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vLLMとは？高速・スケーラブルなAPIでLLM推論を強化

API開発者の皆様、vLLMがいかに大規模言語モデル（LLM）推論を高速化するかをご覧ください。高速なLLMエンドポイントのインストール、設定、デプロイ方法を習得し、バッチおよびリアルタイムでの推論提供、アテンションバックエンド、そしてトラブルシューティングに関する実践的なヒントも学べます。

Mark Ponomarev

Mark Ponomarev

23 6月 2026

vLLMとは？高速・スケーラブルなAPIでLLM推論を強化

Apidog エンタープライズ

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SOC 2 準拠

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大規模言語モデル（LLM）アプリケーションを構築していて、推論速度の遅さやメモリの制限に悩んでいませんか？vLLMは、トップクラスのAPIおよびバックエンドエンジニアがLLMの提供を加速し、高い並行処理を可能にし、インフラコストを削減するために採用しているソリューションです。この実践的なガイドでは、vLLMとは何か、その仕組み、インストール方法、およびバッチ推論とリアルタイムAPI推論の両方での使用方法を説明します。これにより、あなたのチームは高速で信頼性の高いAI機能を大規模に提供できるようになります。

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vLLMとは？LLM APIにとってなぜ重要なのか？

vLLMは、大規模言語モデルの提供のために設計されたオープンソースの、高スループットでメモリ効率の良い推論エンジンです。主要な研究者やエンジニアによって開発され、LLMのデプロイメントが直面する最大の課題の2つに対処します。

vLLMの主要な革新点:

vLLMは、特にスケーラブルで本番環境に対応した推論を必要とする開発者にとって、LLM APIのターボチャージされたバックエンドエンジンだと考えてください。

API開発者とバックエンドエンジニアがvLLMを好む理由

vLLMは、以下の理由により、技術チームにとって最適なLLM推論エンジンとして急速に普及しています。

vLLMドキュメントでサポートされているモデルの完全なリストを確認する。

ヒント: LLM搭載APIを構築またはテストしている場合は、Apidogとの統合を検討してください。Apidogを使用すると、vLLM、OpenAI、またはカスタムバックエンドを使用しているかどうかにかかわらず、LLMエンドポイントの設計、テスト、ドキュメント化が容易になり、チームはAPIコラボレーションとQAを効率化できます。
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サポートされるLLM：vLLMで動作するモデル

vLLMは、以下を含む幅広いTransformerベースのモデルをネイティブでサポートしています。

このリストは増え続けています。最新の互換性については、公式vLLMサポートモデルリストをご確認ください。

注: モデルがリストにない場合でも、サポートされているモデルとアーキテクチャを共有している場合は、動作する可能性があります。慎重にテストしてください。カスタムアーキテクチャの場合、アップストリームへのコード貢献が必要になる場合があります。

主要な概念: PagedAttentionと連続バッチ処理

これら2つの概念を理解することで、LLMデプロイメントを最適化するのに役立ちます。

PagedAttention

連続バッチ処理 (Continuous Batching)

これらの最適化が、vLLMが他の多くのLLMサービスフレームワークを上回る理由です。

前提条件: vLLMをインストールする前に必要なもの

始める前に、環境が以下の要件を満たしていることを確認してください。

vLLMのインストール方法: ステップバイステップ

1. pipを使用 (推奨)

python -m venv vllm-env
source vllm-env/bin/activate
# On Windows: vllm-env\\Scripts\\activate

pip install vllm

これにより、vLLMとその依存関係（PyTorchを含む）がインストールされます。

2. Condaを使用

conda create -n vllm-env python=3.11 -y
conda activate vllm-env
pip install vllm

ヒント: カスタムCUDAバージョンの場合は、まずcondaでPyTorchをインストールし、次にvLLMをインストールします。

3. uvを使用 (超高速インストール用)

uv venv vllm-env --python 3.12 --seed
source vllm-env/bin/activate
uv pip install vllm

4. インストールの検証

python -c "import vllm; print(vllm.__version__)"
vllm --help

インストールされたバージョンとコマンドラインヘルプが表示されるはずです。

vLLMによるオフラインバッチ推論

バッチ推論は、プロンプトのリストに対して予測を実行するのに最適です。評価、データセットの生成、または一括処理に非常に役立ちます。

例: バッチ推論スクリプト

from vllm import LLM, SamplingParams

# 1. Define prompts
prompts = [
    "The capital of France is",
    "Explain the theory of relativity in simple terms:",
    "Write a short poem about a rainy day:",
    "Translate 'Hello, world!' to German:",
]

# 2. Set sampling parameters
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
    max_tokens=150,
    stop=["\n", " Human:", " Assistant:"]
)

# 3. Initialize vLLM engine (choose a model your GPU can handle)
llm = LLM(model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1")

# 4. Generate outputs
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

# 5. Display results
for output in outputs:
    print("-" * 20)
    print(f"Prompt: {output.prompt!r}")
    print(f"Generated Text: {output.outputs[0].text!r}")
    print("-" * 20)

ヒント:

vLLMをOpenAI互換APIサーバーとして実行する

LLMをOpenAIのようなAPI経由で提供したいですか？vLLMを使用すると、エンドポイントの交換、新しいモデルのテスト、およびApidogのようなAPIツールとの統合が容易になり、シームレスな設計、モック、QAワークフローを実現できます。

vLLMサーバーを起動する

source vllm-env/bin/activate
vllm serve mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
# Or, for another model:
# vllm serve Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct

主なオプション:

サーバーはデフォルトでhttp://localhost:8000で実行されます。

Completions APIエンドポイントの使用

cURLの例:

curl http://localhost:8000/v1/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
        "prompt": "San Francisco is a city in",
        "max_tokens": 50,
        "temperature": 0.7
    }'

Pythonの例 (OpenAIクライアント):

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="EMPTY",  # Or your API key if set
    base_url="http://localhost:8000/v1"
)

completion = client.completions.create(
    model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
    prompt="Explain the benefits of using vLLM:",
    max_tokens=150,
    temperature=0.5
)
print(completion.choices[0].text)

Chat Completions APIエンドポイントの使用

cURLの例:

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "What is the main advantage of PagedAttention in vLLM?"}
        ],
        "max_tokens": 100,
        "temperature": 0.7
    }'

Pythonの例:

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful programming assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a simple Python function to calculate factorial."}
    ],
    max_tokens=200,
    temperature=0.5
)
print(chat_response.choices[0].message.content)

Apidogを使用すると、これらのAPIエンドポイントを素早く設計、モック、テストでき、LLMを搭載した製品のシームレスな統合と自動化されたQAを保証できます。

vLLM Attentionバックエンド: FlashAttention、xFormers、およびFlashInfer

vLLMは、最適な速度とメモリ効率のために複数のAttention計算バックエンドをサポートしています。

自動選択: vLLMは、デフォルトであなたのハードウェアとモデルに最適なバックエンドを選択します。

手動オーバーライド: バックエンドを強制したい場合は、vLLMを実行する前に環境変数VLLM_ATTENTION_BACKENDをFLASH_ATTN、XFORMERS、またはFLASHINFERに設定します。

一般的なvLLMの問題のトラブルシューティング

1. CUDAメモリ不足エラー

2. インストールと互換性の問題

3. モデル読み込みの失敗

4. 推論の遅延

5. 予期しない、または無意味な出力

次のステップ: LLM APIワークフローをレベルアップする

vLLMを使用すると、LLM搭載APIをより迅速にデプロイおよびスケーリングでき、Apidogを使用すると、API設計、テスト、ドキュメント作成のための完全なツールキットが得られます。この組み合わせにより、チームは次のことが可能になります。

公式ドキュメントでvLLMの高度な機能（量子化、multi-LoRA、分散サービス、投機的デコーディング）を探索し、シームレスなAPI管理のためにApidogでLLM開発ライフサイクルを強化してください。

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