【衝撃】Ollamaの隠れた弱点、Llama.cppが静かに解決！ローカルLLMの並列処理を徹底比較
ローカルLLM（大規模言語モデル）の実行環境として、Ollama、LM Studio、Llama.cppなど様々な選択肢がありますが、Llama.cppが新たにリリースしたWeb UIが、その勢力図を大きく塗り替えるかもしれません。特に、Ollamaが抱える「隠れた制限」をLlama.cppが静かに解決している点が注目されています。本記事では、Llama.cppの新Web UIの導入方法から、Ollamaとの比較、そしてローカルLLM運用の新たな可能性について徹底的に解説します。
Llama.cppの導入とGGUFモデルの選択
Llama.cppの導入は、Homebrewを使えば「brew install llama.cpp」と非常に簡単です。しかし、より柔軟な運用や特定のシステムでのビルドを考慮するなら、ソースからのビルドが推奨されます。特にMacユーザーの場合、Apple SiliconではMetalビルドがデフォルトで有効になっており、GPUを最大限に活用できます。モデルの選択においては、Hugging Faceが機械学習版GitHubのような役割を果たしており、様々なGGUF形式のモデルが公開されています。GGUFはLlama.cppがサポートする形式であり、Q8（8ビット量子化）やQ4KM（4ビット量子化）といった量子化レベルを選ぶことで、モデルのサイズとパフォーマンスのバランスを調整できます。
Llama.cpp Web UIの革新的な機能
Llama.cppの新Web UIは、シンプルながらも非常に強力な機能を提供します。実行中のモデルやコンテキストの状況をリアルタイムで表示し、チャット履歴の管理、推論プロセスの可視化、そしてトークン/秒といった詳細な統計情報まで確認できます。設定項目も充実しており、温度（Temperature）や思考プロセスの表示・非表示、会話のエクスポート・インポート機能も備わっています。さらに、開発者向けにはカスタムJSONをAPIに送信する機能も用意されており、高度なカスタマイズが可能です。
Ollamaの隠れた制限とLlama.cppの優位性：並列処理の壁
Ollamaはインストールが非常に簡単で人気がありますが、そのUIはLlama.cppと比較すると機能が限定的です。モデルの場所やコンテキスト長の設定は可能ですが、トークン/秒のような詳細な統計はUIからは確認できません。そしてOllamaの最大の「隠れた制限」は、一度に1つのメッセージしか処理できないという並列処理の欠如です。複数のチャットやプログラムからのリクエストがあった場合、Ollamaは順番に処理するため、他のリクエストは待機状態となります。これに対し、Llama.cppは複数の会話を同時に処理できる「並列チャット」機能を備えており、複数のリクエストに対して同時に推論と生成を行うことが可能です。さらに、Llama.cppは複数のインスタンスを異なるポートで実行できるため、より高い柔軟性を提供します。
パフォーマンス比較とApple Siliconの活用
Llama.cppの並列処理は、総合的なトークン/秒のパフォーマンスを大幅に向上させます。動画内では、Llama.cppが複数のチャットを同時に実行することで、単一処理のOllamaを上回る総合速度を達成しています。特にApple Silicon環境では、Llama.cppがGPU（Metal）を効果的に活用することで、CPUのみで動作する場合よりもはるかに高速な処理を実現しています。これは、MacユーザーにとってローカルLLMを快適に運用する上で大きなメリットとなります。
コメント欄からの議論と今後の展望
コメント欄では、Ollamaにも並列処理を可能にする環境変数（OLLAMA_NUM_PARALLEL）が存在するという指摘や、Open WebUIのような統合Web UIの紹介、LM Studioの利便性に関する意見など、活発な議論が交わされています。また、AMD環境でのLLM運用に関する課題や、Llama.cppがLM StudioやOllamaよりも高速であるという具体的なベンチマーク結果も共有されており、ローカルLLMコミュニティの活発な情報交換が伺えます。Llama.cppの進化は、ローカルLLMの運用をより効率的かつ柔軟にし、開発者や研究者にとって新たな可能性を切り開くものとなるでしょう。
ネットの反応
Yeah, Ollama is controlled by environment variables, and you missed it (others have pointed out) – you should do a follow-up/correction on the parallel processing in Ollama since it invalidates a major point in this video. OLLAMA_NUM_PARALLEL=x (there’s another variable to allow loading multiple different models too – that could be interesting with enough VRAM).
Alex, have you done a video about using Open WebUI ? It’s been my primary tool for interfacing with llamacpp behind the background, and you can use ollama with it too. But then you cna use all your models at once. And keep history going, etc.
Ollama has an environment variable that you can set to parallel processing (i.e. OLLAMA_NUM_PARALLEL=4)
For beginners isn’t it better to use LM Studio, which is installed in 1 click and doesn’t require any work with the terminal?
I have tested this on my PC after your video and llama.cpp (cuda verision on Arch Linux) is faster with same models aprox 10-15% than lmstudio and ollama. I have Ryzen 9 9950X3D, 128GB DDR5 5600, RTX5090 and RTX3090. gpt oss 20b: 340-350 tokens (ollama/lmstudio 295-300), gpt-oss 120b 35-40 tokens/sec (up to 30 tokens in Ollama/lmstudio). just FYI – this results are with flash attension and with max context (131072). THANK YOU SO MUCH! You made my day!
AIの所感
ローカルLLMの実行環境は日々進化しており、Llama.cppの新Web UIは、特に並列処理の面でOllamaに対する明確な優位性を示しました。Ollamaが環境変数で並列処理に対応できるというコメントもありましたが、Llama.cppが提供する柔軟性とパフォーマンスは、開発者やヘビーユーザーにとって非常に魅力的です。Apple Siliconのような特定のハードウェア環境を最大限に活用できる点も、Llama.cppの強みと言えるでしょう。ローカルLLMの活用が広がるにつれて、より効率的で柔軟な実行環境の需要は高まる一方であり、Llama.cppのようなツールの進化は、そのニーズに応える重要な役割を果たすと考えられます。今後は、各ツールの得意分野や利用シーンに応じた使い分けが、ローカルLLM運用の鍵となるでしょう。