Add: DGX SparkでClaude Codeをローカルモデルで動かす

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+---
+sidebar_position: 4
+title: DGX SparkでClaude Codeをローカルモデルで動かす
+description: DGX Spark上でQwen3-Coder-Next-FP8をvLLM経由でClaude Codeのバックエンドとして使う方法
+hide_table_of_contents: false
+displayed_sidebar: null
+---
+
+# DGX SparkでClaude Codeをローカルモデルで動かす
+
+## 概要
+
+Claude Codeをローカルで動かすメリット：
+
+- **プライバシー**: コードがクラウドに送信されない
+- **コスト**: API料金不要
+- **速度**: ネットワーク遅延なし
+
+この記事では、DGX Spark上でQwen3-Coder-Next-FP8を使ってClaude Codeを動かす方法を解説する。
+
+## 構成
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────────────────┐
+│ DGX Spark                                           │
+│                                                     │
+│  ┌─────────────┐    ┌──────────────────┐           │
+│  │ Claude Code │───▶│ claude-code-proxy│           │
+│  └─────────────┘    │ (port 8082)      │           │
+│                     └────────┬─────────┘           │
+│                              │                      │
+│                              ▼                      │
+│                     ┌──────────────────┐           │
+│                     │ vLLM Server      │           │
+│                     │ (port 8000)      │           │
+│                     │ Qwen3-Coder-Next │           │
+│                     └──────────────────┘           │
+└─────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+**なぜプロキシが必要？**
+- Claude Code → Anthropic Messages API
+- vLLM → OpenAI互換API
+
+フォーマットが異なるため、**claude-code-proxy**で変換する。
+
+## 前提条件
+
+- DGX Spark（128GB統合メモリ）
+- Docker
+- Node.js 22+
+
+## Step 1: vLLMでQwen3-Coder-Next-FP8を起動
+
+```bash title="vLLM起動コマンド"
+docker run -d --name qwen3-coder-next-fp8 \
+  --gpus all \
+  -p 8000:8000 \
+  -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
+  --ipc=host \
+  nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3 \
+  vllm serve Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8 \
+  --served-model-name qwen3-coder-next \
+  --max-model-len 32768 \
+  --max-num-seqs 32 \
+  --gpu-memory-utilization 0.85 \
+  --enable-auto-tool-choice \
+  --tool-call-parser qwen3_xml \
+  --trust-remote-code
+```
+
+### 重要なパラメータ
+
+| パラメータ | 値 | 説明 |
+|-----------|-----|------|
+| `--served-model-name` | `qwen3-coder-next` | モデル名（`/`を含めない） |
+| `--enable-auto-tool-choice` | - | Tool Calling有効化 |
+| `--tool-call-parser` | `qwen3_xml` | **Qwen3専用パーサー**（重要！） |
+
+:::danger tool-call-parserに注意
+`--tool-call-parser hermes` ではなく **`qwen3_xml`** を使うこと！
+hermesだとTool Callingのフォーマットが崩れてClaude Codeが止まる。
+:::
+
+### 起動確認
+
+```bash
+# ヘルスチェック
+curl http://localhost:8000/health
+
+# モデル一覧
+curl http://localhost:8000/v1/models
+```
+
+初回起動は約10分かかる（45GBのモデルをロード）。
+
+## Step 2: claude-code-proxyをセットアップ
+
+### インストール
+
+```bash
+# リポジトリをクローン
+git clone https://github.com/fuergaosi233/claude-code-proxy.git
+cd claude-code-proxy
+
+# 依存関係をインストール
+pip install -r requirements.txt --user
+```
+
+### 設定ファイル
+
+```bash title=".env作成"
+cat > .env << 'EOF'
+OPENAI_BASE_URL=http://localhost:8000/v1
+OPENAI_API_KEY=dummy
+BIG_MODEL=qwen3-coder-next
+MIDDLE_MODEL=qwen3-coder-next
+SMALL_MODEL=qwen3-coder-next
+REQUEST_TIMEOUT=300
+MAX_TOKENS_LIMIT=8192
+EOF
+```
+
+### プロキシ起動
+
+```bash
+python start_proxy.py
+```
+
+### 動作確認
+
+```bash
+curl http://localhost:8082/v1/messages \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -H "x-api-key: dummy" \
+  -d '{"model": "claude-3-5-sonnet-20241022", "max_tokens": 100, "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'
+```
+
+## Step 3: Claude Codeを起動
+
+:::tip ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
+`ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` は**設定しない**こと！
+両方設定するとAuth conflictエラーが出る。
+:::
+
+```bash
+ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8082 \
+ANTHROPIC_API_KEY=dummy \
+claude
+```
+
+### シェル設定に追加（推奨）
+
+```bash title="~/.bashrc"
+alias claude-local='ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8082 ANTHROPIC_API_KEY=dummy claude'
+```
+
+## パフォーマンス
+
+| 項目 | 値 |
+|------|-----|
+| プロンプト処理 | ~1900 tokens/s |
+| 生成速度 | ~6 tokens/s |
+| メモリ使用量 | ~84GB / 119GB |
+| KVキャッシュ | 26GB（32Kコンテキスト） |
+
+### 動作確認済み機能
+
+- ✅ チャット応答
+- ✅ ストリーミング
+- ✅ Tool Calling（Bash実行、ファイル操作）
+- ✅ 日本語対応
+
+## トラブルシューティング
+
+### Tool Callingで止まる
+
+**原因:** `--tool-call-parser` の設定が間違っている
+
+```bash
+# ❌ 間違い
+--tool-call-parser hermes
+
+# ✅ 正解
+--tool-call-parser qwen3_xml
+```
+
+### Auth conflict エラー
+
+```
+Auth conflict: Both a token (ANTHROPIC_AUTH_TOKEN) and an API key (ANTHROPIC_API_KEY) are set.
+```
+
+**対処:**
+```bash
+unset ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
+```
+
+### 文字化け
+
+```bash
+LANG=en_US.UTF-8 claude
+```
+
+### vLLMが404を返す
+
+vLLMはAnthropic API未実装のため、claude-code-proxyを使う。
+
+## まとめ
+
+DGX SparkでClaude Codeをローカルモデルで動かすポイント：
+
+1. **vLLM** + **Qwen3-Coder-Next-FP8**を起動
+2. **`--tool-call-parser qwen3_xml`** を使う（重要！）
+3. **claude-code-proxy**でAPI変換
+4. **`ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`は設定しない**
+
+これでプライベートなコーディング環境の完成！🎉
+
+## 参考リンク
+
+- [vLLM Claude Code統合](https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/integrations/claude_code/)
+- [vLLM Tool Calling](https://docs.vllm.ai/en/latest/features/tool_calling/)
+- [claude-code-proxy](https://github.com/fuergaosi233/claude-code-proxy)
+- [Qwen3-Coder-Next-FP8](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8)
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+
+*この記事は2026年2月時点の情報です。*

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 ## DGX Spark
 
+- [Claude Codeをローカルモデルで動かす](/tech/dgx-spark-claude-code-local) - vLLM + Qwen3で完全ローカル環境
 - [Qwen3-Coder-Next（80B MoE）を動かす](/tech/dgx-spark-qwen3-coder-next) - FP8量子化で単体起動
 - [デュアル構成ガイド](/tech/dgx-spark-dual) - 2台接続で256GB環境を構築
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