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