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Text Generation Inference (TGI) は、非常に特有の雰囲気を持っています。 推論の分野で最も新しい子供ではありませんが、すでに本番環境でのトラブルを学び、その教訓をデフォルト設定に焼き付けているのが TGI です。

SGLang は、大規模言語モデルおよびマルチモーダルモデル向けの高パフォーマンスなサービングフレームワークであり、単一の GPU から分散クラスターに至るまで、低レイテンシかつ高スループットの推論を提供するために設計されています。

まもなく vLLM や llama.cpp など、それぞれのスタックが独自のポートで稼働している状態に陥ります。下流のシステムはすべて**/v1というベース URL を求めるため、ポート、プロファイル、ワンオフスクリプトを頻繁に変更することになります。llama-swapは、これらのスタックの前に配置される/v1**プロキシです。

大多数のローカルAI環境は、モデルとランタイムから始まります。

ローカル推論には、llama.cpp に戻って利用する機会が多いです。Ollama 他が抽象化して隠している部分を自分で制御できるだけでなく、すぐに動作するからです。GGUFモデルを llama-cli で対話的に実行したり、llama-server で OpenAI 互換の HTTP API を公開したりするのが簡単です。

ほとんどのローカルAI環境の構築は、同じところから始まります。モデル、ランタイム、そしてチャットインターフェース。

正しい ヘッドレス CMS の選択は、コンテンツ管理戦略を成功させるか、失敗させるかを左右します。 開発者がコンテンツ駆動型アプリケーションを構築する方法に影響を与える3つのオープンソースソリューションを比較してみましょう。

ここに、AI 支援コーディングツールと AI コーディングアシスタント の良い点についていくつかリストアップします。