VLLM vs- Ollama

大型語言模型 (LLM) 的興起改變了 AI 驅動的應用程序，開發人員依賴於優化的推理框架，這個領域的兩個傑出解決方案是 VLLM 和 Ollama。

關於 LangChat

LangChat 是 Java 生態下企業級 AIGC 項目解決方案，集成 RBAC 和 AIGC 大模型能力，幫助企業快速定製 AI 知識庫、企業 AI 機器人。

支持的 AI 大模型： Gitee AI / 阿里通義 / 百度千帆 / DeepSeek / 抖音豆包 / 智譜清言 / 零一萬物 / 訊飛星火 / OpenAI / Gemini / Ollama / Azure / Claude 等大模型。

官網地址：http://langchat.cn/

開源地址：

Gitee：https://gitee.com/langchat/langchat
Github：https://github.com/tycoding/langchat

大型語言模型 (LLM) 的興起改變了 AI 驅動的應用程序，實現了從聊天機器人到自動代碼生成的一切。然而，高效運行這些模型仍然是一個挑戰，因爲它們通常需要大量的計算資源。

爲了解決這個問題，開發人員依賴於優化的推理框架，旨在最大限度地提高速度、最大限度地減少內存使用量並無縫集成到應用程序中。這個領域的兩個傑出解決方案是 VLLM 和 Ollama——每個解決方案都滿足不同的需求。

VLLM 是一個優化的推理引擎，可提供高速令牌生成和高效的內存管理，使其成爲大型 AI 應用程序的理想選擇。
Ollama 是一個輕量級且用戶友好的框架，可簡化在本地機器上運行開源 LLM 的過程。

那麼，你應該選擇哪一個呢？在這次全面的比較中，我們將分解它們的性能、易用性、用例、替代方案和分步設置，以幫助你做出明智的決定。

1、VLLM 和 Ollama 概述

在深入瞭解細節之前，讓我們先了解這兩個框架的核心目的。

VLLM（超大型語言模型）是由 SKYPILOT 構建的推理優化框架，旨在提高在 GPU 上運行的 LLM 的效率。它專注於：

使用連續批處理快速生成令牌。
通過 PagedAttention 實現高效的內存使用，允許處理大型上下文窗口而不會消耗過多的 GPU 內存。
無縫集成到 AI 工作流中，兼容 PyTorch 和 TensorFlow 等主要深度學習平臺。

VLLM 被需要大規模高性能推理的 AI 研究人員和企業廣泛使用。

Ollama 是一個本地 LLM 運行時，可簡化部署和使用開源 AI 模型。它提供：

預打包模型，例如 LLaMA、Mistral 和 Falcon。
優化的 CPU 和 GPU 推理，用於在日常硬件上運行 AI 模型。
一個簡單的 API 和 CLI，允許開發人員以最少的配置啓動 LLM。

對於希望在個人機器上試驗 AI 模型的開發人員和 AI 愛好者來說，Ollama 是一個絕佳的選擇。

2、性能：速度、內存和可擴展性

性能是選擇推理框架的關鍵因素。讓我們在速度、內存效率和可擴展性方面比較一下 VLLM 和 Ollama。

關鍵性能指標：

VLLM 利用 PagedAttention 來最大化推理速度並有效處理大型上下文窗口。這使得它成爲聊天機器人、搜索引擎和 AI 寫作助手等高性能 AI 應用程序的首選解決方案。

Ollama 提供了不錯的速度，但受到本地硬件的限制。它非常適合在 MacBook、PC 和邊緣設備上運行較小的模型，但在處理非常大的模型時會遇到困難。

結論：Ollama 更適合初學者，而 VLLM 是需要深度定製的開發人員的選擇。

3、用例：何時使用 VLLM 而不是 Ollama？

VLLM 的最佳用例

企業 AI 應用程序（例如客戶服務機器人、AI 驅動的搜索引擎）
在高端 GPU（A100、H100、RTX 4090 等）上部署基於雲的 LLM
微調和運行自定義模型
需要大型上下文窗口的應用程序

不適合：個人筆記本電腦、休閒 AI 實驗

Ollama 的最佳用例

在沒有云資源的情況下在 Mac、Windows 或 Linux 上運行 LLM
無需複雜設置即可在本地試驗模型
想要使用簡單 API 將 AI 集成到應用程序中的開發人員
邊緣計算應用程序

不適合：大規模 AI 部署、繁重的 GPU 工作負載

結論：VLLM 適用於 AI 工程師，而 Ollama 適用於開發人員和業餘愛好者。

4、快速上手

VLLM 要首先安裝依賴項：

pip install vllm

在 LLaMA 模型上運行推理：

from vllm import LLM
llm = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b")
output = llm.generate("What is VLLM?")

Ollama 要安裝 Ollama (Mac/Linux)：

brew install ollama

然後下載並運行模型：

ollama run mistral

調用 Ollama 的 API：

import requests
response = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", json={"model": "mistral", "prompt": "Tell me a joke"})
print(response.json())

結論：Ollama 更易於安裝，而 VLLM 提供更多定製。

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最後，推薦大家關注一下開源項目：LangChat，Java 生態下的 AIGC 大模型產品解決方案。

LangChat 產品官網：https://langchat.cn/
Github: https://github.com/TyCoding/langchat
Gitee: https://gitee.com/langchat/langchat
微信：LangchainChat

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關於 LangChat

1、VLLM 和 Ollama 概述

2、性能：速度、內存和可擴展性

3、用例：何時使用 VLLM 而不是 Ollama？

4、快速上手

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