はじめに

金融、医療、政府などの業界ではデータセキュリティ要件が厳しく、公開LLM APIではコンプライアンスを満たせません。LLMのオンプレミスデプロイはこれらの業界にとって必須です。

本記事では、10社以上の企業様にLLMオンプレミスデプロイを導入した経験に基づき、7つの重要なステップを体系的に解説します。

ステップ1：モデル選定

1.1 主要なオープンソースモデル比較

モデル	パラメータ数	中国語能力	推論速度	オープンソースライセンス	推奨シナリオ
Qwen2.5-72B	72B	★★★★★	中程度	Apache 2.0	汎用シナリオ第一候補
Qwen2.5-7B	7B	★★★★	高速	Apache 2.0	軽量シナリオ
DeepSeek-V3	671B MoE	★★★★★	高速	MIT	予算十分
ChatGLM4-9B	9B	★★★★	高速	Apache 2.0	対話シナリオ
Llama3.1-70B	70B	★★★	中程度	Llama3	英語メイン
Yi-1.5-34B	34B	★★★★	やや高速	Apache 2.0	コストパフォーマンス重視

1.2 選定アドバイス

汎用能力を優先：Qwen2.5-72B

予算に制約がある場合：Yi-1.5-34B または Qwen2.5-7B

推論シナリオ：DeepSeek-V3

リソース制約あり：Qwen2.5-7B 量子化版

ステップ2：計算リソース評価

2.1 GPU必要リソース参考

モデル	FP16	INT8	INT4
7B	1×A100 40G	1×A10 24G	1×RTX4090 24G
34B	2×A100 80G	1×A100 80G	1×A100 40G
72B	4×A100 80G	2×A100 80G	2×A100 40G

2.2 コスト見積もり

構成	購入コスト	月額レンタルコスト	適用シナリオ
1×RTX4090	1.5万元	3000元	7Bモデルテスト
1×A100 40G	8万元	1.5万元	7B-34Bモデル
2×A100 80G	25万元	4万元	34B-72Bモデル
4×A100 80G	50万元	8万元	72B+モデル

ステップ3：推論エンジン選択

エンジン	スループット	レイテンシ	使いやすさ	推奨シナリオ
vLLM	★★★★★	★★★★	★★★★	本番環境第一候補
TGI	★★★★	★★★★	★★★★	互換性優先
TensorRT-LLM	★★★★	★★★★★	★★★	レイテンシ重視シナリオ
Ollama	★★★	★★★	★★★★★	ローカル開発テスト

当社のおすすめ：本番環境にはvLLM（スループット最高、コミュニティ活発）、開発・テストにはOllama（ワンクリックデプロイ）。

ステップ4：モデル量子化

4.1 量子化手法比較

手法	精度低下	速度向上	モデルサイズ縮小	適用
FP16→INT8(AWQ)	<1%	2倍	2倍	汎用推奨
FP16→INT4(GPTQ)	1%-3%	3倍	4倍	リソース制約あり
FP16→INT4(GGUF)	2%-5%	3倍	4倍	CPU推論

4.2 量子化効果参考

Qwen2.5-72Bの中国語ベンチマークにおける量子化効果：

量子化方式	C-Eval	推論速度 (Token/s)	GPUメモリ使用量
FP16	83.5	25	144GB
AWQ-INT8	82.8	48	72GB
GPTQ-INT4	81.2	72	40GB

ステップ5：コンテナデプロイ

```yaml

docker-compose.yml サンプル

services:

vllm:

image: vllm/vllm-openai:latest

deploy:

resources:

reservations:

devices:

capabilities: [gpu]

count: 2

command: >

--model Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ

--quantization awq

--tensor-parallel-size 2

--max-model-len 8192

--gpu-memory-utilization 0.9

ports:

"8000:8000"

```

ステップ6：パフォーマンス最適化

最適化項目	手法	効果
Continuous Batching	動的バッチ処理	スループット2〜3倍向上
PagedAttention	GPUメモリページング管理	GPUメモリ使用効率40%向上
Prefix Caching	システムプロンプトキャッシュ	同一プレフィクスのリクエストレイテンシ50%削減
Speculative Decoding	小モデルによる投機と大モデル検証	推論速度2〜3倍向上

ステップ7：監視と運用

7.1 主要監視指標

指標	アラートしきい値
GPU使用率	>95% が5分間継続
推論レイテンシP99	>5秒
リクエスト失敗率	>1%
GPUメモリ使用率	>90%
モデルサービス可用性	<99.9%

7.2 運用戦略

自動弾力的スケーリング：リクエスト量に応じて推論インスタンス数を自動調整

ブルーグリーンデプロイ：モデル更新のダウンタイムゼロ

カナリアリリース：新モデルをまず5%のトラフィックで検証

ログ集約：全経路リクエスト追跡

おわりに

オンプレミスデプロイは「サーバーを買ってモデルを入れる」ことではありません。適切なモデル選定、計算リソースの確保、推論の最適化、運用の徹底があって初めて、プライベートLLMは本当に使いやすくなります。まず7Bモデルでビジネスシナリオを迅速に検証し、実現可能と確認できたら72Bモデルにアップグレードすることをお勧めします。

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