Ollama vs VLLM：哪个工具更擅长处理AI模型？

如果你对AI和大型语言模型（LLMs）感兴趣，你可能听说过Ollama和VLLM。这两个都是用于处理LLMs的工具，但它们有一些关键的不同之处。让我们用简单易懂的方式来解释一下。

Ollama 和 VLLM 是什么？

• Ollama : 一个工具，可让你轻松地在自己的电脑上使用LLMs。
• VLLM : 一个设计用来高效运行LLMs的工具，尤其是在同时为许多用户提供服务时。

正面交锋：Ollama vs VLLM

我们使用相同的AI模型（Llama2 8B）测试了这两个工具，并比较了它们的表现。以下是我们的发现：

1. 处理多个请求（并发）

• Ollama : 它可以处理多个请求，但随着请求的增多，速度会变慢。
• VLLM : 它像冠军一样处理多个请求，即使有很多请求也能保持高速。

2. 速度

• Ollama : 同时进行16个请求时，每个请求大约需要17秒。

• VLLM : 同时进行16个请求时，每个请求只需要大约9秒。

3. 输出（生成的Token数）

• 在16个并发请求时，VLLM每秒生成的令牌（单词）数量是Ollama的两倍。

4. 挑战极限

• Ollama : 它在同时处理32个请求时遇到了困难，表明它的限制较低。
• VLLM : 它可以轻松处理32个请求，每秒生成1000个令牌。

最终结论

虽然 Ollama 用户友好且非常适合个人使用，但当需要高效处理大量请求时，VLLM 则表现得更为出色。VLLM 就像一辆跑车，在压力之下表现更好，可以处理更多的“流量”（请求）而不减速。

如果你正在从事需要同时为许多用户提供AI模型的项目，VLLM可能是更好的选择。但对于更简单、个人的项目，Ollama可能正合适。

记住，最好的工具取决于你的具体需求。考虑你正在构建的内容，选择最适合你项目的那个工具！