Ollama 与 vLLM 详解及对比

Ollama 简介

Ollama 是一个用于在本地运行大型语言模型（LLMs）的工具，它提供了简单的命令行接口和 REST API，允许开发者快速部署并交互式地使用各种开源模型。

特点

• 易用性强：提供简洁的 CLI 和 REST API，开箱即用。
• 支持多种模型：预设了对 Llama、Llama2、CodeLlama 等多个主流模型的支持。
• 跨平台兼容性好：可在 macOS、Linux 及 Windows 上运行。
• 轻量级部署：无需复杂的配置即可完成部署。
• 本地推理能力：所有计算都在本地执行，保护隐私且不依赖云端服务。
• 社区活跃度高：拥有活跃的社区和持续更新的模型库。

vLLM 简介

vLLM 是由伯克利的研究团队开发的一个高性能语言模型推理和服务库，专注于提升解码阶段的吞吐量和延迟表现。它基于 PagedAttention 技术，借鉴了操作系统的虚拟内存管理思想来高效处理长文本序列。

特点

• 高性能推理引擎：通过 PagedAttention 实现高效的 attention 计算，显著提升吞吐量。
• 支持多 GPU：可利用多个 GPU 进行并行推理，适用于大规模部署场景。
• 低延迟 & 高吞吐：特别适合需要高并发请求处理的服务端应用。
• Python 接口友好：提供 Python SDK，便于集成到现有系统中。
• 灵活部署选项：既可用于本地服务也可用于云环境中的微服务架构。
• 持续学术研究驱动：背后有强大的研究背景和技术演进能力。

详细对比

总结表格

结论

• 如果你是初学者或希望快速上手体验模型效果，建议选择 Ollama，它几乎不需要任何配置就能开始使用。
• 如果你正在构建一个面向用户的 AI 服务，并且重视性能与扩展性，那么 vLLM 是更优的选择，特别是在需要处理大量并发请求时，其优势尤为明显。

两者各有千秋，在实际选型中应根据具体需求进行权衡。