Когда переходить с Ollama на vLLM
Ollama — один из самых простых способов запуска локальных языковых моделей, однако удобство может скрыть момент, когда локальный эксперимент превращается в сервис распределения запросов (inference), требующий более эффективного планирования и наблюдаемости.
Мониторинг LLM с помощью Prometheus и Grafana
Инференс LLM выглядит как «еще один API» — до тех пор, пока не возникнут скачки задержки, не начнут накапливаться очереди, а ваши GPU не окажутся загружены по памяти на 95% без очевидной причины.
Быстрый инференс LLM через API OpenAI
vLLM — это высокопроизводительный и эффективный по использованию памяти движок для вывода и обслуживания больших языковых моделей (LLM), разработанный лабораторией Sky Computing Калифорнийского университета в Беркли.
Сравните лучшие инструменты для локального размещения LLM в 2026 году. Зрелость API, поддержка оборудования, вызов инструментов и практические примеры использования.
Запуск локальных LLM теперь является практичным решением для разработчиков, стартапов и даже корпоративных команд. Но выбор правильного инструмента — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI или других — зависит от ваших целей:
