vLLM
大規模言語モデルの推論速度を極大化し、メモリ効率を高めたサービングライブラリ
無料LinuxDockerAPIオープンソース韓国語マルチモーダル
公式サイトへvllm.ai
book-to-skill と比較vLLM の代替ツールを見る概要
vLLMは、大規模言語モデル（LLM）の推論パフォーマンスを極大化するために設計されたオープンソースライブラリです。UCバークレーの研究陣が開発した「PagedAttention」技術を導入してKVキャッシュメモリの無駄を画期的に削減し、従来のシステムに比べ最大24倍高いスループット（Throughput）を提供します。継続的バッチ処理（Continuous Batching）と多様なハードウェア加速をサポートしており、2026年にはGemma 4, MiMo-V2.5などの最新モデルのサポートやHybrid Memory Allocator（HMA）を含むv0.21.0まで活発にリリースされています。
差別化ポイント
- PagedAttentionでKVキャッシュのメモリ断片化を抑え、同一GPU上でより多くの同時リクエストを処理できる点が最大の特徴です。
主な機能
- PagedAttentionベースのKVキャッシュメモリ最適化
- 非同期スケジューラーによるTTFT（初トークン遅延）の削減
- 継続的バッチ処理（Continuous Batching）によるスループットの極大化
- FP8・INT8量子化および投機的デコーディング（Speculative Decoding）のサポート
- NVIDIA・AMD・Google TPU・Intel Gaudiのマルチハードウェアサポート
- OpenAI API互換サーバーの提供
- Hybrid Memory Allocator（HMA）＋ KVオフロードのサポート
メリット・デメリット
ウェブ検索で収集したユーザーの声をまとめたものです
料金
活用事例
- 大規模トラフィックLLMサービスの運営
- リアルタイムで低遅延なチャットボットおよびアシスタントの構築
- FP8を活用したコスト削減型推論インフラの構築
- 同時多発的なLoRAモデルのサービング
- DeepSeek・Gemmaなどの最新モデルの即時デプロイ
対象ユーザー
MLOpsエンジニアAIインフラ開発者データサイエンティストLLMサービス運用チーム
検証の根拠
会社・料金・機能の情報は、以下の一次情報と直近の検証記録に基づいて表示しています。出典が食い違う場合は、公式の一次情報と最新の検証結果を優先します。
最終検証 2026/08/30検証済み出典1件
代替ツール
この代わりに使えるツール
