2026 年：プロダクション環境における LLM 推論の監視：vLLM、TGI、llama.cpp 向け Prometheus と Grafana
Prometheus と Grafana を用いた LLM の監視
LLM の推論は「ただの API」のように見えますが、レイテンシが急増し、キューが backlog して、GPU のメモリ使用率が 95% に達しても明確な説明ができない状況に直面した際に、その真の姿が明らかになります。
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、vLLM、LM Studio：2026 年にローカルで LLM を実行する最善の方法は？
2026 年の最も優れたローカル LLM ホスティングツールを比較します。API の成熟度、ハードウェア対応、ツール呼び出し機能、および実世界でのユースケースを取り上げます。
LLM をローカルで実行することは、現在、開発者、スタートアップ、そして企業チームにとって現実的な選択肢となっています。 しかし、適切なツール（Ollama、vLLM、LM Studio、LocalAI、その他）を選ぶことは、あなたの目標に依存します。