AI活用
ComfyUIをDockerで動かす方法｜GPU・Volume・モデル永続化を解説
公式Dockerイメージはなく、公式の手動インストール手順をDockerfileに写し、NVIDIA Container ToolkitでGPUを通し、models・output・custom_nodesをVolumeに出す構成が基本です。Python依存は分離できてもGPU DriverやVRAMはHost依存のままという境界まで扱います。
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タグ: local-llm
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n8n・Ollama・ComfyUIをつなぐ｜人の承認を挟む画像生成フロー
n8nをオーケストレーター、Ollamaを解釈、ComfyUIを生成に分け、文章の依頼から画像生成までを自動化する構成を解説。Schema検証・Job IDの保存・Waitノードによる人の承認ゲート・途中からの再開まで、1件を却下から承認まで通す手順付き。
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スタイルガイドをRAGで検索してComfyUIプロンプトへ反映する方法
ブランドやキャラクターのスタイルガイドをRAGで検索し、取得した規則をComfyUIのプロンプト設定フィールドに変換する手順を解説。Chunkの切り方、参照元IDを生成ログに残す方法、RAGでは解決しない画風再現の線引きまで扱います。
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ローカルVLMで画像を分析してComfyUIへ渡す｜自動修正ループの作り方
ComfyUIの生成画像をOllamaのVisionモデルで分析し、固定Schemaの評価JSONから限定的な再生成指示に変換する手順を解説。最大回数・改善閾値・人の承認で無限ループを防ぎ、VLMと人の判定のずれを測る記録表も用意します。
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ローカルLLMで画像プロンプトを作る｜日本語から英語への変換品質を比較
ローカルLLMで日本語の依頼を画像プロンプトにする方法を解説。翻訳ではなくSubject・Style・Lightingなどの項目化、JSON Schemaでの依頼、複数モデルを固定項目で比較する手順、長文の限界、生成前の検査まで分かります。
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OllamaのStructured OutputsでComfyUI設定JSONを作る｜Schema検証付き
OllamaのStructured Outputsはformatにスキーマを渡し応答の形を保証しますが、値域や意味は保証しません。ComfyUI向けの最小Schema設計、受信後の再検証、ノードIDを隠すMapping層、Preset方式、自然文20件の検証手順を解説します。
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OllamaのTool CallingでComfyUIを実行する｜関数定義と引数検証
OllamaのTool Callingでは、モデルはgenerate_imageを呼びたいと宣言するだけで、実行と検証はアプリが担います。最小のTool定義、tool_callsの受け取り、型・値域・列挙の検証、結果の戻し方、連続生成の防止をJavaScriptで解説します。
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Open WebUIからComfyUIを呼び出す方法｜チャットに画像生成Toolを追加する
Open WebUIのチャットからComfyUIで画像を作るには、現行のToolsで固定workflowを呼ぶ関数を1つ作り、引数をprompt・size・seedに絞ります。Pipelinesとの違い、最小Toolのコード、引数検証、画像の返し方、第三者Toolの安全性を解説します。
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OllamaとComfyUIを連携する方法｜日本語の指示から画像生成まで
OllamaとComfyUIの連携は、Ollamaに日本語の依頼をJSON Schema付きで構造化させ、検証済みの値だけを固定workflowに差し込んでPOST /promptへ送る形が最小構成です。役割分担、データフロー、Schema設計、安全な受け渡し、検証記録の取り方まで解説します。
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ローカルLLMのセキュリティ対策｜公開前30項目チェックリスト
ローカルLLMを安全に使うため、意図しないport公開、履歴・indexの残存、権限、model供給元、prompt injection、更新と事故対応を脅威モデルと30項目で点検します。
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ローカルLLMでRAGを構築する方法｜Ollamaで外部APIなしの最小実装
Ollamaのlocalhost APIだけで、文書分割、embedding、類似検索、根拠付き回答までを実装します。cloud機能を無効化し、外部通信なしを検証する記録表も掲載。
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LM Studioの使い方｜ローカルLLMの導入・モデル読込・API起動
LM StudioでローカルLLMを使う手順を、対応環境の確認、モデル検索・download、Chatへのload、local API server、unloadまで解説。offline利用とcloud機能の境界も整理します。
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Gemma 4 12Bとは？必要スペック・Ollamaでのインストール・量子化を解説
Gemma 4 12Bの特徴、必要なVRAM・統合メモリ、Ollamaでのインストール、E4Bとの違い、QAT・GGUF・MLX、コーディングや音声対応を初心者向けに解説します。
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ローカルLLMモデルの選び方｜日本語・サイズ・ライセンスを比較する
ローカルLLMを用途、日本語性能、モデルサイズ、必要メモリ、ライセンスで比較し、自分のPCで再現できる評価方法を解説します。
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Ollamaの使い方｜インストールからローカルLLMとの会話まで解説
Ollamaのインストール、モデルの取得と会話、一覧・停止・削除コマンド、OS別のログ確認まで、初回利用の流れを解説します。
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ローカルLLMに必要なPCスペック｜GPU・VRAM・統合メモリの選び方
ローカルLLMのモデル規模・量子化・contextによるメモリの考え方、GPUと統合メモリの違い、用途別の選び方、購入前チェックを解説します。