VLLM vs. Ollama

大型语言模型 (LLM) 的兴起改变了 AI 驱动的应用程序，开发人员依赖于优化的推理框架，这个领域的两个杰出解决方案是 VLLM 和 Ollama。

关于LangChat

LangChat是Java生态下企业级AIGC项目解决方案，集成RBAC和AIGC大模型能力，帮助企业快速定制AI知识库、企业AI机器人。

支持的AI大模型：Gitee AI / 阿里通义 / 百度千帆 / DeepSeek / 抖音豆包 / 智谱清言 / 零一万物 / 讯飞星火 / OpenAI / Gemini / Ollama / Azure / Claude 等大模型。

官网地址：http://langchat.cn/

开源地址：

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

大型语言模型 (LLM) 的兴起改变了 AI 驱动的应用程序，实现了从聊天机器人到自动代码生成的一切。然而，高效运行这些模型仍然是一个挑战，因为它们通常需要大量的计算资源。

为了解决这个问题，开发人员依赖于优化的推理框架，旨在最大限度地提高速度、最大限度地减少内存使用量并无缝集成到应用程序中。这个领域的两个杰出解决方案是 VLLM 和 Ollama——每个解决方案都满足不同的需求。

VLLM 是一个优化的推理引擎，可提供高速令牌生成和高效的内存管理，使其成为大型 AI 应用程序的理想选择。
Ollama 是一个轻量级且用户友好的框架，可简化在本地机器上运行开源 LLM 的过程。

那么，你应该选择哪一个呢？在这次全面的比较中，我们将分解它们的性能、易用性、用例、替代方案和分步设置，以帮助你做出明智的决定。

1、VLLM 和 Ollama概述

在深入了解细节之前，让我们先了解这两个框架的核心目的。

VLLM（超大型语言模型）是由 SKYPILOT 构建的推理优化框架，旨在提高在 GPU 上运行的 LLM 的效率。它专注于：

使用连续批处理快速生成令牌。
通过 PagedAttention 实现高效的内存使用，允许处理大型上下文窗口而不会消耗过多的 GPU 内存。
无缝集成到 AI 工作流中，兼容 PyTorch 和 TensorFlow 等主要深度学习平台。

VLLM 被需要大规模高性能推理的 AI 研究人员和企业广泛使用。

Ollama 是一个本地 LLM 运行时，可简化部署和使用开源 AI 模型。它提供：

预打包模型，例如 LLaMA、Mistral 和 Falcon。
优化的 CPU 和 GPU 推理，用于在日常硬件上运行 AI 模型。
一个简单的 API 和 CLI，允许开发人员以最少的配置启动 LLM。

对于希望在个人机器上试验 AI 模型的开发人员和 AI 爱好者来说，Ollama 是一个绝佳的选择。

2、性能：速度、内存和可扩展性

性能是选择推理框架的关键因素。让我们在速度、内存效率和可扩展性方面比较一下 VLLM 和 Ollama。

关键性能指标：

VLLM 利用 PagedAttention 来最大化推理速度并有效处理大型上下文窗口。这使得它成为聊天机器人、搜索引擎和 AI 写作助手等高性能 AI 应用程序的首选解决方案。

Ollama 提供了不错的速度，但受到本地硬件的限制。它非常适合在 MacBook、PC 和边缘设备上运行较小的模型，但在处理非常大的模型时会遇到困难。

结论：Ollama 更适合初学者，而 VLLM 是需要深度定制的开发人员的选择。

3、用例：何时使用 VLLM 而不是 Ollama？

VLLM 的最佳用例

企业 AI 应用程序（例如客户服务机器人、AI 驱动的搜索引擎）
在高端 GPU（A100、H100、RTX 4090 等）上部署基于云的 LLM
微调和运行自定义模型
需要大型上下文窗口的应用程序

不适合：个人笔记本电脑、休闲 AI 实验

Ollama 的最佳用例

在没有云资源的情况下在 Mac、Windows 或 Linux 上运行 LLM
无需复杂设置即可在本地试验模型
想要使用简单 API 将 AI 集成到应用程序中的开发人员
边缘计算应用程序

不适合：大规模 AI 部署、繁重的 GPU 工作负载

结论：VLLM 适用于 AI 工程师，而 Ollama 适用于开发人员和业余爱好者。

4、快速上手

VLLM要首先安装依赖项：

pip install vllm

在 LLaMA 模型上运行推理：

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

Ollama要安装 Ollama (Mac/Linux)：

brew install ollama

然后下载并运行模型：

ollama run mistral

调用 Ollama 的 API：

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