Ollama에서 vLLM으로: 로컬 LLM 서버를 마이그레이션해야 하는 시점
Olla에서 vLLM으로 전환해야 할 시점
Ollama는 로컬 언어 모델을 실행하는 가장 쉬운 방법 중 하나이지만, 편의성은 로컬 실험이 더 나은 스케줄링과 가시성(observability)이 필요한 공유 추론 서비스로 전환되는 순간을 가릴 수 있습니다.
Vllm
프로덕션 환경에서 LLM 추론 모니터링 (2026): vLLM, TGI, llama.cpp 를 위한 Prometheus 및 Grafana
프로미스스(Prometheus) 와 그라파나(Grafana) 를 활용한 LLM 모니터링
LLM 추론은 “단순한 또 하나의 API"처럼 보이지만, 지연 시간이 급증하고 대기열이 쌓이며 GPU 메모리가 95% 사용되는데도 명확한 원인을 파악할 수 없게 되면 상황이 달라집니다.
2026년 LLM 호스팅: 로컬, 자체 호스팅 및 클라우드 인프라 비교
Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.
vLLM 빠른 시작: 고성능 LLM 서비스 제공 - 2026년
OpenAI API를 활용한 빠른 LLM 추론
vLLM은 UC 버클리 스카이 컴퓨팅 연구소(Sky Computing Lab)에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 고처리량, 메모리 효율적인 추론 및 서빙 엔진입니다.
Ollama, vLLM, LM Studio 비교: 2026년 로컬 LLM 실행의 최선의 방법은?
2026년 최고의 로컬 LLM 호스팅 도구 비교: API 성숙도, 하드웨어 지원, 툴 호출, 그리고 실제 사용 사례
로컬에서 LLM을 실행하는 것은 이제 개발자, 스타트업, 심지어 엔터프라이즈 팀에게도 실현 가능한 선택지가 되었습니다. 하지만 올바른 도구 — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI 또는 기타 도구들 — 를 선택하는 것은 여러분의 목표에 따라 달라집니다: