インファレンス・サーバーの比較：AIモデル向けのオープンソース・ソリューション

推論サーバーの機能

推論サーバーは、クエリに対して、すでに学習済みのAIモデルを提供します。アプリケーションは入力を API、サーバーはそれらをモデル実行環境に渡すと、実行環境は読み込まれたモデルの重みを用いて処理を行います。その結果はサーバーを経由してアプリケーションに返されます。言語モデルの場合、これはテキスト形式の応答となることもありますが、インターフェースによってはトークンストリームとして段階的に出力されることもあります。

サーバー、ランタイム、モデルはそれぞれ異なる構成要素です。重みには学習されたパラメータが含まれており、ランタイムは利用可能なハードウェア上で計算を実行します。一方、サーバーはリクエストへのアクセスと転送を管理します。したがって、サーバーを変更してもモデルが自動的に置き換わるわけではありませんが、別の形式や別のランタイムが必要になる場合があります。

ユーザー管理やビジネスロジックには、たいていの場合、追加のアプリケーション層が必要となります。この層は、例えば、どのユーザーがリクエストを送信できるか、どのデータがモデルに送信されるか、そしてモデルの応答がワークフローにどのように組み込まれるかを決定します。 単にアクセス可能なモデルAPIだけでは、これらのルールを完全に反映することはできません。アクセス制御やログ記録も、システム全体の一部として計画する必要があります。

また、テキスト生成を目的としたLLMサーバーは、必ずしも画像分類やその他のモデルタイプに対応したプラットフォームであるとは限りません。そのためには、それぞれのモデルアーキテクチャと適切なランタイムがサポートされている必要があります。Tritonはより広範なアプローチを採用しており、モデル固有のスケジューラを介してリクエストをバックエンドに転送します。 とはいえ、特定のモデルがそこで実行可能かどうかは、適切なバックエンドがあるかどうかにかかっています。

モデル、ハードウェア、および権利を確認する

課題と具体的な内容から選択を始めましょう。 モデルの改訂: チャットモデル、埋め込みモデル、画像分類モデルでは、それぞれ異なる要件が求められます。また、使用されている重み形式を確認し、目的の実行時間がまさにそのアーキテクチャとリビジョンをサポートしているかどうかを検証してください。モデル名が知られているというだけでは、互換性や一貫した結果が得られるとは限りません。

• 課題、モデルの改訂、および利用可能な重み付け形式を記録する。
• CPUまたはGPU、利用可能なメモリ、ドライバ、および必要なバックエンドを確認してください。
• サーバー、モデルウェイト、および追加コンポーネントの利用権については、個別に確認すること。
• 予想されるクエリの長さ、並列処理、およびアクセス制御の要件を文書化する。

ハードウェアの選定は、単にGPUの有無という問題にとどまりません。重み付けデータは、実行時間や追加データとともに利用可能なメモリに収まる必要があり、ドライバやバックエンドもプラットフォームに適している必要があります。Tritonのバックエンドに関するドキュメントには、すべてのバックエンドがすべてのプラットフォームでサポートされているわけではないことが明記されています。 したがって、製品名からサポート状況を推測するのではなく、サーバーのバージョン、モデル、バックエンド、およびハードウェアの組み合わせを確認してください。

フォーマットによっても選択範囲が制限される場合があります。プロジェクトのドキュメントによると、llama.cpp では GGUF形式. 他のフォーマットについては、このプロジェクトで変換方法が説明されていますが、だからといって、すべてのアーキテクチャやモデルバリエーションがそのまま動作するとは限りません。ソースコードは開発ブランチにあります。そのため、デプロイを行う前に、選択したリリースとの整合性を確認してください。

オープンソースのサーバーは、そのライセンスをモデルウェイトに引き継ぐことはありません。内部利用または商用利用のいずれが許可されているか、またどのような条件が適用されるかについて、それぞれ個別に確認してください。ウェイトがダウンロードできるという事実だけでは、あらゆる利用や再配布が許可されているわけではありません。

LLMへのクエリがリソースをどのように消費するか

テキストのクエリが送信されると、モデルはまずその入力を処理します。この段階は 事前入力。その後、デコード段階において、トークンごとに回答を生成します。短いプロンプトと長い回答の場合と、長い文書抜粋と短い回答の場合とでは、生成工程に割り当てられる作業の割合が異なります。したがって、どちらの場合もキャパシティ計画に盛り込む必要があります。

生成中、ランタイムは中間データを KVキャッシュ これにより、すでに処理済みのコンテキストを後続のステップで活用できるようになります。このメモリ要件はモデルの重みに加算され、シーケンスの長さや同時に処理されるクエリの数によって変化します。モデル自体がメモリに収まるからといって、想定される負荷も同様に収まるとは限りません。

Continuous Batchingは、固定された共通のバッチを待つのではなく、実行中の生成リクエストを柔軟に束ねます。PagedAttentionは、KVキャッシュのメモリをブロック単位で管理します。これら2つの手法はvLLM向けに説明されており、リソース利用率を向上させることができます。 しかし、その効果がどの程度あるかは、リクエストのサイズ、並列処理の度合い、ハードウェアなどの要因に依存するため、あらゆるワークロードにおいてメリットがあるとは一概には言えません。

一方、Tritonは一般的なサーバーアーキテクチャを定義しています。モデルベースのスケジューラがリクエストを受け付け、それを担当するバックエンドに転送します。 モデルごとに動的なバッチ処理を設定することができます。ただし、これはすべてのバックエンドがLLMリクエストを内部で同じように処理したり、vLLMと同じ保存方式を採用したりすることを意味するわけではありません。したがって、比較を行う際には、具体的なバックエンドとモデルの組み合わせが重要となります。

したがって、社内チャットサービスにおいては、1秒あたりのトークン数という単一の数値だけでは不十分です。出力速度に加え、最初のトークンが発行されるまでの時間や、同時リクエスト時の待ち時間も、ユーザー体験に影響を与えます。 ハードウェアの選定を行う前に、代表的な入力・出力長および同一の並列処理能力を持つ候補を比較検討してください。

4つの解決策を分類し、SGLangを代替案として検討する

以下の概要では、vLLM、llama.cpp、Triton、TGIを、それぞれの文書化されたアプローチに基づいて分類しています。これは、リリースに紐づいた機能や性能の比較ではありません。 SGLangについては、評価対象外の代替案として記載されています。Hugging Faceは、TGIの後継としてvLLMと並んでSGLangを推奨していますが、そこから特定のSGLangリリースのモデル形式、インターフェース、またはハードウェアサポートを推測することはできません。

ソースコードには動的なドキュメントページが含まれており、llama.cpp には開発ブランチが存在します。したがって、vLLM 0.10.2、llama.cpp b6000、Triton 25.10、または TGI 3.3.7 に対する検証が完了していることは確認されていません。 したがって、これらのリリース対応表は比較の基準として使用されません。デプロイを行う前に、実際に選択したサーバーバージョンおよびモデルリビジョンに必要な仕様を確認する必要があります。

実際の 営業費用 これは、モデルの提供、アクセス制御、監視などによって異なります。この表からは、直接的な工数の比較はできません。ローカルの単一インストールと、複数のバックエンドを持つプラットフォームでは、要件が異なるからです。したがって、まずそのインストールが実際にどのようなタスクを遂行する必要があるのかを確認してください。

Hugging FaceはTGIを メンテナンスモード また、代替案としてvLLMやSGLangを挙げています。そのため、既存のインストール環境を直ちに置き換える必要はありません。ただし、新規プロジェクトにおいては、今後の開発が限定的である点を計画に織り込む必要があります。移行を行う前には、APIの挙動とモデルの品質を個別に比較検討する必要があります。

TritonとvLLMは、原則として互いに排他的ではありません。TritonはvLLMバックエンドを利用することができます。ただし、特定のモデルが、選択したバージョンおよび既存のプラットフォームで動作するかどうかは、その組み合わせについて個別に確認する必要があります。Tritonの一般的なアーキテクチャだけでは、あらゆるプラットフォーム上のあらゆるバックエンドがサポートされているとは限りません。

ローカルプロトタイプの準備

ローカルでのプロトタイプ作成では、まずタスクと典型的な入力例を定義します。次に、その目的に適していると思われる具体的なモデルリビジョンを選択し、その利用条件を確認してください。サーバーのライセンスだけでは、意図した目的のためにモデルの重みをダウンロード、変更、または使用してよいかどうかは判断できません。

llama.cpp では、以下の形式を使用しています GGUF. 適切なGGUFバリアントを探すか、元のモデルが文書化されたツールを使用して変換可能かどうかを確認してください。プロジェクトのドキュメントには、開発ブランチにおけるそのような変換について記載されていますが、これは、すべての旧リリースがあらゆるアーキテクチャや変換オプションをサポートしていることを保証するものではありません。

ダウンロードする前に、選択したバリエーションがご使用のCPUまたはGPUで指定されたバックエンドに対応しているか、また重みと実行時間のために十分なメモリが確保されているかを確認してください。量子化されたバリエーションを使用すると、重みのメモリ使用量を削減できる場合があります。 ただし、ファイルサイズが小さいからといって結果に変化がないと決めつけるのではなく、その回答を自身の品質要件と照らし合わせて確認してください。

プロトタイプには具体的なビルドを選択し、そのドキュメントに基づいてインストールおよびサーバーオプションを照合してください。前述のビルド b6000 については、バージョンに紐づいた検証記録が存在しないため、検証済みの出発点として推奨されません。 開発ブランチにある既存のモデルドキュメントは、選択したビルドのサーバードキュメントやその互換性検証に代わるものではありません。

まずはサービスをローカル環境でのみ公開し、代表的なリクエストをいくつか送信してみてください。その際、応答が返ってくるかどうかだけでなく、入力形式、モデル、生成設定が計画しているアプリケーションに適しているかどうかも確認してください。単発のリクエストが成功したからといって、高負荷への耐性やすべての応答の品質が保証されるわけではありません。

3つの結果を別々に記録しておきましょう。テストケースに基づく内容の質、体感される応答時間、そしてダウンロード、変換、提供にかかる手間です。そうすることで、例えば、手早く構築したモデルが技術的に不適切かどうかを見極めることができます。Linuxホストをこれとは別に管理するために、 サーバー管理ツール「1Panel」の概要 補足的な情報として、サーバーパネルはモデルの実行時間の確認に代わるものではありません。

負荷とストレージ要件の計画

社内チャットサービスでは、リクエストの内容が大きく異なることがよくあります。短い質問と簡潔な回答では、長い文書抜粋と詳細な出力とは、必要なリソースが異なります。 したがって、典型的な入力・出力の長さや、より大規模なケース、および予想される同時接続ユーザー数を把握しておく必要があります。単一の成功した呼び出しだけでは、負荷がかかった状況下での挙動を十分に把握することはできません。

必要なメモリ容量は、モデルの重みだけではありません。実行時間や中間値にもスペースが必要であり、LLMへの並列クエリが増えると、さらに KVキャッシュ. そのため、コンテキストが長くなったり、同時に処理されるリクエストが増えたりすると、重みそのものは利用可能なメモリに収まるにもかかわらず、構成の限界に達してしまう可能性があります。

vLLMにおいて、Continuous BatchingとPagedAttentionは、進行中のクエリおよびキャッシュメモリを管理するための確立された手法です。ただし、これらはリソース計画の負担を軽減するものではありません。並列処理とコンテキスト長のどの組み合わせが現実的かは、モデル、ハードウェア、および選択した構成によって異なります。 したがって、あらゆるワークロードにおいて一律に性能向上が得られるとは言い切れません。

簡単な数量計算が準備の助けになります。仮に1件あたり200の配布トークンとなる問い合わせが100件あるとすると、合計で20,000の配布トークンになります。これは スループット測定なし。期間、入力長、並列処理、その他の運用データが不明なため、これだけでは1秒あたりのトークン数やコストについて何ら判断できません。

後で比較できるように、モデルとリビジョン、量子化、サーバーバージョン、ハードウェア、利用可能なメモリを記載したテストマトリックスを作成する。 入力および出力の長さ、ならびに並列処理を制御しながら変化させてください。最初のトークンが表示されるまでの時間、出力速度、エラー率を記録し、同じテストケースを用いて応答の品質を別途評価してください。違いを追跡できるように、生成パラメータとチャットテンプレートもログに含めてください。

APIを安全かつ監視可能な状態で運用する

手が届く 推論サーバー まだ安全なサービスとは言えません。まずは、リクエストを送信したり、サーバーを管理したりする必要があるシステムにのみ、ネットワークアクセスを制限してください。外部からのアクセスについては、API の手前にアクセス制御を設けてください。その際、テキスト生成用のルートだけでなく、アクセス可能なすべてのエンドポイントを点検してください。

警告： vLLMのAPIキーオプションは、ドキュメントによると、すべてのエンドポイントを保護するわけではありません。したがって、キーを設定しても、ネットワークの分離や、管理用インターフェースやその他のアクセス可能なインターフェースも考慮した上流側のアクセス制御に代わるものではありません。サービスを公開する前に、各ネットワークからルールをテストしてください。

プロンプトや回答には機密情報が含まれている可能性があります。そのため、どのようなデータを記録するか、誰が閲覧できるか、いつ削除されるかを事前に明確に決めておきましょう。 トラブルシューティングには、多くの場合、時刻、モデルバージョン、エラーの種類、リクエストの所要時間といった技術的な情報で十分です。完全な内容を記録するのは、正当な理由がある場合にのみ行うようにしてください。

仝 観測可能性 待機時間、最初のトークンが発行されるまでの時間、出力速度、およびエラーを個別に記録する必要があります。 例えば、同時リクエストが発生している際に待機時間が長くなる一方で、個々の応答は開始後は迅速に処理されている場合、これはトークン発行の遅延とは異なるボトルネックが存在することを示唆しています。これらの指標を、リクエストサイズや並行処理状況と併せて評価してください。

基盤となるホストの運用において、管理ツールはタスクや責任を統合することができます。この管理レベルを個別に選択するために、 ISPConfigとFroxlorの比較 補足的な文脈。サーバーパネルの選択は、それ自体がインフラストラクチャ上の決定事項であり、そのようなパネルは、モデルAPIのセキュリティ対策や推論サービスの監視に代わるものではありません。

問題の特定とTGIの移行

モデルが起動しない場合は、まず、選択した実行環境に対してモデルのリビジョンとフォーマットを確認してください。 llama.cpp の場合、必要なフォーマットは GGUF ですが、変換が成功しただけでは、具体的なアーキテクチャやタスクが正常に動作するとは限りません。その後、選択したバックエンドとハードウェアの組み合わせがサポートされているか、および十分なメモリが利用可能かどうかを確認してください。

サーバーは起動するものの、予期しないチャット応答が返ってくる場合は、以下を確認してください。 チャットテンプレート および渡された生成パラメータ。OpenAI互換のインターフェースであるからといって、すべてのパラメータが同一に実装されているわけではありません。vLLMのドキュメントには、サポートされていないパラメータや無視されるパラメータについても記載されています。したがって、API呼び出しの形式だけでなく、実際に使用されている設定を比較してください。

既存のTGIサービスの場合、移行は現状把握から始まります。これには、モデルの見直し、使用されているAPI呼び出し、サンプリング設定、および応答品質に関する要件などが含まれます。 Hugging FaceはTGIをメンテナンスモードで運用しており、代替手段としてvLLMやSGLangなどを挙げています。このため、移行を検討する価値はありますが、既存のインストール環境が直ちに利用できなくなるわけではありません。

を構築する ターゲットへのインストール それぞれを個別に実行し、同じ代表的な入力、出力長、負荷条件を用いて両方のサービスを比較してください。 応答品質やエラーに加え、クライアントが新しいインターフェースとそのパラメータに対応できるかどうかも確認してください。想定される運用において結果が許容範囲内であり、かつ切り戻しの準備が整ってから、トラフィックの切り替えを行ってください。

Hugging Facesの推論エンドポイントに関するガイドでも、新しいエンドポイントを作成し、切り替えを行う前にテスト呼び出しを実行することが推奨されています。 これは計画立案には役立つ手順モデルですが、自社で運用する環境向けの普遍的なステップバイステップの手順書というわけではありません。ネットワーク、デプロイメント、トラフィック制御の構成は、環境によって異なる可能性があるためです。

適切なアーキテクチャを選択する

の場合 ローカルプロトタイプ 適切なGGUFモデルと対応するハードウェアサポートが整っている場合、llama.cppは検討すべき自然なチェックポイントとなります。ただし、これは特定のビルドを推奨するものではありません。 重要なのは、サーバーが起動するかどうかだけではありません。目的のタスクの品質、応答時間、モデル重みの計算にかかるコストも比較検討してください。具体的な組み合わせについては、モデルおよびバックエンドのサポート状況を確認する必要があります。

社内チャットサービスについては、vLLMが検討候補として挙げられます。動的ドキュメントには、必要なチャットテンプレートを備えたOpenAI互換のチャットインターフェースが記載されています。ただし、バージョン0.10.2に関する検証記録は確認されていません。 SGLangについては、TGIドキュメントに記載されている未評価の代替案として挙げられているに過ぎません。技術的なリリース検証が行われていないため、同等のものとして比較することはできません。

画像モデルや言語モデル向けのプラットフォームには、単一のチャットエンドポイントとは異なる要件が求められます。Tritonは、モデル固有のスケジューラとバックエンドを備えているため、リリース25.10については検証されていませんが、検討すべきポイントです。このアーキテクチャにより、 バックエンドサポート 重要な詳細について：すべてのバックエンドがすべてのプラットフォームでサポートされているわけではなく、必要なモデルについては、具体的な組み合わせごとに検証する必要があります。

決定に際しては、モデルリビジョン、サーバーバージョン、ハードウェア、バックエンド、および利用権を明確にしておくこと。その後、品質、想定される負荷下での応答時間、および検証、更新、トラブルシューティングにかかる工数を比較検討する。 ローカルでの試験運用には十分なソリューションであっても、ユーザー数やモデル種別が増えると追加のインフラが必要になる場合があります。一律のランキングでは、こうした違いが見えにくくなってしまいます。