大模型部署框架Ollama和vLLM怎么選？一文講透兩大框架的優缺點和適用場景 原創
Ollama
在人工智能技術迅猛發展的今天，大型語言模型(LLM)的應用越來越廣泛。Ollama作為一款創新的開源框架，為開發者和研究者提供了在本地環境高效部署和運行LLM的全新解決方案。
跨平臺安裝指南
Ollama支持主流操作系統，安裝過程極為簡便：
? Linux用戶可通過終端一鍵安裝：
wget -O - https://setup.ollama.ai | bash? macOS用戶推薦使用Homebrew：
brew tap ollama/ollama && brew install? Windows用戶可通過WSL輕松部署
模型快速啟動示例
啟動預訓練模型僅需簡單指令：
ollama start qwen2.5-14b --detail添加--detail參數可實時監控token生成速率，便于性能調優。
個性化模型配置
我們可以通過Modelfile可實現深度定制，比如新建下面一個文件：
BASE qwen2.5-14b
# 模型參數設置
SET temperature 0.7
SET context_length 16384
SET max_tokens 8192
# 角色定義
DEFINE ROLE "您是一位專業的技術顧問"構建自定義模型流程：
ollama build custom-model -c config.mod
ollama activate custom-model --detail交互方式
- 原生API接口調用示例：
import requests
response = requests.post('http://<my_ollama_server_ip>:11434/api/chat',
json={
'model': 'qwen2.5:14b',
'messages': [
{
'role': 'system',
'content': 'You are a helpful AI assistant.'
},
{
'role': 'user',
'content': 'What is AI Agent?'
}
],
'stream': False
}
)
print(response.json()['message']['content'])2.兼容OpenAI接口的Python實現：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="http://<my_ollama_server_ip>:11434/v1",
api_key="xx"# 可設成任意字符串
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen2.5:14b",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "What is AI Agent?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)核心功能亮點
- 實時Token生成特性：我們的系統支持生成即時token，與OpenAI API完全兼容，非常適合用于開發響應式應用。
- 并行模型運行：我們的系統可以同時操作多個模型，但需要注意一點。當VRAM資源有限時，Ollama會關閉一個模型以啟動另一個，所以合理規劃資源至關重要。
- 高度定制化設定：通過API調用，我們可以進行各種自定義設置，盡管這提供了極大的靈活性，但對初學者和用于生產環境的服務器可能不是那么友好。
- CPU兼容和智能資源管理：如果VRAM資源不足，我們的系統可以智能地將模型轉移到CPU上執行，這使得在GPU內存受限的系統上也能夠運行大型模型服務。
- 編程語言無關：你可以自由選擇Python、JavaScript、Go等編程語言，或者任何具有HTTP功能的編程語言進行開發。
vLLM
在深度學習推理領域，vLLM框架憑借其卓越的性能表現脫穎而出。作為基于PyTorch構建的專用解決方案，該框架深度融合CUDA加速技術，通過創新性的連續批處理機制、智能內存分配策略以及分布式張量計算能力，為大規模語言模型部署提供了工業級的高效運行環境。
相較于Ollama這類簡易工具，vLLM更適合采用容器化部署方案。Docker的標準化環境封裝特性能夠有效解決跨平臺兼容性問題。部署前需確保滿足以下技術要求：
- Docker運行環境已正確配置
- NVIDIA容器運行時支持已安裝
- 16GB及以上物理內存容量
- 配備充足顯存的NVIDIA顯卡
下載模型
以下演示如何在容器環境中部署Qwen2.5-14B模型：
首先建立模型存儲目錄并獲取量化模型：
mkdir -p model_repository/Qwen2.5-14B/
curl -L https://huggingface.co/lmstudio-community/Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF/resolve/main/Qwen2.5-14B-Instruct-Q4_K_M.gguf \
-o model_repository/Qwen2.5-14B/model.gguf除了使用curl 命令下載模型，也可以通過腳本下載：
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
pip install modelscope使用modelscope下載并緩存到/usr/local，模型地址可以改成你想要下載的
import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
from modelscope.hub.api import HubApi
api = HubApi()
# 有的地方需要，key在 modelscope.cn/models 右上角個人那邊
# api.login('xxx你的賬號對應的key')
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ', cache_dir='/usr/local',revision='master')
print(model_dir)啟動模型
我們還需要設置 generation_ config.son 文件, 為了測試方便，這里設置temperature = 0。
{
"bos_token_id": 151643,
"pad_token_id": 151643,
"do_sample": true,
"eos_token_id": [
151645,
151643
],
"repetition_penalty": 1.05,
"temperature": 0.0,
"top_p": 0.8,
"top_k": 20,
"transformers_version": "4.37.0"
}因此，需要創建一個文件夾，其中包含這個 JSON 文件，并確保它的名稱為 generation_ config. json。然后，使用多個參數運行 docker 容器：
# 需要GPU支持
docker run -it \
--runtime nvidia \
--gpus all \
--network="host" \
--ipc=host \
-v ./models:/vllm-workspace/models \
-v ./config:/vllm-workspace/config \
vllm/vllm-openai:latest \
--model models/Qwen2.5-14B-Instruct/Qwen2.5-14B-Instruct-Q4_K_M.gguf \
--tokenizer Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct \
--host "0.0.0.0" \
--port 5000 \
--gpu-memory-utilization 1.0 \
--served-model-name "VLLMQwen2.5-14B" \
--max-num-batched-tokens 8192 \
--max-num-seqs 256 \
--max-model-len 8192 \
--generation-config config這些參數的含義如下：
--runtime nvidia --gpus all: 啟用對容器的 NVIDIA GPU 支持。
--network="host": 使用主機網絡模式以獲得更好的性能。
--ipc=host: 允許主機和容器之間共享內存。
- v ./model:/vllm-workspace/model: 將本地模型目錄裝入容器，目錄包含了示例的Qwen2.5–14B模型
--model: 指定 GGUF 模型文件的路徑。
--tokenizer: 定義要使用的 HuggingFace tokenizer。
--gpu-memory-utilization 1: 將 GPU 內存使用率設置為 100% 。
--served-model-name: 通過 API 提供服務時模型的自定義名稱，可以指定所需的名稱。
--max-num-batched-tokens: 批處理中的最大token數量。
--max-num-seqs: 同時處理的序列的最大數目。
--max-model-len: 模型的最大上下文長度。交互方式
- 原生API接口調用示例：
import requests
response = requests.post('http://192.168.123.23:5000/v1/chat/completions',
json={
'model': 'VLLMQwen2.5-14B',
'messages': [
{
'role': 'system',
'content': 'You are a helpful AI assistant.'
},
{
'role': 'user',
'content': 'What is artificial intelligence?'
}
],
'stream': False
}
)
print(response.json()['choices'][0]['message']['content'])2.兼容OpenAI接口的Python實現：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="http://<my_vLLM_server_ip>:5000/v1",
api_key="xx"
)
response = client.chat.completions.create(
model="VLLMQwen2.5-14B",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "What is AI Agent?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)核心功能亮點
vLLM被專門設計用于高性能推理和生產環境，其主要特點包括：
- 優化的GPU效能：通過CUDA和PyTorch的配合使用，我們充分發揮了GPU的潛力，從而實現更迅速的推理過程。
- 批處理功能：我們實現了連續的批處理和高效的內存管理，以此來提升多個并行請求的吞吐量。
- 安全性：內建API密鑰支持和正確的請求驗證機制，而不是直接忽視身份驗證。
- 靈活的部署方式：全面支持Docker，可以對GPU內存使用和模型參數進行精細控制。
Ollama vs vLLM
- 性能表現：基準測試顯示vLLM具有明顯的速度優勢，單請求處理時token生成速率較Ollama提升超過15%（實測數據：vLLM 29 token/s vs Ollama 25 token/s）
- 并發處理能力：vLLM采用先進的資源調度算法，可高效處理高并發請求；而Ollama在并行請求處理方面存在架構限制，即使少量并發請求（如4個）也會導致系統資源爭用問題。
- 開發便捷性：Ollama憑借極簡的交互設計脫穎而出，開發者通過單行命令即可實現模型交互；相較之下，vLLM需要掌握容器化部署技術，并需理解各類性能調優參數。
- 生產就緒度：vLLM的工業級特性使其成為企業級部署的首選，包括多家知名AI服務商在內的技術團隊都采用其作為核心推理引擎。該框架支持細粒度的資源分配和彈性擴展，完美適配云原生環境。
- 安全機制：vLLM內置完善的認證體系，支持基于token的訪問控制；而Ollama默認采用開放式訪問模式，需要額外配置網絡層防護措施來保證服務安全。
- 技術支持體系：Ollama的文檔注重快速上手體驗，但技術實現細節相對匱乏，社區論壇中的關鍵技術問題經常得不到有效解答。vLLM則建立了立體化的技術支持體系，包括：
- 詳盡的API規范文檔
- 性能調優白皮書
- 活躍的開發者社區
- 專門的技術門戶網站
對比維度 | Ollama | vLLM |
核心定位 | 輕量級本地大模型運行工具（適合個人開發/實驗） | 生產級大模型推理框架（適合企業/高并發場景） |
部署難度 | 簡單：一鍵安裝，支持 Mac/Linux/Windows（WSL） | 較復雜：依賴 Python 環境，需手動配置 GPU 驅動和 CUDA |
硬件要求 | 低：CPU 可用（推薦 16GB+ 內存），可選 GPU 加速 | 高：必須 NVIDIA GPU（顯存越大越好），依賴 CUDA 計算 |
模型支持 | 內置主流開源模型（Llama2、Mistral、DeepSeek 等），自動下載預訓練模型 | 支持 HuggingFace 格式模型，需手動下載和轉換模型文件 |
運行性能 | 中等：適合單次問答、小規模交互 | 極高：優化了顯存管理和批處理，支持千級別并發請求 |
使用場景 | 個人學習、本地測試、快速原型開發 | 企業級 API 服務、高并發推理、云端部署 |
交互方式 | 命令行直接對話，支持類似 ChatGPT 的交互界面 | 需通過 API 調用（OpenAI 兼容接口），無內置對話界面 |
資源占用 | 靈活：可調整 CPU/內存占用，適合低配電腦 | 固定：顯存占用量大，需預留資源應對峰值負載 |
擴展性 | 有限：專注于單機本地化運行 | 強：支持分布式部署、動態批處理、多 GPU 并行 |
新手友好度 | 極高：開箱即用，無需代碼基礎 | 中等：需了解 Python 和 API 開發基礎 |
社區支持 | 活躍的開發者社區，文檔清晰 | 學術團隊維護，更新頻繁但偏向技術文檔 |
典型用途 | 寫代碼、翻譯、文案生成等個人任務 | 構建智能客服、批量文檔處理、AI 賦能業務系統 |
總結
如果你想在本地或遠程服務器上快速試驗大模型，Ollama是理想之選，其易用性讓初次使用大型語言模型的開發者能平滑入門。而對于注重性能、可擴展性和資源優化的生產環境，vLLM表現出色，高效處理并行請求和優化GPU利用，且文檔完備，使其成為生產環境大規模部署的強力候選者，尤其在充分挖掘硬件性能方面。
本文轉載自公眾號AI 博物院 作者：longyunfeigu
原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/l7fZUFuNwiEqJhuUZGZrQw??
