<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Ollama ローカルLLM on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/ollama-%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%ABllm/</link><description>Recent content in Ollama ローカルLLM on Negi AI Lab</description><image><title>Negi AI Lab</title><url>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</url><link>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Tue, 14 Apr 2026 22:59:27 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/ollama-%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%ABllm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Minimax-M2.7をOllamaで動かしてローカル完結の高速コードレビュー環境を構築する方法</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/minimax-m27-local-llm-code-review-guide/</link><pubDate>Tue, 14 Apr 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/minimax-m27-local-llm-code-review-guide/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;所要時間:&lt;/strong&gt; 約30分 | &lt;strong&gt;難易度:&lt;/strong&gt; ★★★☆☆&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="この記事で作るもの"&gt;この記事で作るもの&lt;/h2&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;ローカルで動作するMinimax-M2.7（2026年4月現在の「小規模・高精度」筆頭モデル）を使用し、Gitの差分を読み取って自動でリファクタリング案を提示するPythonスクリプトを作成します。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;前提知識: Pythonの基本的な読み書き、ターミナル（コマンドプロンプト）の操作ができること。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;必要なもの: VRAM 8GB以上のGPU（RTX 3060以降推奨）、Python 3.10以降、Ollama。&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;div style="border:1px solid #e0e0e0;border-radius:8px;padding:16px;margin:20px 0;background:#fafafa"&gt;
&lt;p style="margin:0 0 4px;font-size:13px;color:#888"&gt;📦 この記事に関連する商品&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>