Ollama与vLLM部署对比：哪个更合适？

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近年来，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，而高效的部署方案至关重要。Ollama和vLLM作为两种流行的LLM部署工具，各有优劣。本文将深入比较Ollama和vLLM的部署方式，帮助选择最合适的方案。

Ollama：简单易用的LLM部署工具

Ollama以其简洁的安装和易于使用的特性而闻名。其官方文档清晰易懂，即使是新手也能快速上手。Ollama支持多种LLM模型，并提供便捷的命令行界面进行管理和运行。其核心优势在于：

简单安装：Ollama的安装过程非常简单，只需几条命令即可完成，无需复杂的配置。
易于使用：Ollama提供友好的用户界面和命令行工具，方便用户管理和运行LLM模型。
跨平台支持：Ollama支持macOS、Windows和Linux系统，具有良好的跨平台兼容性。
内存占用少：相较于其他一些部署方案，Ollama对内存的占用相对较少，这对于资源受限的设备来说非常友好。

然而，Ollama也存在一些不足之处：

并发限制：Ollama的并发处理能力相对有限，需要根据实际需求调整最大并发数。
国内网络环境：由于服务器在国外，国内用户在下载和使用过程中可能会遇到网络速度慢的问题。

Ollama安装示例（Linux）：

curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh

Ollama运行示例：

ollama run qwen2.5:32b-instruct

如果遇到网络问题的解决办法,可以修改下载源

打开ollama_install.sh，找到以下两个下载地址：

https://ollama.com/download/ollama-linux-${ARCH}${VER_PARAM}https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64-rocm.tgz${VER_PARAM}

我们要将这两个地址替换成 GitHub 的下载链接。但直接使用 GitHub 可能依旧缓慢，因此我们推荐使用 GitHub 文件加速服务。

使用以下脚本来修改下载源：

#!/bin/bash
# 文件路径FILE="ollama_install.sh"
# 修改 URLsed -i 's|https://ollama.com/download/ollama-linux-${ARCH}${VER_PARAM}|https://github.moeyy.xyz/https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.3.4/ollama-linux-amd64|g' $FILEsed -i 's|https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64-rocm.tgz${VER_PARAM}|https://github.moeyy.xyz/https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.3.4/ollama-linux-amd64-rocm.tgz|g' $FILE

Sh

最终，把下载地址改为：

https://github.moeyy.xyz/https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.3.4/ollama-linux-amd64https://github.moeyy.xyz/https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.3.4/ollama-linux-amd64-rocm.tgz

vLLM：高性能LLM推理引擎

vLLM是一个专注于高性能LLM推理的工具。它能够有效地利用多核CPU和GPU资源，显著提升LLM的推理速度。vLLM的主要优势在于：

高推理速度：vLLM在推理速度方面表现出色，能够快速生成LLM的输出。
资源利用率高：vLLM能够充分利用多核CPU和GPU资源，提升资源利用率。
灵活配置：vLLM允许用户根据实际需求灵活配置参数，例如模型路径、端口号等。

但是，vLLM的上手难度相对较高：

配置复杂：vLLM的配置相对复杂，需要用户具备一定的技术基础。
显存占用更大：相比于ollama的显存占用,vLLM占用的更大。

vLLM安装示例：

pipinstallvllm

vLLM运行示例：

vllmserve--host0.0.0.0--port8080--model-path/path/to/model

总结

Ollama和vLLM各有千秋，选择哪种方案取决于具体需求。如果需要一个简单易用、快速部署的LLM解决方案，并且对推理速度要求不高，那么Ollama是不错的选择。如果追求高性能的LLM推理，并且具备一定的技术基础，那么vLLM更适合。