【初心者向け】ローカルLLMの色々な動かし方まとめ

生成AIなんでも展示会 Vol.4 LT資料

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1. 【初心者向け】 ローカルLLMの色々な動かし方まとめ 2025/9/6 生成AIなんでも展示会 Vol.4 Aratako
2. 自己紹介 主にLLMのモデルやデータセットなどを個人開発しています 各種リンク X (Twitter) @Aratako_LM
3. 概要 ローカルLLMの色々な動かし方を簡単に紹介します • フロントエンド（Open WebUI、SillyTavernなど）は紹介しません • 触ったことのない環境・ライブラリについても紹介しません（できません） • 高度な使い方やパフォーマンス最適化などにも触れません • 2025年9月頭の情報に基づいています
4. Hugging Face Transformers リポジトリ：https://github.com/huggingface/transformers Hugging Faceが開発、各種機械学習モデルを簡単に動かすためのライブラリ 推論だけでなく、学習などの基盤にもなる gpt-oss-20bの推論例： # pip install -U transformers kernels torch from transformers import pipeline import torch model_id = "openai/gpt-oss-20b" pipe = pipeline( "text-generation", model=model_id, torch_dtype="auto", device_map="auto", ) messages = [ {"role": "user", "content": "Explain quantum mechanics clearly and concisely."}, ] outputs = pipe( messages, max_new_tokens=256, ) print(outputs[0]["generated_text"][-1])
5. Hugging Face Transformers 良い点：簡単に使える、HF上にあるほとんどのモデルが動く 微妙な点： 推論が遅い、サーバなどは立てられない 用途：推論においては基本的に動作確認程度 コメント： 推論は非常に遅いので、基本動作確認をするときだけ利用
6. llama.cpp リポジトリ：https://github.com/ggml-org/llama.cpp C/C++で実装されたLLMの高速推論エンジン GGUFを動かすことができ、様々なツールのバックエンドとして統合されている gpt-oss-20bの推論例： apt-get update apt-get install pciutils build-essential cmake curl libcurl4-openssl-dev -y git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp cmake llama.cpp -B llama.cpp/build \ -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=ON -DLLAMA_CURL=ON cmake --build llama.cpp/build --config Release -j --clean-first --target llama-cli llama-gguf-split cp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp ./llama.cpp/llama-cli \ -hf unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:F16 \ --jinja -ngl 99 --threads -1 --ctx-size 16384 \ --temp 1.0 --top-p 1.0 --top-k 0
7. llama.cpp 良い点：推論が早め、GGUFを動かせる、互換性が高い、 　　　　OpenAI API互換サーバが立てられる、GGUF変換や量子化が可能 微妙な点： 導入がやや難しい、GUIがない、vLLMなどと比べると 　　　　　大規模servingには向いていない 用途：ある程度詳しい方向け、フロントエンドは別で用意する方向け 　　　productionレベルというよりは個人開発で量子化などを行いたい場合に コメント： 自分で学習したモデルをGGUF化・量子化する時によく使う 　　　　　単にモデルを使うだけなら後述のラッパーで十分な場合が多い
8. ollama / LMStudio / KoboldCpp 基本的にはllama.cppのラッパー 推論エンジンとChatbot的なGUIなどを統合したもの あまり大きな違いはないので、基本的に好みで使うのが良い 良い点：簡単にLLM推論サーバが立てられる、GUIのフロントエンドがある 微妙な点： 一部クローズドソース、productionレベルには向いていない 用途：初心者の方が簡単に使ってみたいときにおすすめ コメント： かなり使いやすいので、初心者にお勧め。ollamaなどは最近 　　　　　クローズドになりつつあり、ややコミュニティで嫌われ気味 ollama：https://ollama.com/ LMStudio：https://lmstudio.ai/ KoboldCpp：https://github.com/LostRuins/koboldcpp
9. ExLlamaV2 / ExLlamaV3 ExLlamaV2：https://github.com/turboderp-org/exllamav2 ExLlamaV3：https://github.com/turboderp-org/exllamav3 EXL2 / EXL3形式への量子化、及びそれを推論するためのライブラリ 推論サーバとしての機能はTabbyAPIでサポート Qwen3-8Bの推論例： git clone https://github.com/turboderp-org/exllamav3 cd exllamav3 # torchなどはあらかじめ入れておく pip install -r requirements.txt pip install -r requirements_examples.txt pip install . # EXL3形式のモデルをダウンロード（または自分で量子化） hf download turboderp/Qwen3-8B-exl3 --revision 4.0bpw --local-dir ./Qwen3-8B-exl3-4.0bpw python examples/chat.py -m ./Qwen3-8B-exl3-4.0bpw -mode chatml
10. ExLlamaV2 / ExLlamaV3 良い点：推論が早め（GGUFより速いといわれる）、量子化が柔軟、 　　　　量子化後モデルの精度（PPL）が優秀 微妙な点： ややマイナーで情報が少ない、開発速度遅め 用途：EXL3などの形式で配布されている量子化モデルを使いたい時など コメント： llama.cppよりやや推論が早いと言われているが、知名度は微妙 　　　　　使う場面は少ないと思われる
11. Text Generation Inference リポジトリ：https://github.com/huggingface/text-generation-inference Hugging Face製のLLM推論ライブラリ、通称TGI HuggingChatのバックエンドとして実際に使われている Qwen3-4Bの推論例： model=Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507 volume=$PWD/data docker run --gpus all --shm-size 1g -p 8080:80 -v $volume:/data \ ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:3.3.4 --model-id $model
12. Text Generation Inference 良い点：Hugging Face謹製、バックエンドにTRT-LLMなども選択可能 微妙な点： 開発がやや遅い、マイナーなので情報が少ない 用途：動作検証～productionレベルでのサービング コメント： 正直あまり使われているのを見ないし、あまり使ったことはない 　　　　　開発が遅いのもあり、使う場面は少ない
13. vLLM リポジトリ：https://github.com/vllm-project/vllm オープンソースで非常にメジャーなLLM高速推論エンジン かなり老舗で開発も非常に活発、新モデルのDay 0サポートも多い gpt-oss-20bの推論例： # Dockerで動かす docker run --gpus all -p 8000:8000 --ipc=host \ vllm/vllm-openai:v0.10.1 --model openai/gpt-oss-20b # またはuvで環境構築 uv pip install vllm --torch-backend=auto vllm serve openai/gpt-oss-20b
14. vLLM 良い点：推論が早い、Productionレベルで使える、オープンソース、 　　　　新モデル対応が早い、セットアップが非常に簡単 微妙な点： マルチノード推論が（個人的に）使いづらい 用途：個人開発から大規模Servingまで コメント： 個人開発レベル～Productionレベルまで幅広くおすすめ 　　　　　開発が早く使いやすい。K8s統合も公式で提供
15. SGLang リポジトリ：https://github.com/sgl-project/sglang LMSYS製のオープンソースなLLM高速推論エンジン vLLMより高速な場合もある。Grokの推論エンジンとして採用されている gpt-oss-20bの推論例： # Dockerで動かす docker run --gpus all --shm-size 32g -p 30000:30000 \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface --ipc=host \ lmsysorg/sglang:latest \ python3 -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507--host 0.0.0.0 --port 30000 # またはuvで環境構築 uv pip install "sglang[all]>=0.5.2rc1" python3 -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507 --host 0.0.0.0 --port 30000
16. SGLang 良い点：推論が早い、Productionレベルで使える、マルチノード推論が比較的簡単 微妙な点： ドキュメントが少ない（日本語）、互換性の問題など 用途：Productionレベルでの大規模Servingなど コメント： Grokの推論に実際に使われている。vLLMの対抗馬的な存在 　　　　　利用側としては適宜使い分ければ良い
17. TensorRT-LLM リポジトリ：https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM NVIDIA製のLLM高速推論エンジン 非常に高速でvLLM等より早い場面が多いが、導入がやや難しい Qwen3-4Bの推論例： # Dockerコンテナに入る docker run --rm -it --ipc=host --shm-size=2g --ulimit memlock=-1 \ --ulimit stack=67108864 --gpus=all -p 8000:8000 -v ~/models:/models \ nvcr.io/nvidia/tensorrt-llm/release:1.0.0rc2 # モデルをダウンロード hf download Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507 --local-dir /models/Qwen3-4B-Thinking-2507 # 量子化 python /app/tensorrt_llm/examples/quantization/quantize.py --model_dir /models/Qwen3-4B-Thinking-2507 \ --dtype bfloat16 --qformat fp8 --output_dir /models/quantized # engine build trtllm-build --checkpoint_dir /models/quantized \ --output_dir /models/engine \ --gemm_plugin auto \ --kv_cache_type paged \ --max_batch_size 64 \ --max_seq_len 32768 \ --max_num_tokens 1024 # 推論サーバの起動 trtllm-serve /models/engine –backend trt \ --tokenizer /models/Qwen3-4B-Thinking-2507 \ --max_batch_size 64 \ --max_seq_len 32768 \ --max_num_tokens 1024 \ --host 0.0.0.0
18. TensorRT-LLM 良い点：推論が非常に早い、Productionレベルで使える 微妙な点： 新モデルの対応がやや遅め、一部クローズドソース、 　　　　　導入がやや面倒、NVIDIA GPU専用、別途フロントエンドが必要 用途：Productionレベルでの大規模Servingなど コメント： 速度を追い求めるなら。セットアップが面倒なので、 　　　　　基本はvLLMなどで十分なことが多い 　　　　　最近PyTorch Backendに移行が進んでいる
19. その他触ったことのないもの たまに名前を見るが触れてないもの、環境的に触ったことのないものなど • LMDeploy • KTransformers • MLX系 • AWS Neuron、Google TPU、Intel GPUなどを使った推論
20. おまけ 各推論ライブラリのStar History（2025/9/1時点） 人気のものを使っておけば基本的に何とかなる
21. まとめ 用途によって色々と使い分けると良い • とりあえず動作確認だけしたい！ →Hugging Face Transformers • 高速な推論環境を簡単に使いたい！ →llama.cppラッパー（ollama / LMStudioなど） • 自分でGGUFを作ったり量子化してみたい！ →llama.cpp • Productionレベルで大規模 Servingしたい！ →vLLM、SGLang、TensorRT-LLM →（本当に大規模ならllm-dやNVIDIA Dynamoなども）