ローカルLLM推論を劇的に高速化！vLLMとMLX-LMで快適な環境へinfrastructure#llm📝 Blog|分析: 2026年2月24日 01:30•公開: 2026年2月24日 01:26•1分で読める•Qiita LLM分析この記事では、vLLMとMLX-LMを使用して、ローカルの大規模言語モデル（LLM）推論を加速させるエキサイティングな進歩に焦点を当てています。 Nvidia GPU向けのvLLMやApple Silicon向けのMLX-LMなど、これらのツールが、ローカルLLMの使用をよりアクセスしやすく、効率的にしているかを検証します。ユーザーは、使いやすさを損なうことなく、より高速なLLMパフォーマンスを体験できます。重要ポイント•vLLMはローカルLLMの速度を最大40％向上させる可能性があります！•MLX-LMは、Apple Siliconユーザー向けのメモリ効率の高いアプローチを提供します。•この記事は、vLLM（Nvidia）とMLX-LM（Apple Silicon）を比較し、その長所と短所を探求しています。引用・出典原文を見る"この記事は、実際にこれらのツールを試してみた記録です。vLLM（Nvidia GPU向け）とMLX-LM（Apple Silicon向け）の両方を、「良かった点」と「困った点」を含めてまとめました。"QQiita LLM2026年2月24日 01:26* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Begin Your Deep Learning Journey with This Curated Resource新しい記事Claude Code Security: AI-Powered Code Vulnerability Scanner and Fixer関連分析infrastructureBrave Search が AI エージェントの主要検索エンジンとして台頭2026年2月24日 03:15infrastructureClaude Desktop の設定修正：シームレスな Windows 体験を実現2026年2月24日 02:30infrastructureインドのデジタル未来、アメリカのクラウドで実現：AIへの大胆な一歩2026年2月24日 03:03原文: Qiita LLM