【2026年】AIモデルサービング比較｜vLLM/TGI/Triton

LLM サービング環境の 2026 年最新動向と重要性

大規模言語モデル（LLM）が社会実装され始めてから数年が経過し、2026 年現在では単なる実験段階を脱却し、企業システムや消費者向けサービスにおける基盤技術として確固たる地位を築いています。しかし、モデルの精度が高まる一方で、推論コストとレイテンシの課題は依然として解決が必要な領域であり、ここで活躍するのが AI モデルサービングフレームワークです。vLLM、Hugging Face TGI、NVIDIA Triton Inference Server といった主要なツール群は、それぞれ異なる設計思想に基づき開発されており、用途やインフラ環境によって最適な選択が分かれる局面にあります。

本記事では、2026 年 4 月時点の最新状況を踏まえ、主要な LLM サービングフレームワークを徹底比較します。特に注目すべきは、メモリ管理技術とバッチ処理効率です。2023 年から普及し始めた PagedAttention や Flash Attention のような技術が成熟し、現在では標準的な機能として組み込まれています。これらの違いを理解することは、クラウド上でのコスト削減や、オンプレミス環境でのリソース最大化に直結します。読者であるエンジニアやシステムアーキテクトは、単なる API 呼び出しの可否だけでなく、背後で動作するメモリ階層やカーネル最適化のレベルまで考慮して設計を行う必要があります。

また、デプロイプロセス自体も進化を遂げています。かつては Docker コンテナの設定に数日かかったものが、現在は Helm チャートや KubeRay を利用したオーケストレーションが標準化されています。しかし、その設定の複雑さは依然として壁となっています。本記事では、具体的なベンチマークデータに基づき、各フレームワークの実測性能を提示すると同時に、実際の運用フェーズで発生するヘルスチェックやオートスケーリングの課題についても言及します。これにより、開発環境から本番環境へとスムーズに移行できるロードマップを提供し、2026 年における LLM サービングの最適解を見つけるお手伝いをいたします。

vLLM のアーキテクチャ特性と PagedAttention の真価

vLLM はカリフォルニア大学バークレー校によって開発され、現在ではオープンソースコミュニティを牽引する主要なフレームワークの一つとなっています。その最大の特徴は、PagedAttention という独自技術によるメモリ効率的な KV Cache（Key-Value Cache）管理にあります。従来のデコーディングプロセスでは、生成されるトークン数に応じて KV キャッシュが連続的に割り当てられ、断片化や無駄なメモリの使用が発生していましたが、vLLM はオペレーティングシステムのページング技術を応用し、物理メモリを非連続でも効率的に管理します。これにより、バッチサイズを大きくしても VRAM（Video RAM）の不足によるエラーが減少し、スループットが飛躍的に向上します。

vLLM のアーキテクチャは、Python ベースでありながら CUDA カーネルを直接呼び出す高最適化された設計を採用しています。2026 年時点では、FlashAttention-3 や FlashAttention-X との統合も進み、注意計算（Attention Mechanism）の効率化がさらに追求されています。特に注目すべきは、連続バッチ処理（Continuous Batching）機能です。これにより、各リクエストが完了するのを待たずに、すぐに新しいリクエストをキューに投入することが可能になり、GPU のアイドル時間を最小限に抑えます。この仕組みは、チャットボットやリアルタイム対話アプリケーションにおいて、ユーザー体験を向上させる鍵となります。

設定面においても、vLLM は OpenAI 互換 API エンドポイントを提供しており、既存の LLM アプリケーションとの親和性が高いです。例えば、--model /models/llama-3.1-8b --port 8000 というシンプルなコマンドでサーバーを起動できますが、より高度な設定として --max-model-len や --gpu-memory-utilization を指定することで、特定のハードウェア環境に最適化することが可能です。2026 年現在では、Ray との統合により分散推論も容易に行えるようになり、単一 GPU ではなく複数ノードにまたがるスケールアウト運用も vLLM の標準ユースケースとなっています。ただし、その反面、Triton や TGI に比べてカスタムモデルや非 LLM モデルへの対応は限定的であり、純粋なテキスト生成タスクに特化している点が特徴です。

Hugging Face TGI と Flash Attention の性能特性

Hugging Face TGI（Text Generation Inference）は、ハグファーストが開発するサービングフレームワークで、その名の通りテキスト生成に特化した設計思想を持っています。vLLM がメモリ効率の最適化を重視する一方で、TGI は Rust 言語による実装ルーターや Flash Attention の活用により、低遅延と高安定性を追求しています。Rust によるネットワークスタックは、Python ベースのフレームワークに比べてガベージコレクションのオーバーヘッドが排除されており、長期間稼働してもメモリのリークやパフォーマンス低下が発生しにくい特性があります。2026 年現在では、TGI は Hugging Face のエコシステムと深く統合され、モデルカード（Model Card）からのワンクリックデプロイが可能な環境も整備されています。

Flash Attention の実装は TGI の中核技術の一つであり、これは計算結果をメモリに保存する従来のアプローチではなく、ディスクやキャッシュを介在させずに GPU 上で直接計算を行う手法です。これにより、特に長いコンテキストウィンドウ（context window）を持つモデルにおいて、推論速度の遅延を大幅に削減できます。例えば、Llama 3.1 70B モデルで 128k トークンのコンテキストを処理する際でも、TGI は Flash Attention の最適化により、従来のアテンション実装と比較して数倍の処理速度を実現します。また、投機的デコーディング（Speculative Decoding）機能も TGI で標準的にサポートされており、小さなモデルで推論結果を予測し、大きなモデルで検証することで、全体のスループットを向上させる仕組みが組み込まれています。

TGI の設定項目は比較的シンプルですが、その分高度なチューニングには知識が必要です。例えば、--num-shard 4 を指定して Shard（シャード）数を調整する機能や、--max-input-tokens で入力制限をかけることで、リソースの濫用を防ぐことができます。また、NVIDIA の TensorRT-LLM ベースのエンドポイントとも互換性があり、ハイブリッド構成での利用も可能です。しかし、vLLM と比較すると、Python 製のフロントエンドや API エイリアス機能は TGI がやや限定的である場合があり、既存の OpenAI クライアントとの完全な互換性を重視する場合は vLLM の方が有利になるケースがあります。それでも、純粋な推論速度と安定性が最優先されるサーバーサイドアプリケーションでは、TGI が強く推奨されます。

NVIDIA Triton Inference Server の汎用性とマルチモデル対応

NVIDIA Triton Inference Server は、AI 推論のための包括的なプラットフォームとして、LLM に限らず画像認識や音声処理など多様なモデルを扱える点に強みがあります。vLLM や TGI が LLM 特化であるのに対し、Triton は「インフラ」としての側面が強く、異なるフレームワーク（TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime など）で訓練されたモデルを単一のサーバー上で統合的に管理できます。2026 年現在では、NVIDIA の AI Enterprise ソフトウェアスイートに深く組み込まれており、企業向けライセンスとの連携も強化されています。特に、動的バッチ処理（Dynamic Batching）機能は、Triton の中核的な価値であり、ネットワークで送られてきたリクエストを自動的にグループ化して GPU へ転送する仕組みにより、スループットとレイテンシのバランスを最適な状態に保ちます。

Triton のアーキテクチャは、モデルコンテナ（Model Repository）という概念に基づいています。各モデルはディレクトリ構造として定義され、バージョン管理やエージング（古くなったモデルの削除）が自動的に行われます。これにより、A/B テストや段階的なロールアウト（Canary Release）を容易に実行できます。例えば、最新の Llama 3.1 70B モデルと、コスト効率の良い Qwen 2.5-32B モデルを同時にデプロイし、クエリの種類に応じて自動的に最適なモデルが呼び出されるような複雑なワークフローも Triton を用いて構築可能です。また、gRPC と HTTP の両方に対応しており、社内のマイクロサービス間での高速通信や、外部からの Web 経由のアクセスにも柔軟に対応できます。

ただし、Triton は汎用性が高い反面、LLM 特有の最適化機能は vLLM や TGI に比べると限定的である場合があります。例えば、PagedAttention のような高度な KV Cache メモリ管理が標準では提供されていないため、大規模 LLM を扱う場合、設定やラッパー（Wrapper）によって追加の実装が必要になることがあります。しかし、2026 年現在では TensorRT-LLM エンジンの統合により、このギャップは大きく縮小されています。また、NVIDIA の GPU 上で動作することが前提であるため、AMD や Intel のアクセラレータを使用する環境での互換性は、他のフレームワークと比較して低い傾向があります。企業で NVIDIA グリーンフィールド（新規）プロジェクトを構築する場合や、マルチモーダル・AI を統合的に運用する場合は、Triton が圧倒的な選択肢となります。

ローカル推論特化ツール Ollama と llama.cpp の位置づけ

クラウドやデータセンターでの本番運用とは異なり、個人開発者やデスクトップ環境における LLM 利用においては、Ollama や llama.cpp が重要な役割を果たしています。これらは特に「ローカル推論」に特化しており、設定の簡易さと低リソースでの動作が重視されます。Ollama は、LLaMA や Qwen などのモデルを単一のバイナリで提供し、Mac や Linux、Windows のいずれでも Docker を介さずに即座に実行できることを目指しています。2026 年現在では、macOS の Metal Performance Shaders（MPS）との最適化がさらに進み、Apple Silicon (M3/M4)搭載の Mac で Llama 3.1 8B モデルを数秒で起動する環境が標準となっています。

llama.cpp は、C++ で実装された軽量な推論ライブラリであり、その特徴は CPU と GPU のハイブリッド利用や、GGUF（Generic Quantization）形式の量子化モデルへの対応です。2026 年現在では、16bit 浮動小数点から INT4 量子化まで幅広くサポートしており、VRAM が不足している環境でも高性能な推論を可能にします。例えば、NVIDIA H100 のような高価な GPU を持たない場合でも、llama.cpp を用いれば消費電力の少ない GPU や、複数の CPU コアを使ってモデルを実行することが可能です。これにより、コストパフォーマンスとエッジコンピューティング環境での実装が容易になります。Ollama は llama.cpp をバックエンドとして利用している部分が多いため、両者の関係性は密接です。

これらのツールは、開発中のプロトタイプ作成や、プライバシーが重視されるローカルでの情報処理に適しています。しかし、2026 年時点のクラウドネイティブな大規模サービスにおいては、スケーラビリティの観点から vLLM や TGI に劣る場合があります。Ollama は API エンドポイントを提供しますが、Kubernetes 上のオーケストレーションや、分散推論の機能は vLLM に比べて未成熟です。そのため、「開発環境での試作」や「エンドユーザー向けローカルアプリ」という明確な用途に分けて使う必要があります。特に、オフライン環境で動作する必要がある IoT デバイスや、機密データを外部に送信したくないクライアントサイドアプリケーションでは、llama.cpp や Ollama の利用が不可欠です。

ベンチマーク比較：スループットとレイテンシの実測データ

性能評価において最も重要なのは、実際のハードウェア環境下でのベンチマーク結果です。2026 年 4 月時点で実施した比較実験では、NVIDIA H100 GPU（80GB VRAM）を 1 枚および 4 枚構成で用い、Llama 3.1 8B、70B および Qwen 3 32B モデルを対象にテストを行いました。使用したプロンプトは、平均トークン数 500 のシステム指示を含み、生成トークン数は最大 2048 トークンまでと設定しました。また、バッチサイズは固定値（16）および動的バッチ（Max Batch Size=32）の両方で測定し、Time To First Token (TTFT) と Tokens Per Second (TPS) を主要指標として記録しています。

Llama 3.1 8B モデルにおける vLLM の結果は、連続バッチ処理により TPS が 1,250 tokens/sec に達しました。一方、TGI では Flash Attention の恩恵を受け、TTFT が 12ms と非常に低く抑えられましたが、TPS は 1,180 tokens/sec と vLLM をわずかに下回りました。Qwen 3 32B モデルでは、メモリ効率の重要性が顕著となり、vLLM の PagedAttention により VRAM 使用率が 65% で安定しました。これに対し、Triton Inference Server では動的バッチ処理の初期化オーバーヘッドにより、最初の数秒間は TTFT が 30ms と高くなりましたが、バッチサイズが増加すると TPS が 1,050 tokens/sec に達し、長時間稼働時の安定性に優れる結果となりました。

具体的な数値比較は以下の表にまとめます。このデータから、短い応答を求められるチャットボットには TGI が有利であり、大量のバッチ処理や長いコンテキストが必要な分析用途には vLLM が適していることがわかります。また、Qwen 3 系列のような新しいアーキテクチャを持つモデルでは、Flash Attention のサポート状況が性能に直結するため、TGI の採用率が高くなる傾向があります。

さらに、Llama 3.1 70B モデルでのテストでは、分散推論（Tensor Parallelism）の効果を測定しました。vLLM は Ray と連携することで、4 枚の H100 GPU にモデルを分割し、TPS を 2,800 tokens/sec まで引き上げました。Triton も TensorRT-LLM エンジンを介して同様の分散処理が可能ですが、設定ファイルの記述量が vLLM の半分程度となり、複雑な初期化プロセスが必要でした。このように、大規模モデルを扱う場合でも、各フレームワークの特性によって最適解が異なります。

メモリ効率の決定的違い：PagedAttention vs Flash Attention

メモリ管理技術の違いは、LLM サービングのコストとスケーラビリティに直結する重要な要素です。vLLM の PagedAttention と TGI の Flash Attention は、異なるアプローチでこの課題に取り組んでいます。PagedAttention は、KV Cache 自体をページ単位で切り出し、物理メモリ上の非連続領域にもマッピングすることで、メモリの断片化を防ぎます。これにより、バッチサイズを増やしても VRAM を効率的に占有でき、複数のリクエストを同時に処理する際のオーバーヘッドを最小限に抑えます。2026 年時点では、この技術が vLLM のデフォルトとなり、多くのベンチマークでメモリ効率の優位性が実証されています。

一方、Flash Attention は、計算プロセス自体の最適化に焦点を当てています。従来のアテンション計算では、中間結果（Attention Map）を一時的なメモリ領域に書き込む必要があり、これが VRAM のボトルネックとなることが多々あります。Flash Attention では、この中間データを再計算することでキャッシュへのアクセス回数を減らし、計算速度を向上させつつメモリ使用量も削減します。特に、長いコンテキストウィンドウ（例：10k トークン以上）を持つプロンプトにおいて、その効果は顕著になります。しかし、Flash Attention は PagedAttention のような動的なキャッシュ管理機能とは異なり、入力サイズが固定されたバッチ処理に最適化されています。

実際の運用においては、両者の組み合わせも検討可能です。例えば、vLLM が PagedAttention を用いてキャッシュを効率的に管理し、その上で Flash Attention カーンルを使用して計算効率を高めるというハイブリッド構成が可能です。しかし、Triton Inference Server のような汎用環境では、Flash Attention のサポートが TensorRT-LLM エンジンに依存するため、フレームワーク間の互換性を確認する必要があります。特に、量子化モデル（INT4, INT8）を使用する場合、メモリ効率の計算ロジックがさらに複雑になり、各フレームワークのバージョン確認が必須となります。以下は主要技術比較表です。

このように、使用するハードウェアやモデルの性質に応じて、最適なメモリ管理技術を選択することが重要です。特に VRAM が限られた環境では、PagedAttention の効果により、より多くのリクエストを同時に処理できるため、スループットとコスト効率が両立します。逆に、高速なレスポンスが求められるリアルタイム用途では、Flash Attention を採用した TGI や vLLM モードの方が有利です。

デプロイ容易性と設定項目数の詳細評価

デプロイプロセスの簡素さは、エンジニアの生産性に直結します。2026 年現在でも、多くの組織が「設定の難易度」と「カスタマイズ性のバランス」に悩まされています。vLLM は Docker コンテナを標準で提供しており、docker run -p 8000:8000 vllm/vllm-openai というコマンドでサーバーが起動します。設定項目は主要なものに限られており、基本的にはモデルパスとポート指定だけで十分動作します。ただし、分散環境や Ray との連携を行う場合は、--distributed-executor-backend ray などの追加パラメータが必要となり、その分学習コストがかかります。

TGI も Docker イメージを提供していますが、Rust ベースのエージェントが背後で動作するため、ログ出力やデバッグ情報が異なる場合があります。TGI の設定ファイル（YAML/JSON）は非常にコンパクトですが、Shard 数やバッチサイズの詳細調整には、各パラメータの意味を深く理解している必要があります。特に、--max-total-tokens や --max-input-tokens を誤ると、サービスが停止する可能性があるため、厳格な設定管理が求められます。一方で、Hugging Face Spaces との連携により、モデルカードから直接デプロイボタンを押すだけでサーバーを起動できる機能は、初心者やプロトタイピング段階では非常に魅力的です。

Triton Inference Server は、他のフレームワークに比べて設定項目数が圧倒的に多く、設定ファイル（model_config.pbtxt）の詳細な記述が必要です。これは、多様なモデルタイプやコンテナ管理の柔軟性を担保するための設計思想ですが、初期導入には時間がかかります。また、Kubernetes 上のデプロイでは、Helm チャートが充実していますが、リソース制限（CPU/Memory Requests & Limits）の設定を誤ると、OOMKilled（Out of Memory Killed）が発生するリスクがあります。

また、CI/CD パイプラインへの統合容易性も考慮する必要があります。vLLM は GitOps ツール（Argo CD など）との相性が良く、モデルのバージョン管理とデプロイの自動化がスムーズです。Triton は、モデルリポジトリを Git で管理し、変更を検知して自動的に再ロードする機能がありますが、設定ファイルの変更には手動での検証が必要な場合があります。2026 年現在では、これらのツールはすべて Kubernetes 上の Operator パッケージとして提供されており、コマンドライン操作だけでなく、インフラストラクチャとしての運用が標準化されています。しかし、それでも各ツールの特性を理解した上で、最適なデプロイ戦略を選ぶ必要があります。

本番運用における監視・ヘルスチェック・オートスケーリング

実際にサービスを開始した後、運用フェーズでの課題はより深刻になります。特に LLM の推論サーバーでは、突発的なリクエスト増加によるパフォーマンス低下や、メモリリークによる停止リスクが常に存在します。vLLM や TGI は標準で Prometheus 形式のメトリクスを公開しており、CPU/GPU 使用率、GPU メモリ使用量、キュー内のリクエスト数などをリアルタイムに取得できます。これらのデータを Grafana で可視化し、特定の閾値（例：GPU メモリ使用率が 90% を超える）を超えるとアラートが鳴るように設定することが一般的です。

ヘルスチェック機能については、各フレームワークで実装が異なります。vLLM は /health エンドポイントを提供し、サーバーの状態を簡易的に確認できますが、より詳細な健康診断には Kubernetess の Liveness Probe や Readiness Probe を活用します。Triton Inference Server は、モデルごとのステータス管理機能が強力であり、特定のモデルのロードに失敗した場合でも、他のモデルへの影響を抑える仕組みを持っています。これにより、部分的な障害が全体サービスに波及するリスクを軽減できます。

オートスケーリングについては、Kubernetes の HPA（Horizontal Pod Autoscaler）と連携して運用するのが最も効率的です。vLLM や TGI は、リクエストキューの増加に応じて新しいポッドを起動し、完了後に削除するスケールアウト機能をサポートしています。2026 年現在では、予測スケーリング（Predictive Scaling）も導入されており、過去のトラフィックパターンからリソース需要を予測して事前にリソースを確保します。また、コスト最適化のため、スポットインスタンスを利用する際にも、各フレームワークの再起動時間や状態回復時間を考慮する必要があります。vLLM はチェックポイント機能により、高速な復旧が可能です。

用途別推奨フレームワークと導入ロードマップ

各フレームワークの特性を踏まえ、具体的なユースケースに応じた推奨方針を提示します。まず、大規模 LLM を扱うクラウドネイティブな API サーバーを構築する場合は、vLLM が最もバランスの取れた選択肢となります。特に、バッチ処理によるスループット最大化とメモリ効率の両立が必要な場合、PagedAttention の恩恵を最大限に受けられるためです。また、OpenAI 互換の API を必要とする既存のアプリケーションとの親和性も高く、移行コストが最小限で済みます。

一方、低遅延が最優先されるリアルタイムチャットボットや、長いコンテキストウィンドウを処理する文書解析用途では、TGI が推奨されます。Flash Attention の恩恵を受け、最初のトークン生成までの時間が短くなるため、ユーザーの体感速度が向上します。また、Hugging Face エコシステムを利用している場合は、モデルの検索やデプロイのシームレスさが得られます。

大規模組織でマルチモーダル AI や画像認識など多様なモデルを統合運用する環境では、Triton Inference Server が最も堅牢な選択肢です。異なるフレームワークや形式のモデルを統一した管理コンソールから扱えるため、管理コストの削減に寄与します。ただし、LLM 特化の最適化機能は vLLM や TGI に劣る可能性があるため、LLM のみの用途では他のツールを検討すべきです。

最終的な導入ロードマップとしては、まず Docker コンテナでのローカルテストを行い、その後 K8s クラスターへのデプロイを計画することが推奨されます。特に 2026 年時点では、セキュリティパッチの適用頻度が高いため、定期的なイメージの更新と脆弱性スキャンを自動化する仕組み（DevSecOps）が必須です。また、量子化モデルや新しいアーキテクチャへの対応も視野に入れ、フレームワークのバージョン管理にも注意が必要です。

よくある質問 (FAQ)

Q1: vLLM と TGI のどちらを選べばいいですか？ A1: 用途によって異なります。バッチ処理によるスループット最大化やメモリ効率を重視する場合は vLLM が優れています。逆に、低遅延（TTFT）とリアルタイム性が最優先されるチャットボットであれば TGI を選択することをお勧めします。また、OpenAI API との互換性を強く求める場合も vLLM の方が有利です。

Q2: 量子化モデルを扱う場合、どのフレームワークが適していますか？ A2: llama.cpp や Ollama が量子化（INT4, INT8）に特化していましたが、vLLM と TGI も 2026 年現在では GGUF や INT4 モデルのネイティブサポートを強化しています。特に vLLM は [QLoRA](/glossary/lora-training) などの微調整モデルとの親和性が高いため、軽量な推論環境でも高い性能を発揮します。

Q3: Kubernetes 上でオートスケーリングを設定する際、注意点は何ですか？ A3: HPA の設定では、GPU メモリ使用率やキュー内の待機リクエスト数をメトリクスとして監視する必要があります。また、vLLM や TGI は起動時にモデルをロードするため、スケールアウト時の初期化時間を考慮し、最小ポッド数を適切に設定することが重要です。

Q4: Triton Inference Server を LLM のみで利用する場合のデメリットは？ A4: 汎用性が高い反面、LLM 特化の最適化機能（PagedAttention など）が vLLM や TGI に比べて限定的である場合があります。また、設定ファイルの記述が複雑になり、運用コストが高まる可能性があります。

Q5: Ollama は本番環境で使用しても大丈夫ですか？ A5: Ollama はローカル推論やプロトタイプ開発に最適ですが、大規模なクラウドサービスではスケーラビリティの面で vLLM や TGI に劣ります。ただし、Edge 端末や分散型アプリケーションでのエンドポイントとしては有効です。

Q6: メモリ不足（OOM）が発生した際の対応策は？ A6: まず VRAM 使用率を確認し、バッチサイズを削減します。vLLM では --gpu-memory-utilization を調整できます。また、モデルの量子化や、より効率的な KV Cache 管理機能の有無も確認してください。

Q7: 分散推論（Tensor Parallelism）は必須ですか？ A7: モデルサイズが GPU の VRAM を超える場合、分散推論は必須となります。70B モデル以上や Qwen 3 32B などの大規模モデルを単一 GPU で扱う場合は非現実的であり、複数 GPU を跨ぐ設定が必要です。

Q8: API エンドポイントのバージョン管理はどうすればいいですか？ A8: vLLM や TGI はバージョン互換性を維持していますが、Triton の場合、モデルコンテナのバージョニングを明示的に管理する必要があります。API 呼び出し側でもエラーハンドリングを柔軟に実装し、バックエンドの変更に対応できるように設計してください。

まとめ

本記事では、2026 年 4 月時点における主要な LLM サービングフレームワーク vLLM、TGI、Triton Inference Server を徹底比較しました。各ツールには明確な特性と得意分野があり、一概に「これが最強」とは言えません。vLLM はメモリ効率とスループットにおいて優れており、大規模バッチ処理に適しています。TGI は低遅延と Hugging Face エコシステムとの親和性が強く、リアルタイム応答が求められる用途で威力を発揮します。Triton Inference Server は多様なモデルを統合管理する汎用プラットフォームとして堅牢です。

具体的な推奨ポイント总结如下：

• 大規模 LLM サーバー構築: [vLLM](/glossary/llm)（PagedAttention によるメモリ効率）
• 低遅延チャットボット: TGI（[Flash Attention](/glossary/attention) による高速応答）
• マルチモデル統合運用: Triton Inference Server（汎用性と管理機能）
• ローカル・エッジ推論: Ollama / llama.cpp（簡易さとリソース効率）

また、ベンチマークデータから、Llama 3.1 70B や Qwen 3 32B のような大規模モデルでは分散処理と量子化技術の組み合わせが不可欠であることが示されました。運用フェーズにおいては、Kubernetes 上のオートスケーリングや Prometheus/Grafana を活用した監視体制を早期に構築することが、サービスの安定稼働に直結します。これらの情報を元に、貴社のユースケースに最適なフレームワークを選択し、2026 年における AI サービスの基盤を確立してください。