大意了啊，生產就應該用vLLM部署大模型部署！ 精華
大型語言模型（LLMs）正在改變我們與技術的互動方式，從聊天機器人到代碼助手，功能無所不包。但要高效運行這些模型可不是件小事，尤其是在需要速度、可擴展性和高吞吐量應用的穩定性時。如果你一直在用Ollama進行本地LLM實驗，現在想轉向vLLM以獲得生產級性能，這篇文章的主要目的是講解這兩個框架的區別，探討選擇正確框架的重要性，并提供一步步的指導。
1. 為什么選擇合適的LLM框架很重要
把部署LLM想象成開餐廳。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，你得用工業級設備（比如vLLM）來應對需求，不然就得累垮了。選錯LLM應用的框架可能導致：
?響應慢：用戶等太久才能得到聊天機器人回復或代碼補全，體驗很差。
?成本高：GPU內存使用效率低，導致云計算賬單飆升。
?系統崩潰：框架無法承受高流量，導致宕機。
?安全風險：敏感環境下因配置不當導致數據泄露。
選對框架能確保你的LLM應用快速、成本效益高、可擴展且安全。Ollama適合本地測試、原型開發和注重隱私的項目，而vLLM專為高吞吐量、生產級環境設計。了解它們的優勢能幫你選出最適合的工具。
2. vLLM和Ollama是什么？基礎知識了解一下
Ollama：新手友好的LLM運行工具
Ollama就像你手機上的一個簡單易用的app，直觀、設置簡單。它是一個開源工具，旨在讓在本地運行LLM變得盡可能簡單，不管你用的是MacBook、Windows PC還是Linux服務器。
核心功能：
?跨平臺：支持macOS、Windows和Linux。
?CLI和REST API：提供簡單的命令行工具和與OpenAI兼容的API，方便集成。
?模型庫：支持Llama 3、Mistral、Gemma等熱門模型，可通過注冊表下載。
?硬件支持：支持CPU、NVIDIA GPU和Apple Silicon（Metal）。
?注重隱私：數據保存在本地，適合醫療或研究等敏感應用。
?使用場景：開發者在筆記本上開發聊天機器人原型，或研究者在離線環境下分析私有數據集。
vLLM：高性能推理引擎
vLLM就像一輛賽車，為高要求環境下的速度和效率而生。由UC Berkeley的Sky Computing Lab開發，vLLM是一個開源庫，專為高吞吐量LLM推理優化，特別適合NVIDIA GPU。
核心功能：
?PagedAttention：一種內存管理技術，將GPU內存浪費降到4%以下。
?Continuous Batching：動態處理請求，最大化GPU利用率。
?可擴展性：支持多GPU設置和跨服務器分布式推理。
?OpenAI兼容API：無縫集成現有工具和工作流。
?GPU中心化：為NVIDIA GPU和CUDA優化，CPU支持有限。
?使用場景：企業部署客服聊天機器人，實時處理每分鐘數千條查詢。
3. vLLM和Ollama的區別
要選擇vLLM還是Ollama，你得搞清楚它們的核心差異。以下是詳細對比：
類比
?Ollama：像自行車，簡單好用，適合短途，但不適合高速路。
?vLLM：像跑車，速度快、動力強，但需要熟練的司機和好的路（GPU基礎設施）。
4. 性能：速度、內存和可擴展性
在性能上，vLLM和Ollama差別很大。我們來分解它們在速度、內存使用和可擴展性上的差異，并舉例說明。
速度
?Ollama：在消費級硬件上運行小型模型（比如7B參數）性能不錯。比如，在16GB RAM的MacBook上運行Mistral 7B，單用戶約7 token/秒。
?vLLM：在高吞吐量場景中表現卓越。基準測試顯示，vLLM在128個并發請求下比Ollama快3.23倍，在NVIDIA A100 GPU系統上達到約71請求/秒。
?例子：假設你建一個聊天機器人，回復“寫一首短詩”。用Ollama，單用戶可能要2-3秒得到回復。而vLLM通過continuous batching并行處理請求，多個用戶同時查詢也能在1秒內得到回復。
內存
?Ollama：使用標準內存分配，對大模型效率較低。13B模型至少需要16GB RAM或GPU內存，每個序列完全分配內存，限制并發。
?vLLM：使用PagedAttention，將key/value緩存分成小塊，內存浪費降到4%以下。這讓vLLM能在相同硬件上處理更大模型或更多并發請求。
?例子：在NVIDIA A100 GPU上運行Llama 3 8B，vLLM因動態內存分配能處理更多并發請求，而Ollama為每個請求預留整塊內存，限制吞吐量。
可擴展性
?Ollama：適合單機設置，高并發時（比如超過32個同時請求）延遲增加，吞吐量無提升。
?vLLM：專為可擴展性設計，支持tensor parallelism（模型權重分布在多個GPU上）和pipeline parallelism（計算階段分布）。適合多GPU云虛擬機。
?例子：一個初創公司用單GPU服務器運行Ollama，服務小團隊內部工具。而一家處理百萬用戶的科技公司用vLLM在多GPU上每分鐘處理數千請求。
性能對比表：
5. 使用場景：什么時候用vLLM，什么時候用Ollama
什么時候用Ollama
?原型開發：在筆記本上測試新聊天機器人或代碼助手。
?隱私敏感應用：在隔離環境（比如政府、醫療或法律）運行模型。
?低流量工作負載：小型團隊或個人項目，少量用戶。
?資源受限硬件：在沒有CUDA的CPU或低端GPU上運行。
?例子：學生用Ollama在MacBook上運行Llama 3做研究項目，保持敏感數據離線。
什么時候用vLLM
?高流量服務：聊天機器人或API同時服務數千用戶。
?大型模型：部署像DeepSeek-Coder-V2（236B參數）這樣的大模型，跨多GPU。
?生產環境：需要低延遲和高吞吐量的應用。
?可擴展部署：多NVIDIA GPU的云設置。
?例子：公司用vLLM在8個A100 GPU的云虛擬機上建實時翻譯服務，每分鐘處理數千次翻譯。
使用場景決策矩陣：
6. 開始使用Ollama：一步步指南
我們來在本地機器上設置Ollama運行Mistral 7B。假設你從零開始。
步驟1：安裝Ollama
?下載：訪問Ollama官網，下載適用于你的操作系統的安裝程序（macOS、Windows或Linux）。
?安裝：運行安裝程序。對于Linux，使用：
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh- 輸出：Ollama安裝完成，準備使用。
步驟2：拉取模型
下載Mistral 7B：
ollama pull mistral:7b輸出：模型（4GB）下載并存儲在??/.ollama/models??。
步驟3：運行模型
啟動模型：
ollama run mistral:7b輸出：打開交互式提示。輸入：
講個笑話。回復：
為什么稻草人成了勵志演講家？因為他在自己的領域里太出色了！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": "講個笑話"
})
print(response.json()['response'])輸出：
為什么程序員不用暗黑模式？因為亮色模式會吸引bug。步驟5：驗證設置
檢查運行中的模型：
ollama ps輸出：
NAME ID SIZE PROCESS PORT
mistral:7b abc123 4.1 GB running 11434工作流圖表：
7. 開始使用vLLM：一步步指南
vLLM需要更多設置，但在GPU支持的系統上性能更優。我們來運行Llama 3 8B。
步驟1：準備工作
?硬件：NVIDIA GPU支持CUDA（比如A100、RTX 4090）。
?軟件：Python 3.8+、NVIDIA驅動、CUDA 11.8+和pip。
步驟2：安裝vLLM
通過pip安裝vLLM：
pip install vllm輸出：vLLM及依賴（如PyTorch、transformers）安裝完成。
步驟3：運行模型
服務Llama 3 8B：
vllm serve meta-llama/Llama-3-8b --gpu-memory-utilization 0.9輸出：服務器啟動，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是一個開源庫，用于高效LLM推理，通過PagedAttention優化GPU內存，continuous batching實現高吞吐量。步驟5：測試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設置vLLM
Docker Compose能簡化vLLM的生產部署。以下是設置方法。
步驟1：創建Docker Compose文件
創建??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：運行Docker Compose
docker-compose up -d輸出：vLLM服務器在分離模式下啟動，可通過http://localhost:8000訪問。
步驟3：測試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是一個容器化平臺，讓應用在不同環境中以隔離依賴的方式一致運行。"
}
]
}步驟4：監控容器
檢查容器狀態：
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. 處理故障和調整
部署LLM可能會遇到問題。以下是Ollama和vLLM的常見問題及解決方法。
Ollama故障
?內存不足：在<16GB RAM系統上運行13B模型會導致崩潰。
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??）或升級硬件。
?模型下載問題：網絡慢或服務器超時。
解決：重試??ollama pull mistral??或換其他模型。
vLLM故障
?CUDA錯誤：缺少或不兼容的NVIDIA驅動。
解決：用??nvidia-smi??檢查驅動版本（確保CUDA 11.8+）。從NVIDIA官網更新驅動。
?高內存使用：大模型耗盡GPU內存。
解決：降低??--gpu-memory-utilization??（比如0.8）或使用quantization（見第12節）。
?API超時：高并發壓垮服務器。
解決：增加批次大小（??--max-num-batched-tokens 4096??）或添加更多GPU。
示例修復：如果vLLM因CUDA錯誤崩潰，驗證驅動：
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內存共享 vs. NGINX負載均衡
為高吞吐量應用擴展vLLM，需要選擇多GPU內存共享還是NGINX負載均衡。我們來比較這兩種方式。
多GPU內存共享
vLLM的tensor parallelism和pipeline parallelism將模型權重和計算分布到多個GPU上，共享內存以處理大模型或高并發。
工作原理：Tensor parallelism將模型層分配到不同GPU，pipeline parallelism分割計算階段。PagedAttention確保高效內存分配。
優點：
? 處理超大模型（比如236B參數）。
? 最大化GPU利用率，內存浪費極低。
缺點：
? 需要高速GPU互連（比如NVLink）。
? 設置和配置復雜。
例子：在8個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運行，處理請求并行，高吞吐量。
NGINX負載均衡
NGINX將請求分發到多個vLLM實例，每個實例運行在單獨的GPU或服務器上。
工作原理：NGINX作為反向代理，根據負載或輪詢策略將請求路由到可用vLLM服務器。
優點：
? 設置比tensor parallelism簡單。
? 通過添加更多服務器實現水平擴展。
缺點：
? 每個vLLM實例需要自己的模型副本，增加內存使用。
? 對超大模型效率較低。
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NGINX：
nginx -c /path/to/nginx.conf輸出：NGINX將請求路由到vllm1:8000和vllm2:8000，平衡負載。
比較表：
推薦：對于大模型（比如>70B參數）在帶NVLink的多GPU服務器上使用內存共享。對于較小模型或通過加服務器擴展更可行時用NGINX。
工作流圖表：
11. 其他考慮：安全性、社區和生態系統
安全性
?Ollama：本地運行，數據暴露風險小。適合無網絡連接的隔離系統（比如政府）。檢查后臺服務（??ollama serve??）以確保敏感環境安全。
?vLLM：支持安全部署，但云設置需小心配置。使用HTTPS和API認證配合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;
}
}社區和支持
?Ollama：社區活躍，文檔豐富，模型注冊表用戶友好。適合初學者和小型項目。
?vLLM：社區在增長，由UC Berkeley和Red Hat支持。更技術化但適合企業，GitHub討論活躍。
生態系統
?Ollama：可與OpenWebUI集成，提供類似ChatGPT的界面。支持多模態模型（比如Llama 3.2 Vision處理文本和圖像）。
?vLLM：與Hugging Face集成，支持高級解碼（比如beam search），優化用于LangChain或LlamaIndex等生產管道。
12. 高級話題：量化和多模態模型
量化
量化通過降低數值精度（比如從FP16到INT8）減少模型大小和內存使用。兩個框架都支持，但有差異：
?Ollama：支持通過gguf文件進行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，FP16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：減少內存占用，支持在有限GPU上運行更大模型。
多模態模型
?Ollama：支持視覺語言模型，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：多模態支持有限，但擴展中（比如LLaVA模型）。示例：
vllm serve llava-hf/llava-13b --trust-remote-code- 注意：視覺處理需額外設置。
量化比較表：
13. 結論：為LLM需求做出正確選擇
從Ollama過渡到vLLM就像從家里廚房搬到商業廚房。Ollama適合本地實驗、注重隱私的應用和資源受限環境。它的簡單性和跨平臺支持非常適合初學者和小型項目。vLLM憑借PagedAttention和continuous batching，專為高吞吐量、生產級應用打造，速度和可擴展性至關重要。
?選擇Ollama：用于原型開發、離線應用或基于CPU的設置。
?選擇vLLM：用于高流量服務、大型模型或多GPU部署。
本文轉載自???????PyTorch研習社???，作者：AI研究生
