Ollama与vLLM部署对比：哪个更合适？

文章转载链接Ollama与vLLM部署对比哪个更合适 - 51Testing软件测试网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. 51Testing软件测试网人气很旺的软件测试技术门户提供测试文章、测试交流、测试招聘、培训等全方位信息服务内容覆盖APP测试、性能测试、自动化测试、验收测试、兼容性测试等是国内很专业的软件测试就业培训、企业服务供应商...http://www.51testing.com/html/25/n-7805125.htmlOllama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Linuxcurl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shOllama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${VER_PARAM}我们要将这两个地址替换成 GitHub 的下载链接。但直接使用 GitHub 可能依旧缓慢因此我们推荐使用 GitHub 文件加速服务。使用以下脚本来修改下载源#!/bin/bash # 文件路径 FILEollama_install.sh # 修改 URL sed -i s|https://ollama.com/download/ollama-linux-${ARCH}${VER_PARAM}|https://github.moeyy.xyz/https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.3.4/ollama-linux-amd64|g $FILE sed -i s|https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64-rocm.tgz${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.tgzvLLM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pip install vllmvLLM运行示例vllm serve --host 0.0.0.0 --port 8080 --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。