CPU推論の高速化に重点を置いたllama.cppのフォーク。追加の量子化方式や、GGUF LLMをローカルで実行する機能を備えています。
ggml-org/llama.cpp
幅広いハードウェアバックエンドに対応し、LLMや視覚言語モデルをローカルまたはクラウドで実行する、純粋なC/C++製の推論エンジン。
代替できる製品:OpenAI API
Ollama
- スター
- 131,780
- フォーク
- 24,581
- 未解決の Issue
- 2,565
- 最終コミット
- 3 時間前
これは何?
llama.cppは、大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)向けの推論エンジンです。外部依存なしの純粋なC/C++で実装されています。個人のマシンでもクラウドでも、幅広いハードウェア上でモデル推論を簡単にセットアップし、高速に実行できることを目指しています。ggmlテンソルライブラリを基盤としています。
対応ハードウェアは幅広く、ARM NEON、Accelerate、Metalを利用するAppleシリコン、AVX/AVX2/AVX512/AMX対応のx86 CPU、RISC-Vのベクトル拡張に加え、NVIDIA(CUDA)、AMD(HIP)、Moore Threads(MUSA)、Intel(SYCL)のGPUなどに対応しています。また、Vulkan、OpenCL、WebGPU経由でほかのGPUも利用できます。メモリ使用量を抑える1.5ビットから8ビットまでの整数量子化に対応し、モデルがVRAMに収まらない場合はCPUとGPUに分割して実行できます。
リポジトリには、対話セッション向けの`llama cli`や、Web UIを内蔵したOpenAI互換APIサーバーの`llama serve`など、コマンドラインツールが含まれています。Hugging Faceからモデルを直接取得できるほか、Dockerイメージとビルド済みバイナリも提供されています。
主な機能
- 01外部依存のない純粋なC/C++実装
- 02Apple Metal、x86 AVX/AMX、CUDA、HIP、Vulkan、SYCLなどによるハードウェアアクセラレーション
- 03メモリ使用量を抑える1.5ビットから8ビットまでの整数量子化
- 04利用可能なVRAMを超えるサイズのモデルに対応するCPUとGPUのハイブリッド推論
- 05Web UIを内蔵したOpenAI互換APIサーバー
ユースケース
- クラウドサービスを使わず、ノートPCやデスクトップでオープンウェイトLLMをローカル実行する
- すでに同APIを利用しているアプリケーション向けに、ローカルのOpenAI互換エンドポイントを提供する
- メモリに制約のあるハードウェアやエッジデバイスで量子化モデルを実行する
- Appleシリコン、Vulkan対応GPU、Ascend NPUなど、特定のアクセラレーターでの推論を試す
クイックスタート
- 1
READMEに記載されている公式インストールスクリプトを実行する
- 2
リリースページからビルド済みバイナリをダウンロードする
- 3
Hugging Faceからモデルを直接ダウンロードして実行する
llama cli -hf ggml-org/Qwen3.5-0.8B-GGUF - 4
OpenAI互換のAPIサーバーを起動する
llama serve -hf ggml-org/Qwen3.5-0.8B-GGUF
使う前に知っておきたいこと
- CUDA、Metal、SYCLなどのバックエンドは、特定のハードウェアでのみ利用できます。
- OpenVINOバックエンドは、まだ開発中とされています。
トピック
よくある質問
- llama.cpp とは?
- 幅広いハードウェアバックエンドに対応し、LLMや視覚言語モデルをローカルまたはクラウドで実行する、純粋なC/C++製の推論エンジン。 llama.cppは、大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)向けの推論エンジンです。外部依存なしの純粋なC/C++で実装されています。個人のマシンでもクラウドでも、幅広いハードウェア上でモデル推論を簡単にセットアップし、高速に実行できることを目指しています。ggmlテンソルライブラリを基盤としています。
- llama.cpp は無料で使えますか?ライセンスは?
- llama.cpp は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- llama.cpp は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。llama.cpp の最終コミットは 2026年10月20日 です。
- llama.cpp は何に使えますか?
- クラウドサービスを使わず、ノートPCやデスクトップでオープンウェイトLLMをローカル実行する すでに同APIを利用しているアプリケーション向けに、ローカルのOpenAI互換エンドポイントを提供する メモリに制約のあるハードウェアやエッジデバイスで量子化モデルを実行する Appleシリコン、Vulkan対応GPU、Ascend NPUなど、特定のアクセラレーターでの推論を試す
- llama.cpp のインストール方法は?
- READMEに記載されている公式インストールスクリプトを実行する リリースページからビルド済みバイナリをダウンロードする Hugging Faceからモデルを直接ダウンロードして実行する: llama cli -hf ggml-org/Qwen3.5-0.8B-GGUF OpenAI互換のAPIサーバーを起動する: llama serve -hf ggml-org/Qwen3.5-0.8B-GGUF
- llama.cpp はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/ggml-org/llama.cpp
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
OpenAI互換APIで大規模言語モデルを実行・提供する、高速でメモリ効率に優れたライブラリ兼サーバー。
量子化なしで、レイヤー単位に大規模言語モデルを実行し、70Bクラスのモデルを4GB GPU 1枚で推論できるPythonライブラリ。
CPU、RAM、GPUを検出し、手元のマシンで快適に動作するオープンLLMを順位付けするRust製CLI/TUI。
コンシューマー向けGPUやCPUでDeepSeek-V4やQwen3.6などの大規模なオープンウェイトモデルを動かす、エッジネイティブなMoE推論エンジン。
GPU、CPU、RAMを検出し、パラメータ数ではなくベンチマークに基づいて、実際にハードウェア上で動作するHuggingFaceのローカルLLMを順位付けするCLIです。