Visual Studio Code (以降 VSCode) 1.125に「Install model providers」と言う機能が実装されました。
VSCodeのGitHub Copilot Chatには､外部モデルを追加する機能が実装されていましたが､この設定を簡単にするために「モデルプロバイダーのインストール」ボタンが追加されました。
次の画像で言うところの､右上のボタンがそれです。
これをクリックしたあと､独自のモデルプロバイダを提供する拡張機能を追加することで､簡単にCopilot Chatで様々な外部モデルを利用できるようになりました。
たとえば私は普段､LM StudioをローカルLLMソフトウェア（厳密にはLLMサーバー）として使っています。
例として「LM Studio for Copilot Chat」と言う名前の拡張機能を追加しました。これでLM StudioにあるモデルをGitHub Copilot Chatで利用できます。 類似する拡張機能はいくつかあるため､自分に合ったものを選択してください。
追加するとLM Studioにダウンロード済みのモデルがすべて利用可能になるので､相性が良くない（正常に動かない）モデルは非表示にしてください。
この機能はGitHub Copilotアカウントを利用することなく使える点､そしてローカルモデルを利用している間はGitHub Copilotの課金対象にはならないという点に注目したいところです。
筆者の手元環境で動作確認がとれたモデル
以下のモデルは問題なく動作しました。
- Gemma 4 E4B QAT
- Gemma 4 12B QAT
- Llama 3.2 3B Instruct
- Ministral 3 3B
- Rnj 1
- Qwen3.5 4B
たとえば､このように動きます。 モデルによってコードを生成してファイルとして保存してくれるものと､コード生成までしかしないものはありますが､役には立つと思います。
コンテキスト長の設定は変更が必要
これは毎度ですが､コンテキスト長の設定はデフォルト設定から変更が必要で､少なくとも16384への設定が必要でした。行う作業によって､さらに大きいコンテキスト長への修正が必要だと思います。
モデルごとに設定するのが面倒であれば､「Default Context Length」を設定しても良いでしょう。なお､設定パネルを開くと注意が書かれていますが､必要以上に設定を大きくすると大きな負荷がかかるので､注意が必要です。
モデルの複数読み込みに注意
もう一つの注意点として､この機能を使う場合､モデル切り替え毎に前のモデルがアンロードされることなく新しいモデルがロードされる点を意識する必要があります。不要なモデルはアンロードしないとメモリーが圧迫されて重くなります。
まとめ
次の方法により、GitHub Copilot Chatで外部LLMプロバイダー機能を使って､ローカルLLMを使ったコーディングが実行可能になりました。この機能はオフラインでも使えるため､SaaSのサービスを使えないシーンでも利用可能というメリットがあります。
ローカルLLMだけでコーディングをするのはまだまだ難しい面もありますが､最近モデルの進化も著しいですし､AIサブスクのクレジット消費対策の一つとして､簡単な作業をローカルLLMにオフロードする選択肢もありなのかなと考えています。
