vLLM vs Ollama：簡潔な回答
最初の仕事が、オープンモデルをダウンロードしてノートPCまたは小規模サーバーで実行し、開発者がプロンプトやプライベートアプリケーションをすばやくテストできるようにすることである場合は、Ollamaを選択してください。自社で運用するGPUキャパシティ上で既知のモデルを多数のユーザーに提供することが目的であり、キューイング、トークンのスループット、メモリ使用量、テールレイテンシを測定する準備ができている場合は、vLLMを選択してください。どちらを選んでも、セルフホスト型モデルがマネージドサービスになるわけではありません。モデル、ハードウェア、デプロイメント、インシデント対応は引き続き自社の責任です。
この比較は、あらゆる状況で「簡単か高速か」というものではありません。Ollamaは同時リクエストを処理でき、vLLMは単一リクエストを実行できます。パフォーマンスは、モデル、量子化、コンテキスト長、アクセラレータ、リクエスト構成、同時実行数に依存します。これらの詳細を欠くベンチマークは、購買判断ではなく、出発点となる仮説として扱ってください。
| 判断ポイント | Ollama | vLLM |
|---|---|---|
| 最も自然な出発点 | ローカルでの実験とシンプルなモデル提供ワークフロー | 明確なスループットおよびレイテンシ目標を持つ専用推論サービング |
| モデルワークフロー | Ollamaのモデルツールを通じてモデルを取得して実行 | 推論エンジンでサポート対象のモデルまたはチェックポイントを提供 |
| HTTPインターフェース | Ollama APIに加え、文書化されたOpenAI互換エンドポイントのサブセット | 文書化されたOpenAI互換サーバー。エンドポイントのサポートはモデルに依存 |
| 同時実行性 | 並列リクエスト数とキューを設定可能。並列コンテキストに応じてメモリ使用量が増加 | 同時GPU推論向けに設計された継続的なスケジューリングとバッチ処理 |
| 主な運用上の問い | 実際の負荷下でも、このデプロイメントはレイテンシおよびメモリの目標を満たすか？ | 不安定性を招かずに目標を満たすエンジン設定とGPUトポロジーはどれか？ |
| 最適な検証方法 | 対象ホストで同じアプリケーションのリクエスト構成を実行する | 対象GPUで同じアプリケーションのリクエスト構成を実行する |
この表は、普遍的な速度ランキングではなく、製品の方向性を示しています。トラフィックが断続的であれば、適切にチューニングされたローカルOllamaサービスで十分な場合があります。多くのユーザーからトラフィックがバースト的に到着する場合は、vLLMのスケジューラを評価する価値があります。ただし、モデルが収まる必要があり、負荷下でもサービスが健全であり続けなければなりません。
同時負荷で変わること
単一のプロンプトでは、主な違いは見えません。実際のAPIでは、リクエストは異なるタイミングで到着し、プロンプト長も出力長も異なります。サービングシステムは、どのリクエストでGPU処理を共有するか、またそれらのアテンション状態のためにどれだけのメモリを予約するかを決定する必要があります。
vLLMは、同時リクエストをスケジューリングし、キー・バリューキャッシュを管理する推論エンジンを中心に構築されています。そのサービングインターフェースでは、バッチ処理、シーケンス上限、メモリ使用量、並列性を制御できます。これらの制御は、チームが各変更の結果を観測できる場合に有用です。一方で、異なるモデルやGPUを使用したベンチマークから設定をコピーすると、デプロイメントの運用が難しくなる可能性もあります。
Ollamaの公式FAQには、OLLAMA_NUM_PARALLELを含む並列処理およびキュー制御が記載されています。同時実行数を増やすと、より多くのリクエストがコンテキストをメモリ上に保持するため、メモリ要件が増加する可能性があります。したがって、妥当な問いは「Ollamaは同時ユーザーに対応できるか？」ではなく、「自社のモデルとコンテキスト長では、キュー時間またはメモリ圧迫はどの時点で許容できなくなるか？」です。
どちらのシステムでも、少なくとも最初のトークンまでの時間、1秒あたりの出力トークン数、エンドツーエンドレイテンシのp95およびp99、キュー時間、失敗リクエスト数、GPUメモリ使用量を報告してください。平均のtokens-per-secondという単一の数値では、大幅に遅延した最初の応答や、バースト時に増大するキューが隠れてしまうことがあります。
API互換性は有用ですが、正確な機能を検証してください
両プロジェクトはOpenAI互換のパスを文書化しています。これによりクライアント側の変更を減らせますが、互換性があることは、すべてのモデルやエンドポイントで動作が同一であることを意味しません。使用する正確な操作を確認してください。たとえば、チャット補完、ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力、埋め込み、オーディオ、マルチモーダル入力です。その後、デプロイするモデルおよびサーバーバージョンに対して契約テストを実行してください。
Ollamaについては、公式ドキュメントでOpenAI APIのサブセットが説明されています。vLLMでは、サーバーが複数のOpenAI形式エンドポイントをサポートしており、その適用可否はモデルの種類と構成に依存します。ベースURLだけを根拠に、完全なドロップイン互換性を約束しないでください。自社のSDKを使用して、リクエストフィールド、レスポンス形式、エラー処理、ストリーミング終了、トークン計測を検証してください。
実用的な移行テストとして、実際のプロンプトの固定セットを同じクライアントハーネス経由で両バックエンドに送信し、完全なレスポンスとエラーコードを取得してから、トラフィックを切り替える前に差異を確認します。モデルの重み、生成設定、プロンプトテンプレートは、可能な限り類似させてください。モデルまたは量子化形式が異なると、単純なサーバー間のパフォーマンス比較は無効になります。
デプロイメント：ツールより先にワークロードを選ぶ
ローカル開発または小規模な社内ツール。 開発者が低い摩擦でモデルを取得し、ローカルから呼び出す必要がある場合は、Ollamaから始めてください。モデルがマシンに収まること、および同時ユーザーによって応答性の高いプロトタイプがキューに変わらないことを確認します。認証とネットワーク境界なしに、ローカルサービスをインターネットへ公開しないでください。
GPU需要が継続する安定した本番モデル。 実際のアクセラレータ、チェックポイント、コンテキスト長、 想定されるリクエスト構成でvLLMをベンチマークしてください。 平均トークン量だけでなく、ピーク時の同時コンテキストに合わせて デプロイメントをサイジングします。コールドスタート、モデル ロード、ローリング置換、GPU障害、リクエストが 容量を超えた場合の挙動をテストしてください。サービングエンジンは 本番運用の準備に必要な要素の一部にすぎません。
開発と本番を混在させたワークフロー。 Ollamaで プロトタイプを作成し、後から選定したモデルをvLLMで提供するのは 合理的です。アプリケーションの契約をサービングエンジンから分離し、 挙動を再テストする時間を確保してください。ローカルで動作するモデルでも、 別のエンジンでは異なるチェックポイント形式、コンテキスト設定、 またはツール呼び出しテンプレートが必要になる場合があります。
需要が変動する、またはモデルが頻繁に変わる場合。 専用GPU容量の運用が本当に正当化されるかを計算してください。 利用率が低い、またはモデルが頻繁に変わる場合は、ホスト型モデルAPIの方が シンプルである可能性があります。Flatkeyの現行製品は、1つのキーと 利用記録を備えた統合モデル・ツールAPIです。これは推論サーバーを 運用する代替手段であり、サイトがOllamaまたはvLLMのGPUインスタンスを 貸し出すという主張ではありません。この判断については、Flatkey documentationおよびGPU cloud versus model API guideを参照してください。
vLLMとOllamaを公平にベンチマークする方法
可能な限り、同一のモデルファミリーと同等のチェックポイントを使用してください。 モデルリビジョン、重み形式、量子化、GPUモデルと台数、 ドライバー／ランタイムのバージョン、コンテキスト上限、サーバーバージョンを 記録します。これらが異なる場合は、純粋なエンジンベンチマークではなく、 2つのデプロイメント構成の比較として説明してください。
- 代表的なリクエストセットを作成する。 短いプロンプト と長いプロンプト、現実的な出力長、ストリーミング呼び出しと非ストリーミング 呼び出し、および各パターンを使用するリクエストの割合を含めます。
- ウォーム状態のベースラインを実行する。 モデルを常駐させたまま、 1ユーザー時のレイテンシを測定します。これにより、遅延がモデルロードによるものか、 同時実行時のサービングによるものかを判断できます。
- 同時実行数を徐々に増やす。 各ステップで、 1秒あたりの完了リクエスト数、1秒あたりの入力・出力トークン数、 最初のトークンまでの時間、p95/p99レイテンシ、キュー深度、失敗率、 GPUメモリを取得します。
- 定常状態だけでなくバーストもテストする。 ゆっくりと 処理されるキューは、短時間の平均スループットテストでは問題なく見えても、 実際のユーザーは長時間待たされる可能性があります。
- アプリケーション経路を含める。 最終テストには認証、 ネットワークホップ、リトライ、あらゆるゲートウェイを追加してください。 エンジン単体のベンチマークでは、ユーザーに見えるレイテンシは測定できません。
- 設定を1つ変更した後に繰り返す。 コンテキスト長、量子化、 並列リクエスト数、またはvLLMスケジューラー設定を変更した場合は、 同じワークロードを再実行し、比較のために以前の結果を保持してください。
公開されている「X倍高速」という数値を調達モデルにそのままコピーしないでください。 公開ベンチマークは有用な仮説を示すことがありますが、そのハードウェア、モデル、精度、 バッチ処理、プロンプト分布が自社のものと一致するとは限りません。最良の結果とは、 実際に購入または運用できる容量で、レイテンシとエラーの予算も満たす、 最も高速な構成です。
コスト：アイドル時間とエンジニアリング時間を含める
セルフホストのコスト見積もりは、ピーク時の毎秒トークン数ではなく、 総GPU時間から始めるべきです。ストレージ、データ転送、ロードバランシング、 監視、サポート、サービスを最新の状態に保ち復旧可能にするために必要な時間を 追加してください。生成されたすべてのトークンではなく、受け入れられた有用な出力で 割ってください。リトライ、失敗した生成、アイドル時間も容量を消費します。
単純な月次モデルは次のとおりです。
月次セルフホストコスト = GPU時間 × GPU時間単価 + ストレージ + ネットワーキング + 運用.
次に、測定したワークロードを使用して、受け入れられたリクエストあたり、または 受け入れられた100万トークンあたりのコストを計算します。低利用率のケースと バーストのケースを実行してください。小規模ではワークフローがシンプルなため、 Ollamaの方が運用コストが低い場合があります。一方、一部のワークロードでは、 vLLMの方が多忙なGPUからより多くの有用な処理を引き出せる場合があります。 どちらの結論も、ツール名だけからは導けません。
比較が実際にはGPUクラウドと APIに関するものである場合は、別途評価してください。モデルAPIは成功した利用量に対して 課金される一方、専用GPUはアイドル時にもコストが発生します。需要が継続的で、 モデルが安定している場合には、セルフホスティングが依然として有利になることがあります。 Flatkey cost guideは、こうした前提をストレステストするためのフレームワークを提供しています。
よくある質問
vLLMは常にOllamaより高速ですか？
いいえ。vLLMは高スループットのサービング向けに設計されていますが、測定される速度は ワークロード、モデル、構成、ハードウェアに依存します。重視する同時実行数とレイテンシ目標で 両方をテストしてください。単一のプロンプト、異なる量子化、または異なるGPUでは、 公平な比較になりません。
Ollamaは複数のリクエストを処理できますか？
はい。Ollamaは、設定可能な並列リクエストとキューの挙動を文書化しています。 同時コンテキストを増やすとより多くのメモリが必要になることがあるため、対象ホスト上で キュー時間、GPUメモリ、エラー率を測定した後にのみ設定を上げてください。
両方ともOpenAI APIをサポートしていますか？
両方ともOpenAI互換インターフェースを文書化していますが、サポートされるサブセットと モデル固有の挙動は異なります。トラフィックを移行する前に、アプリケーションで使用する エンドポイントと機能について、リクエストおよびレスポンスの契約テストを実行してください。
AI製品にはどちらを選ぶべきですか？
Ollama を使用してモデルを起動し、小規模または社内向けの ワークロードを評価します。専用 GPU でのサービングが本番環境の中核的な 経路であり、同時推論を調整する必要がある場合は、vLLM を評価してください。モデルやトラフィック パターンが頻繁に変わる場合は、GPU 容量を確保する前に、両方のセルフホスト型オプションを ホスト型モデル API と比較してください。
