為什么從 Ollama 走向 vLLM 是大模型部署的必然之路
大型語(yǔ)言模型（LLMs）正在改變我們與技術(shù)的互動(dòng)方式，從聊天機(jī)器人到代碼助手，功能無(wú)所不包。但要高效運(yùn)行這些模型可不是件小事，尤其是在需要速度、可擴(kuò)展性和高吞吐量應(yīng)用的穩(wěn)定性時(shí)。如果你一直在用Ollama進(jìn)行本地LLM實(shí)驗(yàn)，現(xiàn)在想轉(zhuǎn)向vLLM以獲得生產(chǎn)級(jí)性能，這篇文章的主要目的是講解這兩個(gè)框架的區(qū)別，探討選擇正確框架的重要性，并提供一步步的指導(dǎo)。
1. 為什么選擇合適的LLM框架很重要
把部署LLM想象成開(kāi)餐廳。如果只是給小家庭做晚餐，家里廚房的基本工具（比如Ollama）就夠用了。但如果是為500人的婚禮提供餐飲，你得用工業(yè)級(jí)設(shè)備（比如vLLM）來(lái)應(yīng)對(duì)需求，不然就得累垮了。選錯(cuò)LLM應(yīng)用的框架可能導(dǎo)致：
?響應(yīng)慢：用戶等太久才能得到聊天機(jī)器人回復(fù)或代碼補(bǔ)全，體驗(yàn)很差。
?成本高：GPU內(nèi)存使用效率低，導(dǎo)致云計(jì)算賬單飆升。
?系統(tǒng)崩潰：框架無(wú)法承受高流量，導(dǎo)致宕機(jī)。
?安全風(fēng)險(xiǎn)：敏感環(huán)境下因配置不當(dāng)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露。
選對(duì)框架能確保你的LLM應(yīng)用快速、成本效益高、可擴(kuò)展且安全。Ollama適合本地測(cè)試、原型開(kāi)發(fā)和注重隱私的項(xiàng)目，而vLLM專(zhuān)為高吞吐量、生產(chǎn)級(jí)環(huán)境設(shè)計(jì)。了解它們的優(yōu)勢(shì)能幫你選出最適合的工具。
2. vLLM和Ollama是什么？基礎(chǔ)知識(shí)了解一下
Ollama：新手友好的LLM運(yùn)行工具
Ollama就像你手機(jī)上的一個(gè)簡(jiǎn)單易用的app，直觀、設(shè)置簡(jiǎn)單。它是一個(gè)開(kāi)源工具，旨在讓在本地運(yùn)行LLM變得盡可能簡(jiǎn)單，不管你用的是MacBook、Windows PC還是Linux服務(wù)器。
核心功能：
?跨平臺(tái)：支持macOS、Windows和Linux。
?CLI和REST API：提供簡(jiǎn)單的命令行工具和與OpenAI兼容的API，方便集成。
?模型庫(kù)：支持Llama 3、Mistral、Gemma等熱門(mén)模型，可通過(guò)注冊(cè)表下載。
?硬件支持：支持CPU、NVIDIA GPU和Apple Silicon（Metal）。
?注重隱私：數(shù)據(jù)保存在本地，適合醫(yī)療或研究等敏感應(yīng)用。
使用場(chǎng)景：開(kāi)發(fā)者在筆記本上開(kāi)發(fā)聊天機(jī)器人原型，或研究者在離線環(huán)境下分析私有數(shù)據(jù)集。
vLLM：高性能推理引擎
vLLM就像一輛賽車(chē)，為高要求環(huán)境下的速度和效率而生。由UC Berkeley的Sky Computing Lab開(kāi)發(fā)，vLLM是一個(gè)開(kāi)源庫(kù)，專(zhuān)為高吞吐量LLM推理優(yōu)化，特別適合NVIDIA GPU。
核心功能：
?PagedAttention：一種內(nèi)存管理技術(shù)，將GPU內(nèi)存浪費(fèi)降到4%以下。
?Continuous Batching：動(dòng)態(tài)處理請(qǐng)求，最大化GPU利用率。
?可擴(kuò)展性：支持多GPU設(shè)置和跨服務(wù)器分布式推理。
?OpenAI兼容API：無(wú)縫集成現(xiàn)有工具和工作流。
?GPU中心化：為NVIDIA GPU和CUDA優(yōu)化，CPU支持有限。
使用場(chǎng)景：企業(yè)部署客服聊天機(jī)器人，實(shí)時(shí)處理每分鐘數(shù)千條查詢。
3. vLLM和Ollama的區(qū)別
要選擇vLLM還是Ollama，你得搞清楚它們的核心差異。以下是詳細(xì)對(duì)比：
類(lèi)比
?Ollama：像自行車(chē)，簡(jiǎn)單好用，適合短途，但不適合高速路。
?vLLM：像跑車(chē)，速度快、動(dòng)力強(qiáng)，但需要熟練的司機(jī)和好的路（GPU基礎(chǔ)設(shè)施）。
4. 性能：速度、內(nèi)存和可擴(kuò)展性
在性能上，vLLM和Ollama差別很大。我們來(lái)分解它們?cè)谒俣取?nèi)存使用和可擴(kuò)展性上的差異，并舉例說(shuō)明。
速度
?Ollama：在消費(fèi)級(jí)硬件上運(yùn)行小型模型（比如7B參數(shù)）性能不錯(cuò)。比如，在16GB RAM的MacBook上運(yùn)行Mistral 7B，單用戶約7 token/秒。
?vLLM：在高吞吐量場(chǎng)景中表現(xiàn)卓越。基準(zhǔn)測(cè)試顯示，vLLM在128個(gè)并發(fā)請(qǐng)求下比Ollama快3.23倍，在NVIDIA A100 GPU系統(tǒng)上達(dá)到約71請(qǐng)求/秒。
例子：假設(shè)你建一個(gè)聊天機(jī)器人，回復(fù)“寫(xiě)一首短詩(shī)”。用Ollama，單用戶可能要2-3秒得到回復(fù)。而vLLM通過(guò)continuous batching并行處理請(qǐng)求，多個(gè)用戶同時(shí)查詢也能在1秒內(nèi)得到回復(fù)。
內(nèi)存
?Ollama：使用標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)存分配，對(duì)大模型效率較低。13B模型至少需要16GB RAM或GPU內(nèi)存，每個(gè)序列完全分配內(nèi)存，限制并發(fā)。
?vLLM：使用PagedAttention，將key/value緩存分成小塊，內(nèi)存浪費(fèi)降到4%以下。這讓vLLM能在相同硬件上處理更大模型或更多并發(fā)請(qǐng)求。
例子：在NVIDIA A100 GPU上運(yùn)行Llama 3 8B，vLLM因動(dòng)態(tài)內(nèi)存分配能處理更多并發(fā)請(qǐng)求，而Ollama為每個(gè)請(qǐng)求預(yù)留整塊內(nèi)存，限制吞吐量。
可擴(kuò)展性
?Ollama：適合單機(jī)設(shè)置，高并發(fā)時(shí)（比如超過(guò)32個(gè)同時(shí)請(qǐng)求）延遲增加，吞吐量無(wú)提升。
?vLLM：專(zhuān)為可擴(kuò)展性設(shè)計(jì)，支持tensor parallelism（模型權(quán)重分布在多個(gè)GPU上）和pipeline parallelism（計(jì)算階段分布）。適合多GPU云虛擬機(jī)。
例子：一個(gè)初創(chuàng)公司用單GPU服務(wù)器運(yùn)行Ollama，服務(wù)小團(tuán)隊(duì)內(nèi)部工具。而一家處理百萬(wàn)用戶的科技公司用vLLM在多GPU上每分鐘處理數(shù)千請(qǐng)求。
性能對(duì)比表：
5. 使用場(chǎng)景：什么時(shí)候用vLLM，什么時(shí)候用Ollama
什么時(shí)候用Ollama
?原型開(kāi)發(fā)：在筆記本上測(cè)試新聊天機(jī)器人或代碼助手。
?隱私敏感應(yīng)用：在隔離環(huán)境（比如政府、醫(yī)療或法律）運(yùn)行模型。
?低流量工作負(fù)載：小型團(tuán)隊(duì)或個(gè)人項(xiàng)目，少量用戶。
?資源受限硬件：在沒(méi)有CUDA的CPU或低端GPU上運(yùn)行。
例子：學(xué)生用Ollama在MacBook上運(yùn)行Llama 3做研究項(xiàng)目，保持敏感數(shù)據(jù)離線。
什么時(shí)候用vLLM
?高流量服務(wù)：聊天機(jī)器人或API同時(shí)服務(wù)數(shù)千用戶。
?大型模型：部署像DeepSeek-Coder-V2（236B參數(shù)）這樣的大模型，跨多GPU。
?生產(chǎn)環(huán)境：需要低延遲和高吞吐量的應(yīng)用。
?可擴(kuò)展部署：多NVIDIA GPU的云設(shè)置。
例子：公司用vLLM在8個(gè)A100 GPU的云虛擬機(jī)上建實(shí)時(shí)翻譯服務(wù)，每分鐘處理數(shù)千次翻譯。
使用場(chǎng)景決策矩陣：
6. 開(kāi)始使用Ollama：一步步指南
我們來(lái)在本地機(jī)器上設(shè)置Ollama運(yùn)行Mistral 7B。假設(shè)你從零開(kāi)始。
步驟1：安裝Ollama
下載：訪問(wèn)Ollama官網(wǎng)，下載適用于你的操作系統(tǒng)的安裝程序（macOS、Windows或Linux）。
安裝：運(yùn)行安裝程序。對(duì)于Linux，使用：
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh輸出：Ollama安裝完成，準(zhǔn)備使用。
步驟2：拉取模型
下載Mistral 7B：
ollama pull mistral:7b輸出：模型（4GB）下載并存儲(chǔ)在??/.ollama/models??。
步驟3：運(yùn)行模型
啟動(dòng)模型：
ollama run mistral:7b輸出：打開(kāi)交互式提示。輸入：
講個(gè)笑話。回復(fù)：
為什么稻草人成了勵(lì)志演講家？因?yàn)樗谧约旱念I(lǐng)域里太出色了！步驟4：使用REST API
Ollama提供與OpenAI兼容的API，方便集成。以下是Python示例：
import requests
response = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", jsnotallow={
"model": "mistral",
"prompt": "講個(gè)笑話"
})
print(response.json()['response'])輸出：
為什么程序員不用暗黑模式？因?yàn)榱辽Ｊ綍?huì)吸引bug。步驟5：驗(yàn)證設(shè)置
檢查運(yùn)行中的模型：
ollama ps輸出：
NAME ID SIZE PROCESS PORT
mistral:7b abc123 4.1 GB running 11434工作流圖表：
7. 開(kāi)始使用vLLM：一步步指南
vLLM需要更多設(shè)置，但在GPU支持的系統(tǒng)上性能更優(yōu)。我們來(lái)運(yùn)行Llama 3 8B。
步驟1：準(zhǔn)備工作
?硬件：NVIDIA GPU支持CUDA（比如A100、RTX 4090）。
?軟件：Python 3.8+、NVIDIA驅(qū)動(dòng)、CUDA 11.8+和pip。
步驟2：安裝vLLM
通過(guò)pip安裝vLLM：
pip install vllm輸出：vLLM及依賴（如PyTorch、transformers）安裝完成。
步驟3：運(yùn)行模型
服務(wù)Llama 3 8B：
vllm serve meta-llama/Llama-3-8b --gpu-memory-utilization 0.9輸出：服務(wù)器啟動(dòng)，地址為http://localhost:8000。
步驟4：查詢模型
用Python與vLLM交互：
from vllm import LLM
llm = LLM(model="meta-llama/Llama-3-8b")
output = llm.generate("vLLM是什么？")
print(output)輸出：
vLLM是一個(gè)開(kāi)源庫(kù)，用于高效LLM推理，通過(guò)PagedAttention優(yōu)化GPU內(nèi)存，continuous batching實(shí)現(xiàn)高吞吐量。步驟5：測(cè)試API
使用curl查詢OpenAI兼容API：
curl -X POST http://localhost:8000/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "meta-llama/Llama-3-8b", "prompt": "你好，世界！", "max_tokens": 50}'輸出：
{
"choices": [
{
"text": "你好！今天我能幫你什么？世界充滿可能性，我們一起探索吧！"
}
]
}工作流圖表：
8. 使用Docker Compose設(shè)置vLLM
Docker Compose能簡(jiǎn)化vLLM的生產(chǎn)部署。以下是設(shè)置方法。
步驟1：創(chuàng)建Docker Compose文件
創(chuàng)建??docker-compose.yml??：
version: '3.8'
services:
vllm:
image:vllm/vllm-openai:latest
deploy:
resources:
reservations:
devices:
-driver:nvidia
count:1
capabilities: [gpu]
ports:
-"8000:8000"
environment:
-MODEL_NAME=meta-llama/Llama-3-8b
-GPU_MEMORY_UTILIZATION=0.9
volumes:
- ./models:/models步驟2：運(yùn)行Docker Compose
docker-compose up -d輸出：vLLM服務(wù)器在分離模式下啟動(dòng)，可通過(guò)http://localhost:8000訪問(wèn)。
步驟3：測(cè)試API
curl -X POST http://localhost:8000/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "meta-llama/Llama-3-8b", "prompt": "Docker是什么？", "max_tokens": 50}'輸出：
{
"choices": [
{
"text": "Docker是一個(gè)容器化平臺(tái)，讓?xiě)?yīng)用在不同環(huán)境中以隔離依賴的方式一致運(yùn)行。"
}
]
}步驟4：監(jiān)控容器
檢查容器狀態(tài)：
docker-compose ps輸出：
Name Command State Ports
vllm_vllm_1 /usr/bin/vllm serve ... Up 0.0.0.0:8000->8000/tcpDocker Compose工作流圖表：
9. 處理故障和調(diào)整
部署LLM可能會(huì)遇到問(wèn)題。以下是Ollama和vLLM的常見(jiàn)問(wèn)題及解決方法。
Ollama故障
?內(nèi)存不足：在<16GB RAM系統(tǒng)上運(yùn)行13B模型會(huì)導(dǎo)致崩潰。
解決：使用更小模型（比如7B）或啟用交換空間：
sudo fallocate -l 8G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile?GPU不兼容：老舊GPU可能不支持Ollama的CUDA要求。
解決：切換到CPU模式（??OLLAMA_NO_GPU=1 ollama run mistral??）或升級(jí)硬件。
?模型下載問(wèn)題：網(wǎng)絡(luò)慢或服務(wù)器超時(shí)。
解決：重試??ollama pull mistral??或換其他模型。
vLLM故障
?CUDA錯(cuò)誤：缺少或不兼容的NVIDIA驅(qū)動(dòng)。
解決：用??nvidia-smi??檢查驅(qū)動(dòng)版本（確保CUDA 11.8+）。從NVIDIA官網(wǎng)更新驅(qū)動(dòng)。
?高內(nèi)存使用：大模型耗盡GPU內(nèi)存。
解決：降低??--gpu-memory-utilization??（比如0.8）或使用quantization（見(jiàn)第12節(jié)）。
?API超時(shí)：高并發(fā)壓垮服務(wù)器。
解決：增加批次大小（??--max-num-batched-tokens 4096???）或添加更多GPU。
示例修復(fù)：如果vLLM因CUDA錯(cuò)誤崩潰，驗(yàn)證驅(qū)動(dòng)：
nvidia-smi輸出：
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 525.60.13 Driver Version: 525.60.13 CUDA Version: 12.0 |
|-----------------------------------------------------------------------------|
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 NVIDIA A100 40GB Off | 00000000:00:04.0 Off | 0 |
| N/A 35C P0 43W / 300W | 0MiB / 40536MiB | 0% Default |
+-----------------------------------------------------------------------------+10. 多GPU內(nèi)存共享 vs. NGINX負(fù)載均衡
為高吞吐量應(yīng)用擴(kuò)展vLLM，需要選擇多GPU內(nèi)存共享還是NGINX負(fù)載均衡。我們來(lái)比較這兩種方式。
多GPU內(nèi)存共享
vLLM的tensor parallelism和pipeline parallelism將模型權(quán)重和計(jì)算分布到多個(gè)GPU上，共享內(nèi)存以處理大模型或高并發(fā)。
工作原理：Tensor parallelism將模型層分配到不同GPU，pipeline parallelism分割計(jì)算階段。PagedAttention確保高效內(nèi)存分配。
優(yōu)點(diǎn)：
? 處理超大模型（比如236B參數(shù)）。
? 最大化GPU利用率，內(nèi)存浪費(fèi)極低。
缺點(diǎn)：
? 需要高速GPU互連（比如NVLink）。
? 設(shè)置和配置復(fù)雜。
例子：在8個(gè)A100 GPU上部署DeepSeek-Coder-V2（236B）：
vllm serve DeepSeek/DeepSeek-Coder-V2-Instruct --tensor-parallel-size 8輸出：模型跨所有GPU運(yùn)行，處理請(qǐng)求并行，高吞吐量。
NGINX負(fù)載均衡
NGINX將請(qǐng)求分發(fā)到多個(gè)vLLM實(shí)例，每個(gè)實(shí)例運(yùn)行在單獨(dú)的GPU或服務(wù)器上。
工作原理：NGINX作為反向代理，根據(jù)負(fù)載或輪詢策略將請(qǐng)求路由到可用vLLM服務(wù)器。
優(yōu)點(diǎn)：
? 設(shè)置比tensor parallelism簡(jiǎn)單。
? 通過(guò)添加更多服務(wù)器實(shí)現(xiàn)水平擴(kuò)展。
缺點(diǎn)：
? 每個(gè)vLLM實(shí)例需要自己的模型副本，增加內(nèi)存使用。
? 對(duì)超大模型效率較低。
NGINX配置示例（nginx.conf）：
http {
upstream vllm_servers {
server vllm1:8000;
server vllm2:8000;
}
server {
listen 80;
location / {
proxy_pass http://vllm_servers;
}
}
}啟動(dòng)NGINX：
nginx -c /path/to/nginx.conf輸出：NGINX將請(qǐng)求路由到vllm1:8000和vllm2:8000，平衡負(fù)載。
比較表：
推薦：對(duì)于大模型（比如>70B參數(shù)）在帶NVLink的多GPU服務(wù)器上使用內(nèi)存共享。對(duì)于較小模型或通過(guò)加服務(wù)器擴(kuò)展更可行時(shí)用NGINX。
工作流圖表：
11. 其他考慮：安全性、社區(qū)和生態(tài)系統(tǒng)
安全性
?Ollama：本地運(yùn)行，數(shù)據(jù)暴露風(fēng)險(xiǎn)小。適合無(wú)網(wǎng)絡(luò)連接的隔離系統(tǒng)（比如政府）。檢查后臺(tái)服務(wù)（??ollama serve??）以確保敏感環(huán)境安全。
?vLLM：支持安全部署，但云設(shè)置需小心配置。使用HTTPS和API認(rèn)證配合NGINX：
server {
listen 443 ssl;
ssl_certificate /etc/nginx/ssl/cert.pem;
ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/key.pem;
location / {
proxy_pass http://vllm_servers;
}
}社區(qū)和支持
?Ollama：社區(qū)活躍，文檔豐富，模型注冊(cè)表用戶友好。適合初學(xué)者和小型項(xiàng)目。
?vLLM：社區(qū)在增長(zhǎng)，由UC Berkeley和Red Hat支持。更技術(shù)化但適合企業(yè)，GitHub討論活躍。
生態(tài)系統(tǒng)
?Ollama：可與OpenWebUI集成，提供類(lèi)似ChatGPT的界面。支持多模態(tài)模型（比如Llama 3.2 Vision處理文本和圖像）。
?vLLM：與Hugging Face集成，支持高級(jí)解碼（比如beam search），優(yōu)化用于LangChain或LlamaIndex等生產(chǎn)管道。
12. 高級(jí)話題：量化和多模態(tài)模型
量化
量化通過(guò)降低數(shù)值精度（比如從FP16到INT8）減少模型大小和內(nèi)存使用。兩個(gè)框架都支持，但有差異：
?Ollama：支持通過(guò)gguf文件進(jìn)行4位和8位量化。示例：
ollama pull mistral:7b-q4輸出：下載量化后的Mistral 7B模型（約2GB，F(xiàn)P16為4GB）。
?vLLM：支持AWQ、GPTQ等量化方式加速GPU：
vllm serve meta-llama/Llama-3-8b --quantization awq好處：減少內(nèi)存占用，支持在有限GPU上運(yùn)行更大模型。
多模態(tài)模型
?Ollama：支持視覺(jué)語(yǔ)言模型，如Llama 3.2 Vision。示例：
ollama run llama3.2:vision輸出：處理文本和圖像輸入（比如“描述這張圖片”配合本地文件）。
?vLLM：多模態(tài)支持有限，但擴(kuò)展中（比如LLaVA模型）。示例：
vllm serve llava-hf/llava-13b --trust-remote-code- 注意：視覺(jué)處理需額外設(shè)置。
量化比較表：
13. 結(jié)論：為L(zhǎng)LM需求做出正確選擇
從Ollama過(guò)渡到vLLM就像從家里廚房搬到商業(yè)廚房。Ollama適合本地實(shí)驗(yàn)、注重隱私的應(yīng)用和資源受限環(huán)境。它的簡(jiǎn)單性和跨平臺(tái)支持非常適合初學(xué)者和小型項(xiàng)目。vLLM憑借PagedAttention和continuous batching，專(zhuān)為高吞吐量、生產(chǎn)級(jí)應(yīng)用打造，速度和可擴(kuò)展性至關(guān)重要。
?選擇Ollama：用于原型開(kāi)發(fā)、離線應(yīng)用或基于CPU的設(shè)置。
?選擇vLLM：用于高流量服務(wù)、大型模型或多GPU部署。
本文轉(zhuǎn)載自??AI大模型觀察站??，作者：AI研究生
