「vLLM vs llama.cpp」徹底比較：GPUサーバとローカルLLMの最適な選び方

🧠 まず概要：vLLM と llama.cpp の立ち位置

項目	vLLM	llama.cpp
作者/組織	UC Berkeley発 → vLLM Project	Georgi Gerganov (Meta元)
言語実装	Python + C++ + CUDA	C/C++（単一バイナリ）
対象環境	GPU前提（CUDA, ROCm）	CPU / GPU / Metal / Vulkan 対応
目的	高スループット推論（サーバ用途）	軽量・汎用実行（端末用途）
モデル互換	HuggingFace Transformers, LoRA, AWQ, GPTQ	GGUF 形式（量子化モデル専用）
API 提供	OpenAI互換 API サーバ内蔵	なし（CLIツール or Embedding APIなど）
並列処理	Continuous batching / tensor parallel	1プロセス推論（複数セッション不可）
メモリ効率	高（PagedAttention）	非常に高（量子化中心）
運用想定	GPUサーバ、社内API、MLOps	ローカル端末、エッジ、PoC環境

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⚙️ 技術的な特徴比較

1️⃣ vLLM の特徴（サーバ向け）

✅ 強み

• PagedAttention によりKVキャッシュをページ化 → 長文でも効率的にメモリ管理
• Continuous Batching → 複数リクエストをまとめてGPU計算（高スループット）
• OpenAI互換APIサーバ → 既存のクライアント資産を流用可能
• Hugging Face 形式そのまま使える（変換不要）
• LoRA, AWQ, GPTQ, Speculative decoding など最新機能をすぐサポート

⚠️ 弱点

• GPUメモリを多く使う（最低 12GB〜）
• セットアップが重め（Python依存, CUDA環境）
• CPU-only動作は実用的でない（遅い）

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2️⃣ llama.cpp の特徴（軽量・汎用）

✅ 強み

• 単一バイナリで動く（ビルド後は即実行）
• GGUF量子化モデルで圧倒的省メモリ（例: 7Bモデルが4〜8GBで可）
• GPUなしでも動作（CPU/Metal/Vulkan対応）
• ネイティブC/C++実装で移植性抜群（Windows, macOS, Raspberry Piでも動く）
• Embeddings, RAG, ChatUIなど軽量ツール群が豊富（llama.cpp派生プロジェクト）

⚠️ 弱点

• サーバ用途には不向き（1セッションずつ）
• OpenAI互換APIなし（別途 web サーバ実装が必要）
• 長文処理では性能が頭打ち（KVキャッシュ最適化が限定的）
• HuggingFace 形式から GGUF 変換が必要

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🔄 実運用での「使い分け」指針

ユースケース	推奨	理由
社内OpenAI APIサーバを自前構築	🟩 vLLM	OpenAI互換API / 高スループット / マルチユーザ対応
クラウドGPU上で高速推論サーバ運用	🟩 vLLM	Batching + GPU効率最適化
ローカルPCで軽く試す・PoC	🟩 llama.cpp	セットアップ最小 / GPU不要
Edge/IoT/モバイル実装	🟩 llama.cpp	CPUでも動く / クロスプラットフォーム
研究・MLOps実験基盤で複数モデルを回す	🟩 vLLM	モデル切替・ローディングが安定
生成AIアプリのフロントで簡易Chat機能	🟩 llama.cpp	軽量・低コストで内蔵可
大量同時アクセス（並列推論）	🟩 vLLM	Continuous batching によりQPSが伸びる
少数ユーザで軽量チャット	🟩 llama.cpp	バイナリ単体で十分

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💡 実際の性能感（参考値・単GPU）

モデル	GPU	llama.cpp (Q4_K_M)	vLLM (FP16)
Llama-3-8B	RTX 4090	約25–30 tokens/s	約120–180 tokens/s
Mistral-7B	RTX 3090	約20 tokens/s	約90–150 tokens/s
CPU-only (llama.cpp)	Core i9	約5–10 tokens/s	❌ 非現実的

🧩 vLLM は「スループット」に強く、
llama.cpp は「省メモリ・軽量性」に強い。

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🧭 選び方チャート

💬 Q1: GPUがある？ ── No → llama.cpp
              ↓Yes
💬 Q2: 複数ユーザ同時アクセスする？ ── Yes → vLLM
              ↓No
💬 Q3: APIサーバとして使いたい？ ── Yes → vLLM
              ↓No
💬 Q4: ローカルで軽く試したい？ ── Yes → llama.cpp

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🧰 実際の選定例（現場感）

目的	推奨構成
社内ChatGPT	vLLM + OpenAI SDK + LangChain
ローカルLLMデモ	llama.cpp + ollama
推論API本番運用	vLLM + Docker + Nginx + systemd
オフラインAIノートPC	llama.cpp + GGUFモデル + Metal
学習済LoRAの検証	vLLM (--lora-modules)
エッジ組込み（Jetson, ARM）	llama.cpp (GGUF量子化)

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📦 実例まとめ

vLLMサーバ起動例

vllm serve mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3 --port 8000

llama.cpp実行例

./main -m ./models/llama-3-8b-q4.gguf -p "日本語で自己紹介して"

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🧩 併用も可能（ハイブリッド構成）

たとえば：

• vLLM：社内APIサーバ（GPU上で高速推論）
• llama.cpp：クライアント端末で軽量オフラインモード

[Webアプリ]
     │
     ├─> vLLM サーバ (GPU) … 高精度
     │
     └─> llama.cpp (端末) … 軽量フォールバック

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🏁 まとめ：どう選ぶか

観点	vLLM	llama.cpp
目的	高速・大量推論	軽量・汎用
環境	GPUサーバ	CPU / GPU / Edge
導入難度	中〜高	低
速度	圧倒的に速い	モデル・量子化次第
API互換性	OpenAI互換あり	なし
用途例	社内AI・API基盤	ローカル・PoC・エッジ

✅ GPUがあり複数ユーザ対応なら「vLLM」
✅ GPUがなくローカルで軽く動かしたいなら「llama.cpp」