ローカルモデルを使用する

大規模言語モデル（LLM）の機能はそれぞれ異なります。AI を活用したソフトウェア開発を柔軟に管理できるように、Android Studio では、個人のマシンで実行されるローカルモデルを選択して、IDE の AI 機能を強化できます。

モデルを選択する

ローカルモデルの使用は、オフラインで作業する必要がある場合、AI ツールの使用に関する厳格な企業ポリシーを遵守する必要がある場合、オープンソースの研究モデルを試すことに関心がある場合に最適なオプションです。

Gemma 4 モデルを試す

ローカルモデルを使用する必要がある場合は、Android Studio でエージェント コーディングに使用できる最先端のローカルモデルである Gemma 4 をお試しください。

ハードウェア要件は次のとおりです。高性能なマシンを使用している場合は、Gemma 26B MoE モデルを使用することをおすすめします。

モデル	必要な RAM の合計	ストレージ
Gemma E4B	12 GB	4 GB
Gemma 26B MoE	24 GB	17 GB

Gemma 4 をダウンロードしてローカルマシンで実行する手順については、設定ガイドをご覧ください。

ローカルモデルのサポートを設定する

1. Android Studio の最新バージョンをダウンロードしてインストールします。

2. ローカル パソコンに LM Studio や Ollama などの LLM プロバイダをインストールします。

3. Android Studio にモデル プロバイダを追加します。

   • [Settings] > [Tools] > [AI] > [Model Providers] に移動します。
   • add アイコンを選択します。
   • [Local Provider] を選択します。
   • モデル プロバイダの説明（通常はモデル プロバイダの名前）を入力します。
   • プロバイダがリッスンするポートを設定する
   • モデルを有効にする

   

4. 任意のモデルをダウンロードしてインストールします。

   LM Studio と Ollama のモデルカタログをご覧ください。Android Studio のエージェント モードで最適なエクスペリエンスを得るには、ツールの使用にトレーニングされたモデルを選択します。

   

5. 推論環境を起動します。

   推論環境は、モデルをローカル アプリケーションに提供します。最適なパフォーマンスを得るために、十分に大きなコンテキストの長さのトークン ウィンドウを構成します。環境の起動と構成の詳細な手順については、Ollama または LM Studio のドキュメントをご覧ください。

6. モデルを選択します。

   Android Studio を開きます。[Agent] ツール ウィンドウに移動します。モデル選択ツールを使用して、デフォルト モデルから構成済みのローカルモデルに切り替えます。

   

Android Studio をローカルモデルに接続すると、IDE 内でチャット機能を使用できます。すべてのインタラクションは、ローカルマシンで実行されているモデルによって完全に処理されるため、自己完結型の AI 開発環境が実現します。

パフォーマンスの制限事項を考慮する

通常、ローカルのオフライン モデルは、クラウドベースのモデルほどパフォーマンスやインテリジェンスが高くありません。ローカルモデルからのチャット レスポンスは、通常、クラウドベースのモデルと比較して精度が低く、レイテンシが高くなります。

ローカルモデルは通常、Android デベロッパー向けにファインチューニングされておらず、Android Studio のユーザー インターフェースに関する情報がないレスポンスを返すことがあります。一部の Android Studio AI 機能と Android 開発のユースケースは、ローカルモデルでは機能しません。ただし、Android Studio の AI チャット機能は、一般的にローカルモデルでサポートされています。