オフラインAI支援Linux開発マシン

著者は2019年と2021年にLinux開発機の構成を紹介してきた。2025年、そのセットアップはさらに進化。FedoraとKDEからほぼバニラのArch Linuxへ移行し、デスクトップ環境はniriというスクロールタイル式Waylandコンポジターに変更。さらに、ワークフローにはAIが組み込まれたが、今回は完全にオフラインで動作するローカルAI支援開発を目指している。

ハードウェアにはASUS ROG Flow Z13 2025モデルを選択。タブレット形状ながら、AMD Ryzen AI Max+ 395（16コア32スレッド）、AMD Radeon 8060S統合GPU（40コンピュートユニット）、128GBユニファイドメモリ（GPUに64GB、CPUに64GB割り当て可能）、2TB NVMe SSDを搭載。著者はメモリ量がローカルAIの鍵だと強調する。

OSはArch Linux。最新のカーネル、Mesa、ROCm関連ライブラリ、Waylandツールをディストリビューションリリースを待たずに入手するため。niriやHyprlandなどの新式コンポジターを簡単に試せる点も魅力。ファイルシステムはBtrfs、ブートローダーはGRUB、パッケージマネージャーはparu、スナップショットにTimeshift、オーディオにPipeWire、ネットワークにNetworkManagerと、堅実な構成。

デスクトップはniriとDankMaterialShell（DMS）を採用。niriはウィンドウを列状に配置し、水平スクロールで操作するユニークな方式。超ワイドモニターやノートPCディスプレイで自然に感じられる。DMSはトップバー、アプリケーションランチャー、コントロールセンター、通知、スクリーンショットなどのデスクトップコンポーネントを提供し、個別のツールをまとめる役割を果たす。

開発ツールは標準的。シェルはZsh+powerlevel10k、ターミナルはKitty、エディターはNeovim（LazyVim）がメインで、VS Codeも状況に応じて使用。SDKMAN!、NVM、rustup、Bunなどで言語ツールチェーンを管理。DevOpsにはDocker、kubectl、Terraformなどを使用。

ローカルAI支援がハイライト。スタックはOpenCode（コーディングエージェント）、カスタムビルドのllama.cpp（HIPサポート、ROCmアクセラレーション）、LM Studio（モデル管理）、そしてQwen3.6 27BとGemma 4 31Bのローカルモデル。llama.cppはOpenAI互換APIを公開し、OpenCodeがローカルで通信。ベンチマークでは、Qwen3.6 27B Q8_0が256kコンテキストで約64トークン/秒を記録し、GPUメモリの約70%を使用。著者はスクリプトでモデルサーバーを簡単に起動できるようにしている。

完全オフラインのローカルAI環境は、コードのプライバシーを守り、技術寡占への依存を減らす意義がある。著者のセットアップは、性能と自由を両立させた理想的な開発機と言える。