VLLM

ROCm i Vulkan przyspieszają GPU AMD do hostowania lokalnych modeli LLM, ale nie są zamiennymi. Prawidłowy wybór zależy od silnika, GPU i obciążenia.

Model może reklamować okno kontekstowe 128K i mimo to zawiedzie przy 40K tokenach na karcie GPU 16 GB. Architektoniczny limit nigdy nie gwarantował, że wagi, cache KV, bufora obliczeniowe i kompozytor pulpitu zmieszczą się jednocześnie na Twojej karcie.

Ollama to jeden z najprostszych sposobów na uruchomienie lokalnego modelu językowego, jednak wygoda może ukrywać moment, w którym lokalny eksperyment staje się współdzieloną usługą inferencyjną wymagającą lepszego planowania zadań i obserwowalności.

Inferencja LLM wygląda jak „kolejny API" – dopóki nie pojawią się skoki opóźnień, kolejki nie zaczną się zalegać, a Twoje karty GPU nie będą zużywać 95% pamięci bez wyraźnego wyjaśnienia.

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 to wysokiej wydajności, oszczędny pamięciowo silnik inferencji i serwowania modeli językowych (LLM) rozwijany przez Sky Computing Lab na Uniwersytecie Kalifornii w Berkeley.

Lokalne uruchamianie LLM jest obecnie praktyczne dla deweloperów, startupów, a nawet zespołów korporacyjnych.
Ale wybór odpowiedniego narzędzia — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI lub innego — zależy od Twoich celów: