VLLM 與 Ollama：如何選擇合適的輕量級 LLM 框架？
VLLM是一款經過優化的推理引擎，在令牌生成速度和內存管理效率上表現出色，是大規模AI應用的理想之選。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，以及詳細的安裝步驟等方面進行全面對比，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開發的推理優化框架，主要用于提升大語言模型在GPU上的運行效率。它的優勢體現在以下幾個方面：
- 快速令牌生成：采用連續批處理技術，讓令牌生成速度大幅提升。
- 高效內存利用：借助PagedAttention技術，在處理大上下文窗口時，能有效控制GPU內存消耗。
- 無縫集成：與PyTorch、TensorFlow等主流深度學習平臺兼容，可輕松融入AI工作流程。
VLLM深受AI研究人員和需要大規模高性能推理的企業青睞。
什么是奧拉瑪（Ollama）？
Ollama是一個本地大語言模型運行時環境，能簡化開源AI模型的部署和使用流程。它具備以下特點：
- 預打包模型豐富：內置了LLaMA、Mistral、Falcon等多種模型。
- 硬件適配性強：針對日常使用的硬件進行了CPU和GPU推理優化，無論是MacBook、PC還是邊緣設備，都能流暢運行AI模型。
- 操作便捷：提供簡潔的API和命令行界面（CLI），開發人員只需簡單配置，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、內存與可擴展性
性能是衡量推理框架優劣的關鍵指標，下面我們從速度、內存效率和可擴展性三個方面，對VLLM和Ollama進行對比。
關鍵性能指標分析
VLLM借助PagedAttention技術，在推理速度上優勢明顯，處理大上下文窗口時也能游刃有余。這讓它成為聊天機器人、搜索引擎、AI寫作輔助工具等高性能AI應用的首選。
Ollama的速度也還不錯，但受限于本地硬件配置。在MacBook、PC和邊緣設備上運行小型模型時表現良好，不過遇到超大模型就有些力不從心了。
結論：Ollama更適合初學者，而需要深度定制的開發人員則可以選擇VLLM。
三、應用場景：VLLM和Ollama分別適用于哪些場景？
VLLM的最佳應用場景
- 企業AI應用：如客戶服務聊天機器人、AI驅動的搜索引擎等。
- 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。
- 模型微調與定制：方便進行模型微調和運行自定義模型。
- 大上下文窗口需求：適用于對上下文窗口要求較高的應用。
不太適用的場景：個人筆記本電腦、日常AI實驗。
Ollama的最佳應用場景
- 本地設備運行：無需借助云資源，就能在Mac、Windows或Linux系統的設備上運行大語言模型。
- 本地模型試驗：不需要復雜的設置，就能在本地輕松試驗各種模型。
- 簡易API集成：開發人員可以通過簡單的API將AI功能集成到應用程序中。
- 邊緣計算應用：在邊緣計算場景中表現出色。
不太適用的場景：大規模AI部署、高強度GPU計算任務。
總結：VLLM更適合AI工程師，而Ollama則是開發人員和AI愛好者的好幫手。
四、如何上手使用？（分步指南）
VLLM入門教程
- 安裝依賴項：在命令行中輸入pip install vllm，按提示完成安裝。
- 在LLaMA模型上運行推理：在Python環境中，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?庫中導入LLM?類，然后創建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果。
Ollama入門教程
- 安裝Ollama（Mac/Linux系統）：在終端中輸入brew install ollama，等待安裝完成。
- 下載并運行模型：在終端輸入ollama run mistral，即可下載并運行Mistral模型。
- 調用Ollama的API：在Python環境中，使用以下代碼調用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，首先導入requests?庫，然后使用requests.post?方法向本地的Ollama API發送請求，請求地址為http://localhost:11434/api/generate?，并在請求中指定使用的模型為mistral，輸入的提示內容為“Tell me a joke”。最后，打印API返回的結果。
總結：Ollama安裝更簡單，而VLLM的定制性更強。
