ローカルモデルサービングにはSGLangとvLLMどちらが良いですか?
このページには参考用の第三者製品へのリンクが含まれています。PromptQuorumはいかなるアフィリエイトプログラムにも参加しておらず、これらはコミッションを得ない単なる参照リンクです。リンクのクリックと次のステップはご自身の責任です。これらのリンクはPromptQuorumによる推奨や検証を表すものではありません。
クイック回答
デフォルトの選択としてはvLLMを使ってください。対応するモデルアーキテクチャの幅が広く、統合エコシステムも大きいためです。ワークロードがマルチターンの会話や構造化・制約付き生成(JSON、関数呼び出し)中心の場合はSGLangに切り替えてください。プレフィックスキャッシュを使うスケジューラーがリクエスト間で共有されるコンテキストをより積極的に再利用し、コンテキストが繰り返されるワークロードでレイテンシを削減します。
- ▸vLLM: 対応モデルの幅が広く、コミュニティも大きい、より安全なデフォルト選択
- ▸SGLang: プレフィックスキャッシュにより、マルチターンや構造化出力のワークロードで強みを発揮
- ▸どちらも実際のGPUサービング用途が前提。単一ユーザーのデスクトップチャットには向きません
重要なポイント
- ✓vLLMは互換性の幅が広いデフォルト選択です。対応モデルが多く、コミュニティが大きく、サードパーティ統合も豊富です
- ✓SGLangはRadixAttentionスケジューラーで差別化しています。リクエスト間で共有されるプロンプトのプレフィックスをキャッシュして再利用するため、マルチターンチャットや繰り返されるシステムプロンプトのワークロードで実際の効果があります
- ✓どちらもGPU上で同時リクエストを処理するスループット重視のサービングエンジンであり、単一ユーザーのローカルチャット用ツールではありません
- ✓ワークロードの形に応じて選びます。マルチターンや構造化出力の高い同時実行性にはSGLang、幅広いモデル互換性とエコシステムの成熟度にはvLLMが向いています
- ✓どちらもOpenAI互換APIを公開しているため、後から切り替える場合も通常はベースURLの変更だけで済みます
スケジューリング方式の違い
核心的な違いは、各エンジンがリクエスト間で共有されるコンテキストをどう扱うかです。 vLLMのPagedAttentionは、オペレーティングシステムが仮想メモリを管理するのと同じように、KVキャッシュ用のGPUメモリを管理します。ページをオンデマンドで割り当て、単純なバッチ処理で問題となる断片化を排除します。これにより、リクエストがコンテンツを共有しているかどうかに関わらず、vLLMは高い同時実行性で効率的に動作します。
SGLangは同様のメモリ管理の考え方を基にしつつ、RadixAttentionというプレフィックスツリー構造のキャッシュ層を追加しています。複数のリクエストが同一のプロンプトプレフィックス(繰り返されるシステムプロンプトや、進行中の会話の1〜3ターン目など)を共有する場合、SGLangは再計算する代わりにキャッシュされた計算結果を再利用します。長い固定システムプロンプトを持つチャットボットや、過去の会話ターンを再生するエージェントなど、プレフィックスの重複が大きいワークロードでは、レイテンシとGPUメモリ負荷の両方が下がります。
共有コンテキストのない単発の無関係なリクエストでは、両エンジンの性能は同程度です。RadixAttentionの利点は、プレフィックスが実際に繰り返される場合にのみ現れます。
横並び比較
どちらも活発にメンテナンスされている本番品質のサービングエンジンです。以下の違いは設計の重点の差であり、成熟度の差ではありません。
| 項目 | vLLM | SGLang |
|---|---|---|
| コアキャッシュ技術 | PagedAttention | RadixAttention（プレフィックスツリー） |
| 得意分野 | 高スループット、独立リクエスト | 共有プレフィックスとマルチターン |
| モデルアーキテクチャ対応 | 最も広い | 広く成長中 |
| 構造化・制約付き出力 | 対応（guided decoding） | ネイティブ対応がより強力 |
| コミュニティとエコシステム | より大きく実戦経験豊富 | より小さいが急成長中 |
| マルチGPU（テンソル並列） | 成熟 | 対応、やや未成熟 |
| OpenAI互換API | あり | あり |
| 単一ユーザーチャットへの適性 | なし | なし |
選択ガイド：どちらを使うべきか？
まだ迷っていますか？まずはvLLMから始めてください。どちらもOpenAI互換APIを公開しているため、後から切り替える場合も通常はベースURLの変更だけで済みます。
| ワークロード | 推奨エンジン |
|---|---|
| 幅広いモデル対応、ほぼ一意なプロンプト | vLLM |
| マルチターンチャット、長い共有システムプロンプト | SGLang |
| 構造化出力が多い（JSON、関数呼び出し） | SGLang |
| 独立したバッチジョブでの最大スループット | vLLM |
| デスクトップ・ノートPCでの単一ユーザーチャット | どちらでもない — Ollama/LM Studioを使用 |
ワークロードに応じた選び方
- ▸**vLLMを選ぶべき場合:** 幅広いモデルアーキテクチャへの対応が必要な場合、より大きく成熟したエコシステムを望む場合、またはワークロードの大半が共有コンテキストのほとんどない単発リクエストである場合。
- ▸**SGLangを選ぶべき場合:** ワークロードがマルチターンの会話、過去のコンテキストを再生するエージェントループ、または構造化・制約付き生成(JSONスキーマ、関数呼び出し)中心で、そのネイティブ対応がより成熟している場合。
- ▸**どちらも選ばないべき場合:** デスクトップやノートPCで個人・単一ユーザー用に1つのモデルを動かすだけの場合。両エンジンとも同時リクエストのスループット向けに作られており、その用途には見合わないセットアップの手間がかかります。この場合はOllamaやLM Studioのようなフロントエンドの方が適しています。
ハードウェアの現実
どちらのエンジンも、同時リクエストに十分なVRAMを備えた実際のGPU上で真価を発揮します。より大きなモデルを実用的な同時実行数で本格的にローカルサービングするには、一般に高VRAM帯（24GB以上）のGPUが必要です。VRAMが少ないカードでも軽めの同時負荷や小型モデルには対応できますが、より早くメモリ上限に達します。
関連記事
- ▸Ollama vs vLLM vs TGI -- これらのサービング選択肢がよりシンプルなローカルフロントエンドとどう比較されるか
- ▸ローカルLLMベンチマークツールのおすすめ -- 自分のハードウェアでスループットとレイテンシを測定する