするために、ターミナルに貼り付けてください：
```bash
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
```
インストール後、プロジェクトフォルダに移動します。次に `claude` を `シェル` に入力して開始します。
```bash
cd ~/projects/my-project
claude
```
{% endtab %}
{% tab title="環境なら" %}
#### **Claude Codeをインストールするには：**
以下に入って `PowerShell` でClaude Codeをインストールします：
```powershell
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
```
インストール後、プロジェクトフォルダに移動します。次に `claude` を `powershell` に入力して開始します。
cd /path/to/your/project
claude
{
"promptSuggestionEnabled": false,
"env": {
"CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY": "0",
"CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1",
"CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER" : "0"
},
"attribution": {
"commit": "",
"pr": ""
},
"plansDirectory" : "./plans",
"prefersReducedMotion" : true,
"terminalProgressBarEnabled" : false,
"effortLevel" : "high"
}
Claude Codeを接続する 🦥 Unsloth チュートリアル llama.cppチュートリアル
## 🦥 Unsloth チュートリアル
このチュートリアルでは、 [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth)を使って、UI 経由でローカルモデルを Claude Code に提供・接続します。Unsloth は Windows、WSL、Linux、MacOS で動作します。
{% columns %}
{% column %}
* 検索、ダウンロード、 [GGUF の実行](/docs/jp/shii/studio.md#run-models-locally) および safetensor モデル
* [**自己修復** ツール呼び出し](/docs/jp/shii/studio.md#execute-code--heal-tool-calling) + **ウェブ検索**
* [**コード実行**](/docs/jp/shii/studio.md#run-models-locally) (Python、Bash)
* [自動推論](https://unsloth.ai/docs/desktop#feature-deep-dive) パラメータ選択（temp、top-pなど）
* llama.cpp 経由の高速 CPU + GPU 推論
* [LLM を学習](/docs/jp/shii/studio.md#no-code-training) VRAM を 70% 少なくしながら 2 倍高速
インストール手順は以下をご覧ください:
{% endcolumn %}
{% column %}
Unsloth で動作する Qwen3.6 2-bit の例。
Unsloth をダウンロード
* :apple: [macOS 用をダウンロード](https://unsloth.ai/download/mac)
* :windows: [Windows 用をダウンロード](https://unsloth.ai/download/windows)
* :linux: [Linux 用をダウンロード](https://unsloth.ai/download/linux)
または、手動インストールを希望する場合：
**MacOS、Linux、WSL：**
```bash
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
```
**Windows PowerShell：**
```bash
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
```
{% endstep %}
{% step %}
#### インストール
1. Unslothのインストーラーを開き（`.dmg`, `.exe` ファイル）
2. MacではUnslothをApplicationsにドラッグし、Windowsではセットアップを完了します。
3. アプリを起動し、インストールが完了するのを待ちます
{% endstep %}
{% step %}
#### モデルを選択
上部の「モデルを選択」ドロップダウンまたは「Model hub」タブを開き、デバイスに合うモデルと量子化を選んでからダウンロードします。完了したら、そのままチャットを開始できます。セットアップは不要です。
Unsloth Studioに読み込まれたモデルに対して動作しているClaude Code。
&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
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 %}
### llama-serverでClaude Codeを起動する
{% hint style="success" %}
私たちは `unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF` 、ただし次のようなものなら何でも使えます `unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF`.
{% endhint %}
{% hint style="warning" %}
まず [#fixing-90-slower-inference-in-claude-code](#fixing-90-slower-inference-in-claude-code "mention") を見て、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してください。
{% endhint %}
プロジェクトフォルダへ移動し（`mkdir project ; cd project`）、次を実行します：
```bash
claude --model unsloth/GLM-4.7-Flash
```
Qwen3.6-35B-A3Bを使うには、単に次のように変更します：
```bash
claude --model unsloth/Qwen3.6-35B-A3B
```
