VLLM是一款經(jīng)過優(yōu)化的推理引擎，在令牌生成速度和內(nèi)存管理效率上表現(xiàn)出色，是大規(guī)模AI應(yīng)用的理想之選。Ollama則是一個輕量級、易上手的框架，讓在本地電腦上運(yùn)行開源大語言模型變得更加簡單。

那么，這兩個框架該選哪一個呢？接下來，我們會從性能、易用性、適用場景、替代方案，以及詳細(xì)的安裝步驟等方面進(jìn)行全面對比，幫助你做出更合適的選擇。

一、VLLM和Ollama是什么？基礎(chǔ)知識解析

在深入探討之前，我們先來了解一下這兩個框架的核心功能。

什么是VLLM？

VLLM（超大型語言模型）是SKYPILOT開發(fā)的推理優(yōu)化框架，主要用于提升大語言模型在GPU上的運(yùn)行效率。它的優(yōu)勢體現(xiàn)在以下幾個方面：

• 快速令牌生成：采用連續(xù)批處理技術(shù)，讓令牌生成速度大幅提升。
• 高效內(nèi)存利用：借助PagedAttention技術(shù)，在處理大上下文窗口時，能有效控制GPU內(nèi)存消耗。
• 無縫集成：與PyTorch、TensorFlow等主流深度學(xué)習(xí)平臺兼容，可輕松融入AI工作流程。

VLLM深受AI研究人員和需要大規(guī)模高性能推理的企業(yè)青睞。

什么是奧拉瑪（Ollama）？

Ollama是一個本地大語言模型運(yùn)行時環(huán)境，能簡化開源AI模型的部署和使用流程。它具備以下特點(diǎn)：

• 預(yù)打包模型豐富：內(nèi)置了LLaMA、Mistral、Falcon等多種模型。
• 硬件適配性強(qiáng)：針對日常使用的硬件進(jìn)行了CPU和GPU推理優(yōu)化，無論是MacBook、PC還是邊緣設(shè)備，都能流暢運(yùn)行AI模型。
• 操作便捷：提供簡潔的API和命令行界面（CLI），開發(fā)人員只需簡單配置，就能快速啟動大語言模型。

對于想在個人電腦上嘗試AI模型的開發(fā)人員和AI愛好者來說，Ollama是個不錯的選擇。

二、性能大比拼：速度、內(nèi)存與可擴(kuò)展性

性能是衡量推理框架優(yōu)劣的關(guān)鍵指標(biāo)，下面我們從速度、內(nèi)存效率和可擴(kuò)展性三個方面，對VLLM和Ollama進(jìn)行對比。

關(guān)鍵性能指標(biāo)分析

VLLM借助PagedAttention技術(shù)，在推理速度上優(yōu)勢明顯，處理大上下文窗口時也能游刃有余。這讓它成為聊天機(jī)器人、搜索引擎、AI寫作輔助工具等高性能AI應(yīng)用的首選。

Ollama的速度也還不錯，但受限于本地硬件配置。在MacBook、PC和邊緣設(shè)備上運(yùn)行小型模型時表現(xiàn)良好，不過遇到超大模型就有些力不從心了。

結(jié)論：Ollama更適合初學(xué)者，而需要深度定制的開發(fā)人員則可以選擇VLLM。

三、應(yīng)用場景：VLLM和Ollama分別適用于哪些場景？

VLLM的最佳應(yīng)用場景

• 企業(yè)AI應(yīng)用：如客戶服務(wù)聊天機(jī)器人、AI驅(qū)動的搜索引擎等。
• 云端高端GPU部署：適用于A100、H100、RTX 4090等高端GPU的云端大語言模型部署。
• 模型微調(diào)與定制：方便進(jìn)行模型微調(diào)和運(yùn)行自定義模型。
• 大上下文窗口需求：適用于對上下文窗口要求較高的應(yīng)用。

不太適用的場景：個人筆記本電腦、日常AI實(shí)驗(yàn)。

Ollama的最佳應(yīng)用場景

• 本地設(shè)備運(yùn)行：無需借助云資源，就能在Mac、Windows或Linux系統(tǒng)的設(shè)備上運(yùn)行大語言模型。
• 本地模型試驗(yàn)：不需要復(fù)雜的設(shè)置，就能在本地輕松試驗(yàn)各種模型。
• 簡易API集成：開發(fā)人員可以通過簡單的API將AI功能集成到應(yīng)用程序中。
• 邊緣計算應(yīng)用：在邊緣計算場景中表現(xiàn)出色。

不太適用的場景：大規(guī)模AI部署、高強(qiáng)度GPU計算任務(wù)。

總結(jié)：VLLM更適合AI工程師，而Ollama則是開發(fā)人員和AI愛好者的好幫手。

四、如何上手使用？（分步指南）

VLLM入門教程

1. 安裝依賴項(xiàng)：在命令行中輸入pip install vllm，按提示完成安裝。
2. 在LLaMA模型上運(yùn)行推理：在Python環(huán)境中，輸入以下代碼：

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

上述代碼中，首先從vllm?庫中導(dǎo)入LLM?類，然后創(chuàng)建LLM?對象，并指定使用meta-llama/Llama-2-7b?模型。最后，使用generate方法輸入問題“What is VLLM?”，就能得到模型的輸出結(jié)果。

Ollama入門教程

1. 安裝Ollama（Mac/Linux系統(tǒng)）：在終端中輸入brew install ollama，等待安裝完成。
2. 下載并運(yùn)行模型：在終端輸入ollama run mistral，即可下載并運(yùn)行Mistral模型。
3. 調(diào)用Ollama的API：在Python環(huán)境中，使用以下代碼調(diào)用API：

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

上述代碼中，首先導(dǎo)入requests?庫，然后使用requests.post?方法向本地的Ollama API發(fā)送請求，請求地址為http://localhost:11434/api/generate?，并在請求中指定使用的模型為mistral，輸入的提示內(nèi)容為“Tell me a joke”。最后，打印API返回的結(jié)果。

總結(jié)：Ollama安裝更簡單，而VLLM的定制性更強(qiáng)。

本文轉(zhuǎn)載自??柏企科技圈??，作者：柏企 ????