プロダクション環境でのLLM推論のモニタリング（2026年）：vLLM、TGI、llama.cpp用のPrometheusとGrafana
プロメテウスとグラファナでLLMをモニタリングする
LLMの推論は「単なるAPI」のように見えるが、レイテンシーが急激に増加し、キューが再び詰まり、GPUが95％のメモリ使用率で動いていても明らかに原因が分からないという状況に陥るまでには至らない。
Vllm
2026 年の LLM ホスティング：ローカル、セルフホスト、クラウドインフラストラクチャの比較
Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.
vLLM クイックスタート：2026 年の高性能 LLM サービング
OpenAI API を活用した高速 LLM 推論
vLLM は、UC Berkeley の Sky Computing Lab によって開発された、大規模言語モデル（LLM）向けの高速スループットかつメモリエフィレントな推論およびサーバーエンジンです。
Ollama vs vLLM vs LM Studio: Best Way to Run LLMs Locally in 2026?
Compare the best local LLM hosting tools in 2026. API maturity, hardware support, tool calling, and real-world use cases.
LLMをローカルで実行することは、開発者、スタートアップ企業、さらには企業チームにとって現在実用的です。
しかし、正しいツールの選択 — Ollama、vLLM、LM Studio、LocalAI またはその他のツール — は、あなたの目的によって異なります：