GPU非搭載のWindows/MacからローカルLLMコーディングする手順まとめ

今回は、UbuntuマシンでLM Studioを利用してOpenAI互換のAPIを立ち上げ、WindowsマシンのVSCodeから利用できるようにするまでの手順をまとめます。

🌟 ゴール

GPU非搭載端末のVSCodeでローカルAIコーディングする

✅ 検証環境

LLMサーバ（Ubuntu側）

OS: Ubuntu 24.04
GPU: GeForce RTX 5060 Ti（VRAM 16GB）
ソフトウェア: LM Studio 0.3.15-11 x64
モデル: Qwen3-30B-A3B-GGUF Q3_K_L

検証端末（Windows側）

OS: Windows 11
ソフトウェア: VSCode 1.99.3
VSCode拡張機能: Continue

✅ 前提条件

UbuntuでLM Studioをインストール済み
WindowsとUbuntuは同一ネットワーク（同じWi-FiやLAN）上に接続されている

🛠️ 作業手順

1. Ubuntu側のLM Studio設定を確認

LM Studioを起動し、下タブでUser以外が選択されている事を確認

左タブ開発者から以下を有効化：

Server Port → 1234（デフォルト）
ローカルネットワークでサービング（Serve on local network） → ✅ チェック
CORSを有効にする → ✅ チェック（ブラウザやアプリからの接続用）
Status: Stopped → Runningに変更

これにより、Ubuntuは 0.0.0.0 でバインドしLANに公開されます。

2. UbuntuのIPアドレスを確認

ifconfigコマンド等で確認。Wi-Fiなら wlp5s0、有線なら enp4s0 を確認。例：

inet 192.168.x.x  netmask 255.255.255.0

この場合、Windowsからアクセス出来るエンドポイントURLは：

http://192.168.x.x:1234/v1/chat/completions

3. Ubuntuのファイアウォール（ufw）を設定

Ubuntuでは外部接続がブロックされていることが多いので、以下でポート1234を開放：

sudo ufw allow 1234
sudo ufw reload

ステータス確認：

sudo ufw status

4. Ubuntu側でローカル確認

Ubuntu上で一度接続確認：

curl http://192.168.x.x:1234/v1/models

モデル一覧が返ればOK。

5. Windows側から接続確認

Windowsのブラウザで：

http://192.168.x.x:1234/v1/models

同様にモデル一覧が返ればOK。

6. VSCodeのContinue設定例

C:\Users\ユーザー名\.continue\config.yaml のmodelsに以下を追加：

models:
  - name: LM Studio Local
    provider: openai
    model: qwen3-30b-a3b
    apiBase: http://192.168.x.x:1234/v1
    apiKey: EMPTY
    roles:
      - chat
      - edit

7. VSCodeのContinueでLM Studio Localを選択

LM Studio Localを選択し、ChatやEditで会話が返ればOK。

⚠️ よくあるハマりポイント

「ローカルネットワークでサービング」を有効化していない
ufw がポートを閉じている
Wi-Fiルーターがクライアント間通信をブロックしている（ゲストWi-Fiでは特に要注意）
設定ファイルのproviderにopenai以外を指定している

🔚 まとめ

LM Studioのネットワーク公開設定を有効化する
Ubuntuのファイアウォールを解放する
正しいIPでWindowsから接続する
Continueの接続設定をする