[!quote] 背景
近年来,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,而高效的部署方案至关重要。Ollama和vLLM作为两种流行的LLM部署工具,各有优劣。本文将深入比较Ollama和vLLM的部署方式,帮助选择最合适的方案。
一、基础知识解析
在深入探讨之前,我们先来了解一下这两个框架的核心功能。
1. 什么是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。它的优势体现在以下几个方面:
- 快速令牌生成:采用连续批处理技术,让令牌生成速度大幅提升。
- 高效内存利用:借助PagedAttention技术,在处理大上下文窗口时,能有效控制GPU内存消耗。
- 无缝集成:与PyTorch、TensorFlow等主流深度学习平台兼容,可轻松融入AI工作流程。
VLLM深受AI研究人员和需要大规模高性能推理的企业青睐。
2. 什么是奥拉玛(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。它具备以下特点:
- 预打包模型丰富:内置了LLaMA、Mistral、Falcon等多种模型。
- 硬件适配性强:针对日常使用的硬件进行了CPU和GPU推理优化,无论是MacBook、PC还是边缘设备,都能流畅运行AI模型。
- 操作便捷:提供简洁的API和命令行界面(CLI),开发人员只需简单配置,就能快速启动大语言模型。
对于想在个人电脑上尝试AI模型的开发人员和AI爱好者来说,Ollama是个不错的选择。
二、性能大比拼:速度、内存与可扩展性
性能是衡量推理框架优劣的关键指标,下面我们从速度、内存效率和可扩展性三个方面,对VLLM和Ollama进行对比。
对比维度 | Ollama | vLLM |
---|---|---|
核心定位 | 轻量级本地大模型运行工具(适合个人开发/实验) | 生产级大模型推理框架(适合企业/高并发场景) |
部署难度 | 简单:一键安装,支持 Mac/Linux/Windows(WSL) | 较复杂:依赖 Python 环境,需手动配置 GPU 驱动和 CUDA |
硬件要求 | 低:CPU 可用(推荐 16GB+ 内存),可选 GPU 加速 | 高:必须 NVIDIA GPU(显存越大越好),依赖 CUDA 计算 |
模型支持 | 内置主流开源模型(Llama2、Mistral、DeepSeek 等),自动下载预训练模型 | 支持 HuggingFace 格式模型,需手动下载和转换模型文件 |
运行性能 | 中等:适合单次问答、小规模交互 | 极高:优化了显存管理和批处理,支持千级别并发请求 |
使用场景 | 个人学习、本地测试、快速原型开发 | 企业级 API 服务、高并发推理、云端部署 |
交互方式 | 命令行直接对话,支持类似 ChatGPT 的交互界面 | 需通过 API 调用(OpenAI 兼容接口),无内置对话界面 |
资源占用 | 灵活:可调整 CPU/内存占用,适合低配电脑 | 固定:显存占用量大,需预留资源应对峰值负载 |
扩展性 | 有限:专注于单机本地化运行 | 强:支持分布式部署、动态批处理、多 GPU 并行 |
新手友好度 | 极高:开箱即用,无需代码基础 | 中等:需了解 Python 和 API 开发基础 |
社区支持 | 活跃的开发者社区,文档清晰 | 学术团队维护,更新频繁但偏向技术文档 |
典型用途 | 写代码、翻译、文案生成等个人任务 | 构建智能客服、批量文档处理、AI 赋能业务系统 |
1. 关键性能指标分析
VLLM借助PagedAttention技术,在推理速度上优势明显,处理大上下文窗口时也能游刃有余。这让它成为聊天机器人、搜索引擎、AI写作辅助工具等高性能AI应用的首选。
Ollama的速度也还不错,但受限于本地硬件配置。在MacBook、PC和边缘设备上运行小型模型时表现良好,不过遇到超大模型就有些力不从心了。
结论:Ollama更适合初学者,而需要深度定制的开发人员则可以选择VLLM。
三、应用场景:VLLM和Ollama分别适用于哪些场景?
1. VLLM的最佳应用场景
- 企业AI应用:如客户服务聊天机器
bobyai 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。
2. 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、W
bobyai indows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。
总结:VLLM更适合AI工程师,而Ollama则是开发人员和AI爱好者的好帮手。
四、如何上手使用?(分步指南)
1. VLLM入门教程
- 安装依赖项:在命令行中输入
pip install vllm
,按提示完成安装。 - 在LLaMA模型上运行推理:在Python环境中,输入以下代码:
“`yaml
from vllm import LLM
llm = LLM(model=”meta-llama/Llama-2-7b”)
output = llm.generate(“What is VLLM?”)
上述代码中,首先从`vllm`库中导入`LLM`类,bobyai 然后创建`LLM`对象,并指定使用`meta-llama/Llama-2-7b`模型。最后,使用`generate`方法输入问题“What is VLLM?”,就能得到模型的输出结果。
### 2. Ollama入门教程
1. **安装Ollama(Mac/Linux系统)**:在终端中输入`brew install ollama`,等待安装完成。
2. **下载并运行模型**:在终端输入`ollama run mistral`,即可下载并运行Mistral模型。
3. **调用Ollama的API**:在Python环境中,使用以下代码调用API:
```yaml
import requests
response = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", json={"model": "mistral", "prompt": "Tell me a joke"})
print(response.json())
上述代码中,首先导入`requests`库,然后使用`requests.post`方法向本地的Ollama API发送请求,请求地址为`http://localhost:11434/api/generate`,并在请求中指定使用的模型为`mistral`,输入的提示内容为“Tell me a joke”。最后,打印API返回的结果。
总结:Ollama安装更简单,而VLLM的定制性更强。
五、同系列
[[DeepSeek 从入门到精通 —— Debian12 本地部署]]
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