DifyとOllamaを同じVPSで動かす要件とメモリ目安

DifyとOllamaは同じVPS（仮想専用サーバー）で動かせますが、GPU（画像処理装置）非搭載の環境ではメモリ（RAM）の容量設計が重要になります。Difyの単体要件にモデルサイズや処理量を足してプランを検討する必要があります。

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Difyをセルフホストする際の最小要件

Docker Compose（複数コンテナを一括管理するツール）を使ったDifyの最小要件は、CPU 2コア以上、RAM 4GiB以上です。

Linux環境では、Docker 19.03以上とDocker Compose 2.24.0以上が必要になります。ただし、この要件にはOllamaやローカルモデルのメモリは含まれていません。

OllamaをCPUで動かす仕組みとメモリの考え方

Ollamaの公式FAQによると、GPUがないVPSでは、AIモデルはすべてシステムのRAMに読み込まれます。

必要なRAMは、同時に処理するリクエスト数とコンテキスト長（一度に処理できるテキストの長さ）に比例して増加します。Ollamaのコマンド実行結果で「100% CPU」と表示されるのは、モデルがすべてRAMにある状態です。

モデルのダウンロードサイズとメモリの目安

Ollamaの公式ドキュメントには、モデルの大きさごとの必要メモリの明確な数値目安は書かれていません。そのため、モデルファイルのダウンロードサイズを参考にしつつ、コンテキスト分のメモリを加算して考える必要があります。

※数値は2026年10月16日時点のOllama公式ライブラリに基づくダウンロードサイズです。実際の稼働時にはコンテキスト分のメモリが追加されます。

主要VPS各社のメモリ別料金とプラン比較

同じサーバー上でDifyとOllamaを同時に動かす場合、4GBプランではメモリが不足する可能性が高いため、8GB以上のプランを検討するのが現実的です。各社の料金プランを確認します。

※料金は2026年10月16日時点の公式情報です。シンVPSは一括前払いの換算額、ConoHaはまとめトクや時間課金の上限、ABLENETは年払いや月払いで価格が異なります。

GPU非搭載VPSにおける外部API併用という選択肢

ABLENET VPSなどの公式案内では、GPU非搭載構成における大規模LLM推論や高速生成は対象外とされています。

ローカルモデルの動作が重い場合やメモリが足りない場合は、DifyからOpenAIやAnthropicなどの外部APIを接続先として利用する構成も選択肢になります。

次に確認すること

動かしたいAIモデルのサイズに合わせてVPSのメモリプランを決定してください。実際に導入する際は、各VPSの公式ページで最新の料金体系やキャンペーン条件を確認しましょう。