Add: DGX SparkでClaude Codeをローカルモデルで動かす
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@ -0,0 +1,229 @@
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title: DGX SparkでClaude Codeをローカルモデルで動かす
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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
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# DGX SparkでClaude Codeをローカルモデルで動かす
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## 概要
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Claude Codeをローカルで動かすメリット：
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- **プライバシー**: コードがクラウドに送信されない
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- **コスト**: API料金不要
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- **速度**: ネットワーク遅延なし
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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。
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## 構成
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
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│ DGX Spark │
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│ │
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│ ┌─────────────┐ ┌──────────────────┐ │
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│ │ Claude Code │───▶│ claude-code-proxy│ │
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│ └─────────────┘ │ (port 8082) │ │
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│ └────────┬─────────┘ │
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│ │ │
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│ ▼ │
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│ ┌──────────────────┐ │
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│ │ vLLM Server │ │
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│ │ (port 8000) │ │
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│ │ Qwen3-Coder-Next │ │
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│ └──────────────────┘ │
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└─────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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**なぜプロキシが必要？**
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- Claude Code → Anthropic Messages API
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- vLLM → OpenAI互換API
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フォーマットが異なるため、**claude-code-proxy**で変換する。
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## 前提条件
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- DGX Spark（128GB統合メモリ）
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- Docker
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- Node.js 22+
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## Step 1: vLLMでQwen3-Coder-Next-FP8を起動
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```bash title="vLLM起動コマンド"
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docker run -d --name qwen3-coder-next-fp8 \
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--gpus all \
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-p 8000:8000 \
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||||
-v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
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--ipc=host \
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nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3 \
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||||
vllm serve Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8 \
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--served-model-name qwen3-coder-next \
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||||
--max-model-len 32768 \
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||||
--max-num-seqs 32 \
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||||
--gpu-memory-utilization 0.85 \
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||||
--enable-auto-tool-choice \
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--tool-call-parser qwen3_xml \
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--trust-remote-code
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```
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### 重要なパラメータ
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| パラメータ | 値 | 説明 |
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|-----------|-----|------|
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| `--served-model-name` | `qwen3-coder-next` | モデル名（`/`を含めない） |
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| `--enable-auto-tool-choice` | - | Tool Calling有効化 |
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| `--tool-call-parser` | `qwen3_xml` | **Qwen3専用パーサー**（重要！） |
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:::danger tool-call-parserに注意
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`--tool-call-parser hermes` ではなく **`qwen3_xml`** を使うこと！
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hermesだとTool Callingのフォーマットが崩れてClaude Codeが止まる。
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:::
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### 起動確認
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```bash
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# ヘルスチェック
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curl http://localhost:8000/health
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# モデル一覧
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curl http://localhost:8000/v1/models
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```
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初回起動は約10分かかる（45GBのモデルをロード）。
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## Step 2: claude-code-proxyをセットアップ
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### インストール
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```bash
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# リポジトリをクローン
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git clone https://github.com/fuergaosi233/claude-code-proxy.git
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||||
cd claude-code-proxy
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# 依存関係をインストール
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pip install -r requirements.txt --user
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```
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### 設定ファイル
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```bash title=".env作成"
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cat > .env << 'EOF'
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OPENAI_BASE_URL=http://localhost:8000/v1
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||||
OPENAI_API_KEY=dummy
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||||
BIG_MODEL=qwen3-coder-next
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||||
MIDDLE_MODEL=qwen3-coder-next
|
||||
SMALL_MODEL=qwen3-coder-next
|
||||
REQUEST_TIMEOUT=300
|
||||
MAX_TOKENS_LIMIT=8192
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||||
EOF
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```
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### プロキシ起動
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```bash
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python start_proxy.py
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```
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### 動作確認
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```bash
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curl http://localhost:8082/v1/messages \
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||||
-H "Content-Type: application/json" \
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||||
-H "x-api-key: dummy" \
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||||
-d '{"model": "claude-3-5-sonnet-20241022", "max_tokens": 100, "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'
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```
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## Step 3: Claude Codeを起動
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:::tip ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
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||||
`ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` は**設定しない**こと！
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両方設定するとAuth conflictエラーが出る。
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:::
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```bash
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||||
ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8082 \
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||||
ANTHROPIC_API_KEY=dummy \
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||||
claude
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```
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### シェル設定に追加（推奨）
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```bash title="~/.bashrc"
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alias claude-local='ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8082 ANTHROPIC_API_KEY=dummy claude'
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```
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## パフォーマンス
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| 項目 | 値 |
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|------|-----|
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| プロンプト処理 | ~1900 tokens/s |
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| 生成速度 | ~6 tokens/s |
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| メモリ使用量 | ~84GB / 119GB |
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| KVキャッシュ | 26GB（32Kコンテキスト） |
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### 動作確認済み機能
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- ✅ チャット応答
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- ✅ ストリーミング
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- ✅ Tool Calling（Bash実行、ファイル操作）
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- ✅ 日本語対応
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## トラブルシューティング
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### Tool Callingで止まる
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**原因:** `--tool-call-parser` の設定が間違っている
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```bash
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# ❌ 間違い
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--tool-call-parser hermes
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# ✅ 正解
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--tool-call-parser qwen3_xml
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```
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### Auth conflict エラー
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```
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Auth conflict: Both a token (ANTHROPIC_AUTH_TOKEN) and an API key (ANTHROPIC_API_KEY) are set.
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```
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**対処:**
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```bash
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unset ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
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```
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### 文字化け
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```bash
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LANG=en_US.UTF-8 claude
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```
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### vLLMが404を返す
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vLLMはAnthropic API未実装のため、claude-code-proxyを使う。
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## まとめ
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DGX SparkでClaude Codeをローカルモデルで動かすポイント：
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1. **vLLM** + **Qwen3-Coder-Next-FP8**を起動
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2. **`--tool-call-parser qwen3_xml`** を使う（重要！）
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3. **claude-code-proxy**でAPI変換
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4. **`ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`は設定しない**
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これでプライベートなコーディング環境の完成！🎉
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## 参考リンク
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- [vLLM Claude Code統合](https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/integrations/claude_code/)
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- [vLLM Tool Calling](https://docs.vllm.ai/en/latest/features/tool_calling/)
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||||
- [claude-code-proxy](https://github.com/fuergaosi233/claude-code-proxy)
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- [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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@ -10,6 +10,7 @@ slug: /
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## DGX Spark
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- [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
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- [Qwen3-Coder-Next（80B MoE）を動かす](/tech/dgx-spark-qwen3-coder-next) - FP8量子化で単体起動
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- [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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- [MiniMax-M2.5-REAP-172Bを動かす](/tech/dgx-spark-minimax) - 172Bモデルを動かす
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