VLLM

ROCm и Vulkan обе ускоряют работу GPU AMD для локального размещения LLM, но они не взаимозаменяемы. Правильный выбор зависит от движка, графического процессора и характера нагрузки.

Модель может заявлять о поддержке контекстного окна в 128K, но проваливаться уже на 40K токенах на видеокарте с 16 ГБ. Архитектурный потолок никогда не обещал, что веса, KV-кэш, вычислительные буферы и системный композитор смогут одновременно уместиться на вашем устройстве.

Ollama — один из самых простых способов запуска локальной языковой модели, но удобство может скрывать момент, когда локальный эксперимент превращается в общий сервис инференса, требующий лучшего планирования и наблюдаемости.

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.

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 — это высокопроизводительный и энергоэффективный движок инференса и сервинга для больших языковых моделей (LLM), разработанный лабораторией Sky Computing Lab при Калифорнийском университете в Беркли (UC Berkeley).

Локальное запуск LLM-моделей сейчас становится практичным решением для разработчиков, стартапов и даже корпоративных команд. Но выбор правильного инструмента — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI или других — зависит от ваших целей: