Gemma 4のファインチューニング実践ガイド：Google ColabとVertex AIで試す
Gemma 4をGoogle Colab（無料GPU）とVertex AIでファインチューニングする方法を実装コード付きで解説。QLoRAによるメモリ効率の高い手法から、独自データセットの準備まで実践的に説明します。
AntigravityのAIコード補完を最大化する — Gemma 4時代の設定と実践術
2026年4月の Gemma 4 統合でコード補完の何が変わったかを踏まえ、Antigravity の補完精度を引き出す設定と実践術をまとめました。精度を左右する3つの設定、思い通りにならないときの診断法、タブ補完をワークフローに組み込む方法を紹介します。
Gemma 4 をローカルで動かす——開発環境に自前AIを組み込む実践手順
Google の最新オープンソースLLM Gemma 4 をローカル開発環境で実行する方法を、Ollama や llama.cpp を使った実装パターンと共に解説。マルチモーダル対応・エージェント機能も搭載。
Gemma 4 を Antigravity で速く安く動かす実行方式の選び方
Gemma 4 が重い・費用がかさむと感じたら、まず実行方式を見直します。API 実行のレスポンス最適化、ローカル実行によるプライバシーと低コスト化、ベンチマーク実例、API とローカルを自動で切り替える実装例までを比較しながら解説します。
Gemma 4 のシステムインストラクション最適化術 — Antigravity でローカルモデルの回答精度を引き上げる
Ollama 経由の Gemma 4 が的外れな提案をしたり英語で返してきたりする原因は、システムインストラクションにあります。効く仕組みの理解、Antigravity で設定する3つの方法、効果的なインストラクション設計の5原則までを解説します。
Gemma 4 オンデバイスAI統合 × Antigravityカスタムモデル活用 — 高度なワークフロー構築ガイド
2GB 程度のメモリで動く E2B など、Gemma 4 によるオンデバイス AI をプロダクション品質で組み込む高度なワークフローです。アーキテクチャ設計、ファインチューニングによるカスタムモデル構築、Antigravity エージェントとの統合を扱います。
Gemma 4 × Antigravityでアプリ開発を加速する方法【入門ガイド】
Google DeepMindのオープンモデルGemma 4をAntigravityと組み合わせてアプリ開発に活用する方法を解説。4つのモデルサイズの選び方から実装まで、初心者にもわかりやすく紹介します。
Gemma 4 × Antigravity 完全トラブルシューティング — インストールからマルチエージェント連携のデバッグまで
Gemma 4をAntigravityで使う際の包括的トラブルシューティング。インストール失敗、量子化設定、マルチエージェント連携時のデバッグ、AgentKit 2.0との統合、パフォーマンスチューニングを体系的に解説。