1. はじめに
vLLM (virtual LLM) は、大規模言語モデル（LLM）を「高速かつ効率的」にオンプレ／クラウドGPU上で推論・サービングするオープンソースライブラリです[1]。特徴としては以下のものが挙げられます。
- メモリ効率の良い KV キャッシュ管理（PagedAttention）
- 継続的バッチ処理（continuous batching）による高スループット
- OpenAI 互換の API サーバーを内蔵
- 多様なデコーディング戦略（並列サンプリング、ビームサーチ等）
- マルチ GPU／分散推論対応 (内部アーキテクチャの詳細は Ubicloud[2]参照)
2. 動作環境・インストール
2.1 必要な環境
- GPU + CUDA（推奨：CUDA 11.7 以上）
- transformers
2.2 インストール
pip install vllm transformers
3. 基本の使い方
Llama 4 Scout 17B-16E Instructを用いて生成してみる[3][4]。
from transformers import AutoTokenizer, Llama4ForConditionalGeneration
model_id = "meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained(
model_id,
attn_implementation="flex_attention", # vLLM等で推奨
device_map="auto",
torch_dtype="bfloat16",
)
messages = [
{"role": "user", "content": "LangChainについて解説して"}
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt",
return_dict=True
).to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
result = tokenizer.batch_decode(outputs[:, inputs["input_ids"].shape[-1]:])[0]
print(result)
# バッチ処理も可能
batch_messages = [
[{"role": "user", "content": "MCPの今後は？"}],
[{"role": "user", "content": "バイブコーディングとは？"}],
[{"role": "user", "content": "AIエージェントとは？"}]
]
batch_inputs = tokenizer.apply_chat_template(
batch_messages,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt",
return_dict=True
).to(model.device)
batch_outputs = model.generate(**batch_inputs, max_new_tokens=256)
for i, output in enumerate(batch_outputs):
print(f"[{i}] {tokenizer.decode(output[batch_inputs['input_ids'].shape[-1]:], skip_special_tokens=True)}")
(余談) Llama 4 Scout 17B-16E Instructの特徴
- 2025年4月5日公開されたMetaによるLlama 4シリーズの指示応答最適化モデル
- 多言語対応（日本語含む）、大規模文脈長、指示応答・チャット用途に最適
- 利用にはMeta社のLlama 4 Community Licenseへの同意が必要
- transformers v4.51.0以上が必要、H100クラスGPU推奨
4. 主要コンポーネント
- EngineCore: 推論のスケジューリング・実行を担う中核
- Scheduler（連続バッチ）: トークン単位でリクエストを混在バッチ化
- KVCacheManager（PagedAttention）: KV テンソルを固定サイズブロックで管理
- ModelRunner: GPU 上での最適化実行
- AsyncLLM + IPC: GIL 回避の非同期通信により CPU/GPU 並列化
5. パフォーマンス最適化
- FlashAttention-3 や CUDA Graph を有効化
- dynamic tensor offloading の調整
- バッチサイズ／max_num_batched_tokens の最適化
- マルチ GPU 分散推論／Tensor Parallelism
6. 運用・デプロイ
- OpenAI 互換 API（/v1/chat/completions）対応
- SSE ストリーミング対応
- Docker/Kubernetes コンテナ化
- Prometheus メトリクス出力
7. メリット・デメリット
| OpenAI API | vLLM（自前運用） | |
|---|---|---|
| コスト | 従量課金（トークン単価） | GPU インフラ運用で低コスト化可能 |
| レイテンシ | ネットワーク往復あり | 直接 GPU 実行で低遅延 |
| モデル選択 | 提供モデルのみ | Hugging Face 全モデル対応 |
| セキュリティ | 外部送信あり | 完全社内運用でデータ保護 |
| 手軽さ | 即利用可能 | 初期設定・チューニング工数 |
参考文献
[1] Jimmy Wang, “LLMOps: vLLM for fast LLM inference,” Medium, Oct. 18, 2024.
[2] Ubicloud, “Life of an inference request (vLLM V1): How LLMs are served efficiently at scale,” Jun. 27, 2025.
[3] meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct, Hugging Face, https://huggingface.co/meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
[4] meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct, Hugging Face, https://huggingface.co/meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct