2026年の llama.cpp と Ollama: どちらのランタイムを使うべきか?
「llama-serverがOllamaに勝つとき」
Ollamaとllama.cppは、競合する推論エンジンであるかのように比較されがちです。しかし、実際の選択は、管理されたモデルサービスと、直接操作するツールキットのどちらを選ぶかです。
「llama-serverがOllamaに勝つとき」
Ollamaとllama.cppは、競合する推論エンジンであるかのように比較されがちです。しかし、実際の選択は、管理されたモデルサービスと、直接操作するツールキットのどちらを選ぶかです。
エンジンごとに最適なAMDバックエンドを選択する
ROCm と Vulkan はどちらも AMD GPU をローカル LLM ホスティングで高速化しますが、互換性はありません。適切な選択は、エンジン、GPU、およびワークロードに依存します。
16GBでは128Kコンテキストが死ににくい理由
モデルが128Kのコンテキストウィンドウを宣伝していても、16 GBのGPUでは40Kトークンで失敗する可能性があります。アーキテクチャ上の上限は、重み、KVキャッシュ、計算バッファ、そしてデスクトップコンポジターが同時にあなたのGPUに収まることを約束したことはありませんでした。