Velo Workspaces
本物の Linux 仮想マシンを Mac に。約 1 分で準備完了。
Ubuntu、Debian、Fedora、Rocky Linux から選び、ユーザ名とパスワードを決めるだけ。ワークスペースはディストリビューション公式のクラウドイメージから自動で設定されます。インストーラを使いたい場合も、Ubuntu、Fedora、Rocky Linux は自動でインストールされます。使い終わったらワークスペースは捨てても、AI エージェントに任せても構いません。
macOS 14 以降。Apple シリコン向けに設計。Linux ゲストは Intel 搭載 Mac でも動作します。アカウント不要。
何もない状態から Linux のシェルまで、もっと速く。
バージョン 1.2 は最初の数分に注力しました。イメージを用意し、インストールし、サインインするまでです。
クラウドイメージ
Ubuntu、Debian、Fedora、Rocky Linux は公式クラウドイメージから起動し、初回起動時にユーザ名、パスワード、SSH 鍵、ディスクサイズを使って自動で設定されます。インストーラは不要で、通常は約 1 分で使えます。
自動インストール
フルインストーラを使いたい場合も、Ubuntu Server と Desktop、Fedora、Rocky Linux はそのままインストールを始め、Mac の言語、キーボード配列、タイムゾーンですべての質問に答え、完了したシステムで再起動します。
イメージライブラリ
公式イメージを 1 か所で管理。各プロジェクトのサーバから直接ダウンロードし、公開されているチェックサムで照合します。一時停止と再開、新しいワークスペースごとのイメージの再利用、手持ちの ISO や QCOW2 ファイルの読み込みに対応します。
内蔵 SSH ターミナルPro
「ターミナルを開く」は Mac のキーチェーンに保管された鍵でサインインし、ワークスペースのホスト鍵を確認します。タブ、文字サイズ、カラースキームに対応。ssh コマンドは引き続き無料で、ターミナル、VS Code、別のコンピュータから使えます。
4つの仕事。そのために作られた4つのプロファイル。
どのワークスペースも、当てずっぽうではなく目の前の仕事に合わせて設計されたプロファイルから始まります——CPU、メモリ、ストレージを仕事に合わせて設定するか、自分で構成することもできます。
ソフトウェアエンジニア
メインマシンに触れることなく、クリーンなツールチェーンでビルド・テストできます——または同僚とまったく同じセットアップを正確に再現できます。
コード & ビルドプロファイルQA エンジニア
すべてのテストをまったく同じ動作確認済みイメージから実行し、その後 VM を破棄——覚えておくべきスナップショットも、疑うべき残存状態もありません。
使い捨てワークスペースDevOps プロフェッショナル
デプロイスクリプト、インストール手順、設定変更を、本番投入前に本物の分離された Linux VM で検証できます。
DevOps ラボプロファイルAI 研究者
自分の Mac 上で動くモデルに対して、隔離された VM の中でエージェント、ツール呼び出し、RAG パイプラインを構築・テストできます。
AI サンドボックス + AI ブリッジローカル AI を中心に、そして気兼ねなく捨てられる環境を中心に。
AI ブリッジ——ローカルモデル推論、クラウドを介さないPro
Mac 自身の GPU で推論を実行し、ワークスペース内から標準的な chat-completions エンドポイントとしてアクセスできます——どんなローカルサーバーにアクセスするのとも同じ感覚です。マシンを一切離れないモデルに対してエージェント、ツール呼び出し、RAG パイプラインを構築・テストできます。API キー不要、利用コスト不要、データは Mac の外に出ません。
- Ollama や MLX などのローカルモデルサーバーで動作
- Velo Workspaces や第三者に送信されるものは一切なし
- AI サンドボックスプロファイルは、標準でエージェントフレームワークやツール向けにサイズ設定済み
Guides to set up local AI agents with MLX →
Mac mini（Apple M4）で測定
Qwen2.5-Coder 7B（Q4_K_M）、Mac mini（Apple M4）で計測。最初のトークンまでの時間とスループットは単一リクエストを5回計測した平均値、同時実行負荷は8並列クライアント（Ollama OLLAMA_NUM_PARALLEL=2）による値です。結果はモデル、Mac、ワークロードにより変動します。 See the full write-up →
Mac mini（Apple M4）で測定
Qwen2.5-Coder 7B（MLX、4bit）、Mac mini（Apple M4）で計測。最初のトークンまでの時間とスループットは単一リクエストを5回計測した平均値、同時実行負荷の数値は8並列クライアントによる計測を4回行った平均値です。MLXはOllamaとは異なる方法で同時リクエストを処理するため、両タブの結果を直接比較することはできません。結果はモデル、Mac、ワークロードにより変動します。 See the full write-up →
AI ブリッジの動作を見る
使い捨てワークスペース——QA はこうあるべきPro
1回のテスト実行のためだけにクリーンな VM を立ち上げ、閉じた瞬間に自動でクリーンアップさせる——削除を忘れがちなスナップショットも、「前回何かインストールしたまま残っていないか」というテスト結果の信頼性を揺るがす疑念もありません。OS、パッケージ、dotfiles まで含めて完全に構成されたワークスペースを一度だけベースイメージとして封印し、そこから copy-on-write で数秒のうちに新しい使い捨てワークスペースを複製すれば、すべてのテストがまったく同じ、動作確認済みの状態から始まります。
- 現在の状態をワンクリックで再利用可能なベースイメージとして保存
- 即座に複製——毎回の実行前に再インストール不要
- 片付けたいときはいつでも環境設定から保存済みベースイメージを管理
使い捨てワークスペースの動作を見る
実際のツールチェーンを尊重する統合機能。
共有フォルダ
ホストのフォルダをそのままワークスペースに共有——macOS ゲストでは自動マウント、Linux にはコピー & ペースト可能なコマンドを用意。
SSH、VS Code、ほかのコンピュータ
ssh コマンドのコピー、生成された VS Code Remote-SSH 設定の利用、そして ssh -J で Mac を経由し、ネットワーク上の別のコンピュータからワークスペースへの接続ができます。
シリアルコンソール
ディスプレイを一切起動しない Linux ゲストをデバッグするための内蔵ターミナル——外部の SSH クライアント不要。
クリップボード共有
自分のデスクトップのウィンドウのように、Mac と Linux ワークスペースの間でコピー & ペースト。
Linux 向け Rosetta 2Pro
必要とするワークスペース内で、x86_64 の Linux バイナリを Apple シリコン上でほぼネイティブな速度で実行。
一時停止 & 休止
作業途中でワークスペースを一時停止し、バックグラウンドで動かし続けることなく、まさにその続きから再開。
本当に必要な Linux を動かす。
Ubuntu、Debian、Fedora、Rocky Linux の公式クラウドイメージ。これらに加えて Kali Linux、NixOS、Alpine のインストーラ。Apple シリコンでは macOS ゲストも。すべてのイメージは各プロジェクトのサーバから直接取得します。
無料で使えます。必要なときは Pro を。
Linux と macOS のワークスペースの作成と実行は無料で、クラウドイメージと自動インストールも含まれます。Pro では内蔵ターミナル、AI ブリッジ、使い捨て環境のためのツールが加わります。1 週間無料でお試しいただけます。
$0
アカウント不要、サインイン不要、期限なし。
- 無制限の Linux および macOS ワークスペース
- クラウドイメージ、自動インストール、イメージライブラリ
- コンソール、共有フォルダ、SSH、VS Code Remote
- 既存の復元ポイントの復元と削除
- 既存のベースイメージからワークスペースを作成
- 診断情報のエクスポート
$3.99/月
7日間無料トライアルまたは年額 $24.99、または生涯一括 $79.99。
- 内蔵 SSH ターミナル——Mac の鍵でサインイン、タブとカラースキームに対応
- AI ブリッジ——ワークスペース内から Mac 上で動作するモデルにアクセス
- 復元ポイント——壊す前にワークスペースをスナップショットし、ロールバック
- 使い捨てワークスペース——起動すれば、閉じたときに自動的に削除
- ベースイメージ——設定済みのディスクを封印し、数秒で新しいワークスペースを起動
- Rosetta——Apple Silicon 上で x86-64 の Linux バイナリを実行
デフォルトでプライベート、デフォルトでローカル。
アカウント不要、ワークスペースが行うことにクラウド依存は一切ありません。利用データやクラッシュレポートが自動的に収集されることは一切ありません。すべて——ゲスト OS、あなたのファイル、あなたのモデル——が Mac の中にとどまります。詳細は プライバシーポリシー.
クリーンな環境を、当たり前の第一級ワークフローとして扱う。
ローカルモデルに対して AI エージェントをデバッグするときも、同じ自動テストスイートを1日に何百回も実行するときも、Velo Workspaces はそのために作られています。
App Store でダウンロード