LLM 推理引擎之爭：Ollama or vLLM ?

作者：Luga Lee 2025-04-24 10:26:40

本文將從模型架構、計算效率、推理準確性以及應用場景等多維度出發，對 Ollama 和 vLLM 的推理能力進行深入對比分析，旨在為開發者和研究人員提供科學、實用的選擇依據。

Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能應用場景 - 構建高效、靈活的計算架構的模型推理框架。

在人工智能領域，模型的推理能力是衡量其性能的核心指標之一，直接影響其在復雜任務中的表現。隨著自然語言處理（NLP）和大規模語言模型（LLM）技術的迅猛發展，眾多創新模型不斷涌現，為開發者提供了多樣化的選擇。其中，Ollama 和 vLLM 作為近年來備受矚目的推理框架，因其獨特的技術架構和廣泛的應用場景，吸引了大量開發者和研究人員的關注。

然而，面對推理任務的多樣化需求，Ollama 和 vLLM 各有優劣，其適用場景和性能表現也存在顯著差異。究竟哪款模型更適合特定的推理任務？這一問題成為業界討論的焦點。本文將從模型架構、計算效率、推理準確性以及應用場景等多維度出發，對 Ollama 和 vLLM 的推理能力進行深入對比分析，旨在為開發者和研究人員提供科學、實用的選擇依據。

一、什么是 Ollama 以及如何認識？

Ollama 作為一款專注于用戶體驗和本地化部署的開源平臺，旨在簡化大語言模型（LLMs）的部署與管理流程，為開發者、研究人員和企業用戶提供高效、安全的推理支持。

import subprocess
def run_ollama(model_name, prompt):
    """
    Run a prompt against a local Ollama model.
    """
    result = subprocess.run(
        ["ollama", "run", model_name],
        input=prompt.encode(),
        stdout=subprocess.PIPE,
        text=True
    )
    return result.stdout
# Example usage
response = run_ollama("gpt-neo", "What are the benefits of local AI inference?")
print(response)

從本質來講，Ollama 的設計理念是將 LLMs 的強大功能帶入本地環境，使用戶能夠在個人電腦或私有網絡中運行模型，從而實現更高的數據控制和隱私保護。

同時，此平臺尤其強調對量化模型的支持，這對于顯著降低內存占用并提升模型運行性能至關重要。Ollama 提供了一個不斷增長的預訓練模型庫，涵蓋了從通用的多功能模型到針對特定細分任務的專用模型。值得關注的可用模型包括 Llama 3.1、Qwen、Mistral，以及像 deepseek-coder-v2 這樣的專業變體。

此外，Ollama 的用戶友好型安裝過程和直觀的模型管理得益于其統一的 Modelfile 格式。其廣泛的跨平臺支持，包括 Windows、macOS 和 Linux，進一步增強了其易用性。通過提供具有 OpenAI 兼容接口的本地模型服務，Ollama 對于那些既追求本地部署的靈活性，又希望輕松集成標準 API 的開發者而言，無疑是一個穩健且極具吸引力的選擇。

1. 核心功能

Ollama 的核心目標是通過優化 LLMs 的部署流程，使用戶能夠在“本地設備”上高效運行模型，無需依賴云端服務或復雜的基礎設施。這種本地化部署方式不僅提升了數據隱私保護，還為用戶提供了更高的控制力和靈活性。

(1) 本地化部署的橋梁作用

Ollama 作為 LLMs 部署的橋梁，簡化了傳統上需要高性能計算集群和復雜配置的部署流程。用戶可以在普通個人電腦或單 GPU 設備上運行模型，降低了硬件門檻。

隱私與安全：通過本地運行，Ollama 確保敏感數據不離開用戶設備，滿足醫療、金融和法律等領域的隱私需求。例如，一家醫療機構可以使用 Ollama 運行 LLaMA 模型分析患者記錄，而無需將數據上傳到云端。
可定制化體驗：Ollama 允許用戶根據需求調整模型參數，例如設置生成溫度（Temperature）或最大輸出長度（Max Length），以滿足特定任務的要求。

(2) OpenAI 兼容 API 的無縫集成

Ollama 提供了與 OpenAI API 兼容的接口，使用戶能夠將現有工具和工作流程無縫遷移到本地環境。這種兼容性顯著降低了開發者的學習成本。

通常而言，用戶可以通過 REST API 調用 Ollama 模型，與 Python、JavaScript 或其他編程語言集成。例如，開發者可以使用 Python 的 requests 庫發送 API 請求，獲取模型生成的文本。

2. 技術亮點

Ollama 在性能優化和資源管理方面展現了卓越表現，憑借對量化模型的支持和高效的推理流程，提供了輕量級的運行體驗，尤其適用于資源有限的環境。

(1) 量化模型支持

Ollama 重點支持量化模型，采用 4-bit 和 8-bit 量化技術（如 Int8 和 Int4），顯著減少了模型的內存占用，同時提升了推理性能。

量化優勢：以 LLaMA-13B 模型為例，未量化時需約 26GB 顯存，而使用 Int8 量化后，顯存需求大幅減少至 7GB，極大降低了對硬件的需求。
性能提升：量化不僅減少了顯存占用，還有效加速了推理速度。例如，在 NVIDIA RTX 3060（12GB 顯存）上運行量化后的 LLaMA-13B 模型時，推理速度可達到 10 tokens/s，顯著提升了處理效率。
應用場景：得益于量化支持，Ollama 在資源受限的環境中表現出色，尤其適合在普通筆記本電腦上運行，如教育實驗、個人開發或輕量級應用場景。

(2) 內存管理與推理效率

Ollama 采用了內存映射（Memory Mapping）技術，優化了模型加載速度，使得啟動時間通常在 30 秒以內，極大提升了用戶體驗。

單線程推理：Ollama 設計采用單線程推理架構，簡化了系統結構，避免了多線程帶來的復雜性和資源競爭。這使得 Ollama 更加適合低并發的場景，能夠高效地完成推理任務。
跨平臺支持：Ollama 兼容 Windows、macOS 和 Linux 系統，確保用戶在不同操作系統中都能享受一致的性能體驗。例如，在 macOS 上，用戶可以利用 M1/M2 芯片的神經引擎加速推理，進一步提升處理速度和效率。

二、什么是 vLLM 以及如何認識？

vLLM 是一款開源推理框架，專注于大語言模型的高效推理與服務，旨在為開發者提供高性能、可擴展的 LLMs 部署解決方案。

vLLM 由加州大學伯克利分校的 Sky Computing Lab 開發，其技術靈感來源于研究論文《Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention》。通過引入創新的 PagedAttention 內存管理技術，vLLM 實現了對計算資源的高效利用，能夠在處理大規模模型和高并發請求時保持卓越的性能表現。

import requests
def query_vllm(api_url, model_name, prompt):
    """
    Send a prompt to a vLLM API endpoint.
    """
    payload = {
        "model": model_name,
        "prompt": prompt,
        "max_tokens": 100
    }
    response = requests.post(f"{api_url}/generate", json=payload)
    return response.json()
# Example usage
api_url = "http://localhost:8000"
result = query_vllm(api_url, "gpt-j", "Explain the concept of throughput in AI.")
print(result)

從某種意義上而言，作為一款高性能推理引擎，vLLM 專注于分布式部署和大規模推理任務，適合需要處理高并發請求的場景。

與傳統框架的對比：相較于 Hugging Face Transformers 等傳統推理框架，vLLM 在吞吐量和資源利用率上具有顯著優勢，推理速度可提升 2-4 倍。

vLLM 的技術核心在于其創新的內存管理和推理優化技術，通過 PagedAttention 和分布式計算框架，實現了高效的資源利用和卓越的推理性能。

1. PagedAttention 技術：內存管理的突破：

技術原理：PagedAttention 將鍵值緩存（KV Cache）分塊存儲，類似于操作系統中的分頁內存管理（Paging）。這種方法通過動態分配顯存，減少內存碎片，顯著降低顯存占用。
性能提升：傳統推理框架中，KV Cache 占用大量顯存，尤其在長序列推理時問題更為嚴重。PagedAttention 將顯存占用量降低 50%-70%，使 vLLM 能夠在相同硬件條件下處理更大的模型或更長的上下文。
應用效果：以 LLaMA-13B 模型為例，傳統框架在 FP16 格式下需要約 26GB 顯存，而 vLLM 通過 PagedAttention 優化后僅需 10GB 顯存即可運行。

2. 分布式推理與高吞吐量：

分布式計算框架：vLLM 基于 PyTorch 和 Ray 構建，支持多 GPU 分布式推理，通過并行計算提升吞吐量。
連續批處理（Continuous Batching）：vLLM 采用連續批處理技術，動態調整批次大小（Batch Size），最大化 GPU 利用率。例如，在 4 塊 NVIDIA A100 GPU 上運行 LLaMA-13B 模型，vLLM 的吞吐量可達 5000 token/s。
高并發支持：vLLM 能夠處理數百個并發請求，推理速度保持穩定，適合高負載生產環境。

3. 資源利用率優化：

FP16 推理：vLLM 默認使用半精度浮點（FP16）格式推理，結合 GPU 的 Tensor Core 加速計算，推理速度比 FP32 格式快 2 倍以上。
動態調度：vLLM 內置高效的請求調度器，優化任務分配，確保在高并發場景下資源分配均衡，避免性能瓶頸。
低延遲：通過內存優化和分布式計算，vLLM 的推理延遲顯著降低，平均響應時間可控制在 100ms 以內。

三、vLLM vs Ollama ，該如何選擇？

基于上述文章中的描述，我們有所熟知，Ollama 和 vLLM 作為兩款領先的大語言模型（Large Language Models, LLMs）推理框架，因其獨特的設計理念和技術特性，分別適用于不同類型的項目和應用場景。

Ollama 強調本地化部署和用戶友好性，適合注重隱私保護和簡單操作的場景；而 vLLM 則專注于高性能推理和可擴展性，能夠滿足高并發、大規模部署的需求。選擇適合的工具需要綜合考量用戶的技術背景、應用需求、硬件資源以及對性能和易用性的優先級。

綜上所述，在具體的業務應用中，針對特定的需求場景，我們提出以下選型建議：

對于優先考慮數據隱私和簡化部署的場景：推薦采用 Ollama。尤其適用于本地化、離線操作或計算資源受限的環境，Ollama 能夠提供便捷的模型部署和管理能力。
對于對推理性能和系統可擴展性有較高要求的場景：建議選擇 vLLM。尤其適用于需要處理高并發請求和大規模推理任務的應用，vLLM 在性能優化方面表現出色。
綜合考量因素與逐步采納策略：用戶在選擇框架時，應綜合評估自身的技術能力、具體的應用需求、可用的硬件資源以及對性能和易用性的優先級排序。例如，對于初學者或希望快速上手的用戶，可以優先選擇 Ollama 作為入門，待熟悉 LLM 推理流程和原理后，再根據更復雜應用的需求，逐步轉向 vLLM 以獲得更高的性能和更強的擴展性。

今天的解析就到這里，欲了解更多關于 Function-Calling 和 MCP 相關技術的深入剖析，最佳實踐以及相關技術前沿，敬請關注我們的微信公眾號：架構驛站，獲取更多獨家技術洞察！

Happy Coding ~

Reference ：

[1] https://medium.com/@sungcheol.kim78/using-deepseek-r-1-on-the-local-vllm-server-b45b11413f90
[2] https://aws.amazon.com/blogs/opensource/virtual-gpu-device-plugin-for-inference-whttps://blog.gopenai.com/serving-large-models-part-two-ollama-and-tgi-c084bbb57050

責任編輯：趙寧寧來源：架構驛站

LLM 人工智能模型