Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 构建高效、灵活的计算架构的模型推理框架。 在人工智能领域，模型的推理能力是衡量其性能的核心指标之一，直接影响其在复杂任务中的表现。随着自然语言处理（NLP）和大规模语言模型（LLM）技术的迅猛发展，众多创新模型不断涌现，为开发者提供了多样化的选择。其中，Ollama 和 vLLM 作为近年来备受瞩目的推理框架，因其独特的技术架构和广泛的应用场景，吸引了大量开发者和研究人员的关注。 然而，面对推理任务的多样化需求，Ollama 和 vLLM 各有优劣，其适用场景和性能表现也存在显著差异。究竟哪款模型更适合特定的推理任务？这一问题成为业界讨论的焦点。本文将从模型架构、计算效率、推理准确性以及应用场景等多维度出发，对 Ollama 和 vLLM 的推理能力进行深入对比分析，旨在为开发者和研究人员提供科学、实用的选择依据。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;text-align: center;">—01—ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;text-align: center;">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;caret-color: rgba(255, 255, 255, 0.6);visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">什么是Ollama 以及如何认识？ Ollama 作为一款专注于用户体验和本地化部署的开源平台，旨在简化大语言模型（LLMs）的部署与管理流程，为开发者、研究人员和企业用户提供高效、安全的推理支持。importsubprocessdefrun_ollama(model_name,prompt):"""RunapromptagainstalocalOllamamodel."""result=subprocess.run(["ollama","run",model_name],input=prompt.encode(),stdout=subprocess.PIPE,text=True)returnresult.stdout#Exampleusageresponse=run_ollama("gpt-neo","WhatarethebenefitsoflocalAIinference?")print(response) 从本质来讲，Ollama 的设计理念是将 LLMs 的强大功能带入本地环境，使用户能够在个人电脑或私有网络中运行模型，从而实现更高的数据控制和隐私保护。ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;text-decoration: none;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"> 同时，此平台尤其强调对量化模型的支持，这对于显著降低内存占用并提升模型运行性能至关重要。Ollama 提供了一个不断增长的预训练模型库，涵盖了从通用的多功能模型到针对特定细分任务的专用模型。值得关注的可用模型包括 Llama 3.1、Qwen、Mistral，以及像 DeepSeek-coder-v2 这样的专业变体。ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;text-decoration: none;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"> 此外，Ollama 的用户友好型安装过程和直观的模型管理得益于其统一的 Modelfile 格式。其广泛的跨平台支持，包括 Windows、macOS 和 Linux，进一步增强了其易用性。通过提供具有 OpenAI 兼容接口的本地模型服务，Ollama 对于那些既追求本地部署的灵活性，又希望轻松集成标准 API 的开发者而言，无疑是一个稳健且极具吸引力的选择。ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;text-decoration: none;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"> 1、核心功能ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;text-decoration: none;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"> Ollama 的核心目标是通过优化 LLMs 的部署流程，使用户能够在“本地设备”上高效运行模型，无需依赖云端服务或复杂的基础设施。这种本地化部署方式不仅提升了数据隐私保护，还为用户提供了更高的控制力和灵活性。ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;text-decoration: none;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"> （1）本地化部署的桥梁作用ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;text-decoration: none;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"> Ollama 作为 LLMs 部署的桥梁，简化了传统上需要高性能计算集群和复杂配置的部署流程。用户可以在普通个人电脑或单 GPU 设备上运行模型，降低了硬件门槛。- ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;text-decoration: none;visibility: visible;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">隐私与安全：通过本地运行，Ollama 确保敏感数据不离开用户设备，满足医疗、金融和法律等领域的隐私需求。例如，一家医疗机构可以使用 Ollama 运行 LLaMA 模型分析患者记录，而无需将数据上传到云端。
（2）OpenAI 兼容 API 的无缝集成 Ollama 提供了与 OpenAI API 兼容的接口，使用户能够将现有工具和工作流程无缝迁移到本地环境。这种兼容性显著降低了开发者的学习成本。 通常而言，用户可以通过 REST API 调用 Ollama 模型，与 Python、JavaScript 或其他编程语言集成。例如，开发者可以使用 Python 的 requests 库发送 API 请求，获取模型生成的文本。 2、技术亮点 Ollama 在性能优化和资源管理方面展现了卓越表现，凭借对量化模型的支持和高效的推理流程，提供了轻量级的运行体验，尤其适用于资源有限的环境。 （1）量化模型支持 Ollama 重点支持量化模型，采用 4-bit 和 8-bit 量化技术（如 Int8 和 Int4），显著减少了模型的内存占用，同时提升了推理性能。 （2）内存管理与推理效率 Ollama 采用了 内存映射（Memory Mapping）技术，优化了模型加载速度，使得启动时间通常在 30 秒以内，极大提升了用户体验。 什么是vLLM 以及如何认识？ vLLM 是一款开源推理框架，专注于大语言模型的高效推理与服务，旨在为开发者提供高性能、可扩展的 LLMs 部署解决方案。 vLLM 由加州大学伯克利分校的 Sky Computing Lab 开发，其技术灵感来源于研究论文《Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention》。通过引入创新的 PagedAttention 内存管理技术，vLLM 实现了对计算资源的高效利用，能够在处理大规模模型和高并发请求时保持卓越的性能表现。importrequestsdefquery_vllm(api_url,model_name,prompt):"""SendaprompttoavLLMAPIendpoint."""payload={"model":model_name,"prompt":prompt,"max_tokens":100}response=requests.post(f"{api_url}/generate",json=payload)returnresponse.json()#Exampleusageapi_url="http://localhost:8000"result=query_vllm(api_url,"gpt-j","ExplaintheconceptofthroughputinAI.")print(result) 从某种意义上而言，作为一款高性能推理引擎，vLLM 专注于分布式部署和大规模推理任务，适合需要处理高并发请求的场景。 与传统框架的对比：相较于 Hugging Face Transformers 等传统推理框架，vLLM 在吞吐量和资源利用率上具有显著优势，推理速度可提升 2-4 倍。 vLLM 的技术核心在于其创新的内存管理和推理优化技术，通过 PagedAttention 和分布式计算框架，实现了高效的资源利用和卓越的推理性能。 1、PagedAttention 技术：内存管理的突破： 技术原理：PagedAttention 将键值缓存（KV Cache）分块存储，类似于操作系统中的分页内存管理（Paging）。这种方法通过动态分配显存，减少内存碎片，显著降低显存占用。 性能提升：传统推理框架中，KV Cache 占用大量显存，尤其在长序列推理时问题更为严重。PagedAttention 将显存占用量降低 50%-70%，使 vLLM 能够在相同硬件条件下处理更大的模型或更长的上下文。 应用效果：以 LLaMA-13B 模型为例，传统框架在 FP16 格式下需要约 26GB 显存，而 vLLM 通过 PagedAttention 优化后仅需 10GB 显存即可运行。 2、分布式推理与高吞吐量： 分布式计算框架：vLLM 基于 PyTorch 和 Ray 构建，支持多 GPU 分布式推理，通过并行计算提升吞吐量。 连续批处理（Continuous Batching）：vLLM 采用连续批处理技术，动态调整批次大小（Batch Size），最大化 GPU 利用率。例如，在 4 块 NVIDIA A100 GPU 上运行 LLaMA-13B 模型，vLLM 的吞吐量可达 5000 token/s。 高并发支持：vLLM 能够处理数百个并发请求，推理速度保持稳定，适合高负载生产环境。 3、资源利用率优化： FP16 推理：vLLM 默认使用半精度浮点（FP16）格式推理，结合 GPU 的 Tensor Core 加速计算，推理速度比 FP32 格式快 2 倍以上。 动态调度：vLLM 内置高效的请求调度器，优化任务分配，确保在高并发场景下资源分配均衡，避免性能瓶颈。 低延迟：通过内存优化和分布式计算，vLLM 的推理延迟显著降低，平均响应时间可控制在 100ms 以内。 vLLM vsOllama，该如何选择？ 基于上述文章中的描述，我们有所熟知，Ollama 和 vLLM 作为两款领先的大语言模型（Large Language Models, LLMs）推理框架，因其独特的设计理念和技术特性，分别适用于不同类型的项目和应用场景。 Ollama 强调本地化部署和用户友好性，适合注重隐私保护和简单操作的场景；而 vLLM 则专注于高性能推理和可扩展性，能够满足高并发、大规模部署的需求。选择适合的工具需要综合考量用户的技术背景、应用需求、硬件资源以及对性能和易用性的优先级。 综上所述，在具体的业务应用中，针对特定的需求场景，我们提出以下选型建议： 1、对于优先考虑数据隐私和简化部署的场景： 推荐采用 Ollama。尤其适用于本地化、离线操作或计算资源受限的环境，Ollama 能够提供便捷的模型部署和管理能力。 2、对于对推理性能和系统可扩展性有较高要求的场景： 建议选择 vLLM。尤其适用于需要处理高并发请求和大规模推理任务的应用，vLLM 在性能优化方面表现出色。 3、综合考量因素与逐步采纳策略： 用户在选择框架时，应综合评估自身的技术能力、具体的应用需求、可用的硬件资源以及对性能和易用性的优先级排序。例如，对于初学者或希望快速上手的用户，可以优先选择 Ollama 作为入门，待熟悉 LLM 推理流程和原理后，再根据更复杂应用的需求，逐步转向 vLLM 以获得更高的性能和更强的扩展性。 今天的解析就到这里，欲了解更多关于 Function-Calling 和 MCP 相关技术的深入剖析，最佳实践以及相关技术前沿，敬请关注我们的微信公众号：架构驿站，获取更多独家技术洞察！ |
