llama.cpp と Ollama の違いとは？

🐪 llama.cpp と 🦙 Ollama の違いとは？

llama.cpp と Ollama はどちらも、大規模言語モデル（LLM）をローカル環境で実行するためのツールですが、それぞれ目的や特徴が異なります。

🐪 llama.cpp とは？

• llama.cpp は C++で書かれた低レベルの実装で、LLaMA、Mistral、Gemma、Qwen などの量子化されたモデル（GGUF形式）をCPUやGPU上で高速に動作させることができます。

🔧 主な特徴:

• C++ で実装、非常に高速
• GGUF形式のモデルに対応
• macOS、Linux、Windows、Raspberry Pi に対応
• 完全にオフラインで動作可能
• CLIツール（main, chat, quantizeなど）付き

💡 実行例:

./main -m models/llama-2-7b-chat.gguf -p "こんにちは！"

🧠 向いている人:

• 細かく制御したい開発者
• ローカル推論、研究、パフォーマンス検証
• 軽量な環境での使用

🦙 Ollama とは？

• Ollama は llama.cpp などをベースにした 高レベルなラッパーツールで、1コマンドでローカルLLMを起動できる簡易なプラットフォームです。

🔧 主な特徴:

• モデルのダウンロードや管理を自動で行う
• CLIから1行でモデルを実行
• REST API 経由でアプリ連携が可能
• GPU対応（対応ハードウェア上）
• Modelfile によるカスタムモデル構築も可能

💡 実行例:

ollama run llama3.2
>>> /?
Available Commands:
  /set            Set session variables
  /show           Show model information
  /load    Load a session or model
  /save    Save your current session
  /clear          Clear session context
  /bye            Exit
  /?, /help       Help for a command
  /? shortcuts    Help for keyboard shortcuts

Use """ to begin a multi-line message.

>>> Send a message (/? for help)

🧠 向いている人:

• 手軽にLLMを使いたい開発者
• アプリに組み込みたい人
• APIを使ったチャットボット開発など

🆚 llama.cpp vs Ollama 比較表

🔚 まとめ

• llama.cpp：細かい制御をしたい中級〜上級者向け
• Ollama：手軽に使いたい人や開発者向け。API連携に強い