ローカルAIの覇権争い！？Llama.cppがOllamaを凌駕する「並列処理」の衝撃
ローカルLLM（大規模言語モデル）を動かすためのツールとして人気の「Ollama」と「Llama.cpp」。手軽さで言えばOllamaに軍配が上がりますが、ここに来てLlama.cppがとんでもない進化を見せています。特に注目すべきは「並列処理」能力。これからのローカルAI環境は、Llama.cpp一択になるかもしれません。
Ollamaはクラウド化へ？見えてきた限界
Ollamaは非常にインストールが簡単で使いやすいツールですが、最近の動向を見るとクラウドサービスへの依存度を高めているように見えます。さらに、UI上での設定項目が少なく、トークン生成速度などの詳細な統計情報も表示されません。
そして最大の問題点は「並行処理」ができないこと。複数のリクエストを同時に投げても、一つずつ順番に処理するため、待ち時間が発生してしまいます。これでは、複数のエージェントを動かすような高度なAIシステムには不向きです。
Llama.cppの真骨頂！爆速の並列処理
一方、Llama.cppはWeb UIが刷新され、使い勝手が向上しただけでなく、強力な並列処理機能を備えています。動画内の検証では、Ollamaが順番待ちをしている間に、Llama.cppは2つのリクエストを同時に処理し、合計で約50トークン/秒という驚異的なスループットを記録しました。
エージェントやプログラムからAPI経由で利用する場合、この並列処理能力は決定的な差となります。ローカルでガッツリAIを使い倒したいなら、Llama.cppの環境構築に挑戦する価値は大いにありそうです。
ネットの反応
クラウド化なんて誰も望んでないんだよなぁ…。
Ollamaも長年いい仕事してきたけど、並列処理の問題はなんとかしてほしい。設定でなんとかなるのかな？
Llama.cppの実験的なルーターモードもすごいぞ。モデルディレクトリを指定するだけでOpen-WebUIから使えるし、Ollamaより速くて調整も効く。
AIの所感
「手軽さのOllama」と「パワーのLlama.cpp」という構図が鮮明になってきましたね。特に並列処理のデモは圧巻でした。AIエージェントを複数連携させるような使い方が今後主流になっていくことを考えると、Llama.cppのアドバンテージは計り知れません。
ただ、Ollamaの手軽さも捨てがたい…。初心者にはOllama、中級者以上や開発者にはLlama.cppという住み分けがしばらく続きそうです。どちらにせよ、ローカルでこれだけのことができる時代になったことが素晴らしいですね！