vLLM vs Ollama

一、介绍

vLLM:VLLM（超大型语言模型）是SKYPILOT开发的推理优化框架，主要用于提升大语言模型在GPU上的运行效率。

Ollama:Ollama是一个本地大语言模型运行时环境，能简化开源AI模型的部署和使用流程。

二、特征对比

特征	vLLM	OIlama
推理速度（Inference Speed）	极快，采用分页注意力(PagedAttention)优化	速度快，但受硬件限制
内存效率（Memory Efficiency）	出色，GPU 内存使用高效	表现良好，但受本地内存限制
可扩展性（Scalability）	为大规模人工智能部署设计	针对本地或小规模使用优化
安装难易度（Ease of Installation）	需 Python 和 CUDA 设置	简单
API 支持（API Support）	支持 PyTorch、TensorFlow、REST API	简单的命令行界面（CLI）和 API
模型选择（Model Selection）	可加载自定义模型。	预打包模型 如: Llama/Mistral等
应用场景（Best Use Case）	企业级应用部署	本地实验 / 轻量级应用
硬件要求（Ideal Hardware）	高端GPU  如:A100/H100/RTX 4090	消费级 GPU/M1/CPU/...
灵活性（Customization Flexibility）	高，支持自定义微调	低，预配置模型

三、应用场景

VLLM的最佳应用场景

• 企业AI应用：如客户服务聊天机器人、AI驱动的搜索引擎等。
• 云端高端GPU部署：适用于A100、H100、RTX 4090等高端GPU的云端大语言模型部署。
• 模型微调与定制：方便进行模型微调和运行自定义模型。
• 大上下文窗口需求：适用于对上下文窗口要求较高的应用。

不太适用的场景：个人笔记本电脑、日常AI实验。

Ollama的最佳应用场景

• 本地设备运行：无需借助云资源，就能在Mac、Windows或Linux系统的设备上运行大语言模型。
• 本地模型试验：不需要复杂的设置，就能在本地轻松试验各种模型。
• 简易API集成：开发人员可以通过简单的API将AI功能集成到应用程序中。
• 边缘计算应用：在边缘计算场景中表现出色。

不太适用的场景：大规模AI部署、高强度GPU计算任务。

文章来源：https://segmentfault.com/a/1190000046069903