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Local Studio – セルフホストLLMのためのデスクトップUI

概要

オープンソースのT3 Codeアプリの薄いフォークであり、自分の大規模言語モデルをローカルで実行するためのファーストクラスのサポートを追加します。
モデルとチャットし、ツール呼び出しを実行し、スレッドを表示し、ソースコントロールスタイルのセッションを管理できるグラフィカルな「エージェントUI」を提供します。
マシン上の任意の推論サーバー（vLLM、SGLang、llama.cpp、またはOpenAI互換の/v1/modelsエンドポイントを公開する任意のサーバー）を検出し、単一のOpenAI/Anthropic互換ゲートウェイの下で再エクスポートするローカルコントローラーをバンドルしています。
Tailscaleを介してリンクされたマシンのフリートを有効にし、プライベートネットワーク内の任意のコンピューターにロードされたモデルを他のコンピューターから使用でき、Linux/macOSホストへのコントローラーのワンクリックインストールを提供します。
人気のあるホスト型モデル（Claude、Cursor、Grokなど）と一緒に実行され、ストリーミング、ツール呼び出し、割り込み、ロールバック、トークン使用量追跡をサポートする追加プロバイダー – Pi と Oh My Pi – を同梱しています。

なぜ重要なのか

開発者、研究者、または趣味の人々が、商用AIアシスタントツールに似た洗練されたデスクトップ体験を得ながら、データとモデルを社内に保持できます。
Tailscaleベースのフリートにより、カスタムネットワーキングコードを書かずに、複数のマシンにわたってGPUリソースをプールすることが容易になります。
ローカル推論サーバーを標準のOpenAIエンドポイントとして再エクスポートすることで、OpenAI APIを期待する既存のライブラリやツールを変更せずに使用できます。

はじめに

最新のGitHubリリースからお使いのOS用のインストーラーをダウンロードします（macOS用DMG、Windows用.exe、Linux用AppImageまたは.deb）。
インストーラーを実行します – macOSビルドは署名/公証されています。Windowsビルドは現在SmartScreenの確認が必要です。
起動後、デスクトップがローカルコントローラーを検出できるように、少なくとも1つのエージェントCLI（例：piまたはomp）にログインします。
設定 → ローカルを開いて、Tailscaleネットワーク上の他のマシンを確認します。コントローラーがすでに実行されている場合は接続をクリックするか、インストールをクリックしてLocal StudioがLinux/macOSホストにSSH経由でコントローラーを自動インストールします。
プロバイダー（Pi、Oh My Pi、またはOpenAI互換サーバー）を選択し、チャットを開始するか、スクリプトを実行します。

開発者ワークフロー

Node 24、pnpm 11、Bun 1.3.14が必要です。
pnpm installで依存関係をインストールします。
コントローラーのみを実行：pnpm --filter @local-studio/controller start。
デスクトップを開発モード（ホットリロード）で起動：pnpm dev:desktop --port 18773 --home-dir .t3。
本番用には、ビルドしてから起動：pnpm build:desktop && T3CODE_HOME="$PWD/.t3" pnpm start:desktop。
リポジトリは、フォークを軽量に保ち、上流の変更を簡単にマージできるように、4,000行のソース予算（node scripts/local-check.mjs）を強制します。

リリースプロセス

CIは、署名付きmacOS DMG、Windows NSISインストーラー、Linux AppImage/.debパッケージをx64とarm64の両方でビルドします。
コントローラーバイナリと更新マニフェストも公開されます。

ライセンス

MITライセンス（上流のT3 Codeプロジェクトと同じ）。追加のOh My Piコンポーネントには、assets/OMP-LICENSE.txtに独自のライセンスがあります。

結論：Local Studioは、セルフホストLLMのための実用的なオープンソースデスクトップフロントエンドであり、Tailscaleを介した組み込みのマルチマシンフリート管理を備えており、推論スタックを自分の管理下に置きながら、最新のAIアシスタントの便利さを求める人にとって堅実な選択肢です。