重要なポイント
- Headless = チャットUI不要、API只。Ollama、vLLM、LM Studioはすべてheadlessモードをサポート。
- Ollama headless: `ollama serve`でlocalhost:11434でAPIを起動。UIなし。
- vLLM headless: `vllm serve`でポート8000でAPIを起動。Ollamaより高スループット。
- 本番環境: 高スループットはvLLM、シンプルさはOllama、負荷分散・セキュリティはnginxを使用。
- 2026年4月時点で、vLLMは高スループットサービスの本番環境標準。
Headlessとは何か?
Headlessはグラフィカルユーザーインターフェースなしでソフトウェアがサービスとして実行されることを意味します。 ボタンをクリックする代わりに、APIコール (REST、gRPC) で対話します。
利点: リソース使用量削減 (UI開発オーバーヘッド不要)、自動化が容易、サーバーに適切、スケーリングがシンプル。
欠点: ビジュアルフィードバック不要、API知識が必要、ログなしではデバッグが難しい。
Ollamaをheadlessで実行する方法
Ollamaは純粋なAPIサービスとして実行できます:
# Run Ollama headless
ollama serve
# This starts the API at http://localhost:11434/v1
# No chat UI, just a background service
# Use the API from Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="ollama")
response = client.chat.completions.create(
model="llama3.2:3b",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
print(response.choices[0].message.content)
# Or from curl
curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{{"model": "llama3.2:3b", "messages": [{{"role": "user", "content": "Hello"}}]}}'vLLMをheadlessで実行する方法
vLLMはheadless高スループットデプロイメント向けに最適化されています:
# Install vLLM
pip install vllm
# Run headless with API
vllm serve llama-3.1-8b-instruct \
--host 0.0.0.0 \
--port 8000 \
--gpu-memory-utilization 0.9
# Access at http://localhost:8000/v1
# Supports 50+ concurrent requests
# Use from Python (same as Ollama)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="anything")
response = client.chat.completions.create(
model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
print(response.choices[0].message.content)本番環境へのデプロイ方法
1. 高スループット向けにvLLMを使用 (50+同時ユーザー)。
2. シンプルさ向けにOllamaを使用 (シングルユーザーまたは小規模チーム)。
3. nginx逆プロキシを追加 (負荷分散と認証)。
4. GPUメモリを監視 -- モデルはVRAMの80%を超えないようにしてください。
5. ロギングを設定 -- エラーと パフォーマンスを追跡。
6. systemdまたはDocker使用 (サービス管理、クラッシュ時の自動再起動)。
# Example: Deploy vLLM on a server via Docker
docker run --gpus all -p 8000:8000 \
--env VLLM_API_KEY="your-secret-key" \
vllm/vllm-openai:latest \
--model meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf \
--tensor-parallel-size 2 # Use 2 GPUs
# Nginx reverse proxy config (optional)
# server {
# listen 80;
# location / {
# proxy_pass http://localhost:8000;
# proxy_set_header Authorization "Bearer $http_authorization";
# }
# }Headlessデプロイメントを監視する方法
GPUメモリ、リクエストレイテンシ、エラー率を監視してください:
# Monitor GPU usage (nvidia-smi)
watch nvidia-smi # Updates every 2 seconds
# Monitor request latency
# Add logging to your client code
import time
start = time.time()
response = client.chat.completions.create(...)
latency = time.time() - start
print(f"Request took {latency:.2f} seconds")
# Monitor vLLM logs
docker logs -f <container_id>
# Check error rates
# Parse logs for errors or use a monitoring tool (Prometheus + Grafana)Headlessデプロイメント時の一般的なミス
- VRAMを監視しない。 モデルはメモリ不足に自動的になることがあります。本番環境デプロイ前にGPUを監視してください。
- 認証なしでAPIを公開。 Headlessサービスはネットワークに公開されることが多いです。常に認証を追加 (APIキー、ファイアウォール)。
- リソース制限を設定しない。 モデルはGPUの100%を消費し、他のタスクをブロックできます。vLLMで`--gpu-memory-utilization`を使用。
- OllamaがScaleすると期待。 100+ユーザーにはvLLMを使用。Ollamaは1-3同時ユーザーを処理可能。
- フェイルオーバーをテストしない。 モデルサーバーがクラッシュするとリクエストがハング。ロードバランサーと健全チェックを使用。
Headlessデプロイメントについてのよくある質問
OllamaとvLLMは同じGPUで実行できますか?
いいえ、同時には実行できません。VRAMを競合します。片方だけを実行するか、複数のGPUを使用してください。
APIをインターネットに公開するのは安全ですか?
いいえ、認証なしではありません。常にAPIキー、ファイアウォール、または逆プロキシを前に配置してください。localhost:11434を直接公開しないでください。
Ollamaは何人の同時ユーザーを処理できますか?
キューイングなしで通常は1-3人。それ以上の場合はvLLMを使用するか、リクエストキューイングを追加してください。
OllamaとvLLMのパフォーマンス差は?
シングルリクエスト: 同様のスピード。複数同時リクエスト: vLLMはリクエストをバッチ処理するため5-10倍良好。
参考資料
- Ollama GitHub -- github.com/ollama/ollama
- vLLM GitHub -- github.com/vllm-project/vllm
- vLLM Deployment Guide -- docs.vllm.ai/en/serving/deploying_with_docker.html
- Ollama API Docs -- github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md