ローカルLLMの世界を解き明かす：llama.cpp、Ollama、LM Studio 完全ガイドinfrastructure#llm📝 Blog|分析: 2026年2月16日 10:15•公開: 2026年2月16日 10:11•1分で読める•Qiita AI分析この記事は、ローカルで大規模言語モデル (LLM) を実行したい人にとって素晴らしい情報源です！ llama.cpp、Ollama、LM Studioという3つの主要ツールを明確かつ簡潔に比較しており、ニーズに最適なオプションを簡単に選択できます。それぞれの役割の分解は特に洞察に満ちており、これらの強力なツールの階層的な理解を提供しています。重要ポイント•このガイドは、llama.cpp（エンジン）、Ollama（モデル管理とAPI）、LM Studio（GUIアプリケーション）の関係性を明確にしています。•llama.cppで使用され、OllamaとLM Studioの両方と互換性のあるモデルファイル形式であるGGUFの重要性を説明しています。•この記事は、プライバシーを維持しながら、ローカルでLLMを活用しようとしているエンジニアと非エンジニアの両方に洞察を提供しています。引用・出典原文を見る"記事は「実は、この3つは競合ではなくレイヤーが異なる」と説明しています。"QQiita AI2026年2月16日 10:11* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事AI Redefines Work: Humans to Focus on Finding the 'Why'新しい記事Ollama: The Homebrew for Local LLMs, Revolutionizing Accessibility!関連分析infrastructureWSL2 で Claude Code を高速化！パフォーマンス向上！2026年2月16日 10:45infrastructureOllama: ローカルLLMのHomebrew、アクセシビリティ革命！2026年2月16日 10:15infrastructurellama.cpp：あなたのPCでLLM推論を民主化！2026年2月16日 10:15原文: Qiita AI