完全ローカル AI コードレビュー基盤の構築：Gitea × Ollama の設計ガイドInfrastructure#llm📝 Blog|分析: 2026年4月28日 15:23•公開: 2026年4月28日 14:27•1分で読める•Zenn LLM分析これはデータプライバシーを損なうことなく生成AIを活用しようとするエンジニアのための非常に実用的なガイドです。Gitea、Ollama、act_runnerを組み合わせることで、オンプレミス環境に向けた非常に安全な設計図を提供しています。厳格な規制がある業界でも自信を持ってAIコードレビューを導入できるようなアクセスしやすいソリューションが登場していることは非常にエキサイティングです！重要ポイント•金融、医療、防衛などの業界では、契約や規制によりGitHub CopilotやChatGPTなどのクラウドAIツールが厳しく制限されることが多い。•提案されるシステムアーキテクチャは、ランタイム時に外向きのネットワークトラフィックをゼロにし、機密ソースコードを完全に安全に保ちます。•このシリーズでは、GiteaやOllamaなどのオープンソースツールを活用し、具体的にはローカル推論のためにGemma 4 大規模言語モデル (LLM) を利用している。引用・出典原文を見る"社内ポリシーでクラウド AI が使えないセルフホスト／オンプレ／閉域網の現場向けに、Gitea・Ollama・act_runner を組み合わせた「運用時の外向き通信を発生させない」AI コードレビュー基盤を解説します。"ZZenn LLM2026年4月28日 14:27* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Empowering AI Agents Safely: Unlocking the 'Doraemon's 4D Pocket' Potential新しい記事Preventing AI Agent 'Token Bankruptcy': A Guide to the Best Free LLM Providers関連分析Infrastructure中国、全国規模の分散型AIコンピューティングネットワークを立ち上げ2025年12月27日 15:32Infrastructureなぜ高速鉄道は米国で最適に機能しない可能性があるのか2025年12月28日 21:57Infrastructureスターゲイト・ノルウェーの紹介2026年1月3日 09:36原文: Zenn LLM