Ollama vs vLLM vs TGI: ローカルサービングにどれを使うべき?
クイック回答
シングルユーザーのローカル用途にはOllamaを使ってください — 最もシンプルなセットアップです。多数の同時ユーザーを効率的にサービングする必要があるならvLLMかTGIを使ってください。どちらもOllamaが最適化しない高スループットのマルチリクエストバッチ処理向けに構築されています。
- ▸Ollama: 最もシンプルなセットアップ、GGUFネイティブ、自分のマシンでモデルを動かす一人の開発者に理想的。
- ▸vLLM: PagedAttentionメモリ管理+連続バッチ処理 — 高スループットのマルチユーザーサービング向けに構築。
- ▸TGI(Hugging Face Text Generation Inference): vLLMと同様の本番サービングの目標で、HFエコシステムと密接に統合。
更新: 2026-07
重要なポイント
- ✓Ollama: ローカルでモデルを動かす一人の開発者に正しい選択 — 最もシンプルなセットアップ、GGUFネイティブ
- ✓vLLM: PagedAttentionと連続バッチ処理による高スループットの同時サービング向けに構築
- ✓TGI: vLLMと同様の本番サービングの目標で、Hugging Faceエコシステムと深く統合
- ✓生のモデルサポートではなく同時ユーザー数に基づいて選ぶこと — 3つとも大半の人気オープンモデルを動かす
ベストピック: 同時実行のニーズにツールを合わせる
Ollamaはシングルユーザーのローカル用途に正しい選択です — シンプルなCLIとAPIでllama.cppをラップし、GGUFフォーマットとネイティブに動作し、モデルを動かすのにほとんど設定を必要としません。異なるユーザーからの多数の同時リクエストを効率的にサービングするよう設計されていません。それは意図的なスコープの決定であり、機能の欠如ではありません。
vLLMは特に高スループットのサービング向けに構築されています。そのPagedAttentionメカニズムは、単純なアプローチよりもはるかに効率的にアテンションキャッシュ用のGPUメモリを管理し、連続バッチ処理は受信するリクエストを動的にグループ化し、異なるユーザーの生成が異なるタイミングで終了してもGPU使用率を高く保ちます。数人以上の同時ユーザーにサービングする必要が生じたら、これが正しいツールです。
TGI(Hugging FaceのText Generation Inference)は、Hugging Faceモデルエコシステムとそのインファレンスエンドポイント製品に特に密接な統合を持ちながら、vLLMと同じ本番サービングのユースケースをターゲットにしています。vLLMとTGIのどちらを選ぶかは、明確な技術的勝者というよりも、既に使っているエコシステムとデプロイツールにしばしば依存します。
Ollama vs vLLM vs TGI — 使い分け
一人の開発者、ローカルマシン、一度に一つのリクエスト: Ollama。数人の同時ユーザーにサービングする小規模チームや社内ツール: どちらでも機能しますが、使用が増えるにつれてvLLMかTGIの方がOllamaよりも余裕があります。多数の外部ユーザーにサービングする本番デプロイ: 既存のインフラとモデルフォーマットのニーズに基づいてvLLMかTGIを選んでください。
3つとも主要なオープンウェイトモデルファミリーのほとんどをサポートしているため、モデルの入手可能性がこの選択を決めることは稀です — 同時実行性とデプロイの文脈が決めるべきです。
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