Πώς να εκτελέσετε ένα τοπικό LLM: Ollama, llama.cpp, LM Studio και vLLM σε σύγκριση

Υπάρχουν διάφοροι τρόποι για να εκτελέσετε ένα LLM τοπικά. Ορισμένα εργαλεία έχουν σχεδιαστεί για να κάνουν εύκολη την εκκίνηση, ενώ άλλα σας δίνουν περισσότερο έλεγχο ή έχουν κατασκευαστεί για να εξυπηρετούν πολλούς χρήστες ταυτόχρονα. Η σωστή επιλογή εξαρτάται από το αν θέλετε μια απλή τοπική συνομιλία, μια παραμετροποιήσιμη μηχανή εξαγωγής συμπερασμάτων ή ένα παραγωγικό API.

Ollama

Το Ollama είναι ένας από τους ευκολότερους τρόπους για να ξεκινήσετε να εκτελείτε μοντέλα τοπικά. Εγκαταστήστε το, κατεβάστε ένα μοντέλο και εκτελέστε το από τη γραμμή εντολών. Παρέχει επίσης ένα τοπικό API για εφαρμογές και άλλα εργαλεία.

Πλεονεκτήματα:

Απλή εγκατάσταση και διαχείριση μοντέλων
Εύκολη ροή εργασίας από τη γραμμή εντολών
API συμβατό με OpenAI
Υποστηρίζει επιτάχυνση GPU NVIDIA, AMD, Apple Silicon και Vulkan
Τα Modelfiles σας επιτρέπουν να προσαρμόσετε μοντέλα και παραμέτρους
Υποστηρίζει ταυτόχρονα αιτήματα όταν υπάρχει αρκετή μνήμη

Μειονεκτήματα:

Λιγότερος χαμηλού επιπέδου έλεγχος από το llama.cpp
Η διαχείριση μοντέλων του είναι δομημένη γύρω από το οικοσύστημα Ollama
Δεν είναι η πρώτη επιλογή όταν χρειάζεστε μέγιστη απόδοση εξυπηρέτησης ή κατανεμημένη εξαγωγή συμπερασμάτων

Δυσκολία: Χαμηλή. Μια καλή επιλογή αν θέλετε να θέσετε γρήγορα σε λειτουργία ένα μοντέλο χωρίς να ασχοληθείτε με πολλές ρυθμίσεις εξαγωγής συμπερασμάτων.

llama.cpp

Το llama.cpp είναι μια ελαφριά μηχανή εξαγωγής συμπερασμάτων σε C/C++ που επικεντρώνεται στην αποδοτική εκτέλεση μοντέλων σε ένα ευρύ φάσμα υλικού. Χρησιμοποιεί μοντέλα GGUF και σας δίνει λεπτομερή έλεγχο σχετικά με τον τρόπο φόρτωσης και εκτέλεσης του μοντέλου.

Πλεονεκτήματα:

Λεπτομερής έλεγχος πλαισίου, εκφόρτωσης GPU, ομαδοποίησης, νημάτων, κβαντοποίησης και άλλων ρυθμίσεων εξαγωγής συμπερασμάτων
Ευρεία υποστήριξη υλικού, συμπεριλαμβανομένων CUDA, HIP, Metal, Vulkan και SYCL
Υποστηρίζει πολλά επίπεδα κβαντοποίησης, από μορφές χαμηλού bit έως 8-bit
Μπορεί να κατανείμει μοντέλα σε πολλαπλές GPU
Μπορεί να χρησιμοποιήσει CPU και GPU μαζί όταν ένα μοντέλο είναι μεγαλύτερο από τη διαθέσιμη VRAM
Περιλαμβάνει το llama-server για ένα API συμβατό με OpenAI

Μειονεκτήματα:

Περισσότερη παραμετροποίηση από το Ollama ή το LM Studio
Τα μοντέλα GGUF γενικά κατεβαίνουν και διαχειρίζονται ξεχωριστά
Πολλές χρήσιμες ρυθμίσεις απαιτούν κατανόηση των παραμέτρων εξαγωγής συμπερασμάτων

Δυσκολία: Μέτρια. Μια καλή επιλογή αν θέλετε να ελέγξετε ακριβώς πώς εκτελείται ένα μοντέλο ή αν θέλετε να πειραματιστείτε με την απόδοση και την κβαντοποίηση.

LM Studio

Το LM Studio είναι μια εφαρμογή επιφάνειας εργασίας για τη λήψη, την παραμετροποίηση και την εκτέλεση τοπικών LLM. Παρέχει ένα γραφικό περιβάλλον για την εύρεση μοντέλων και τη διαχείριση στοιχείων όπως η εκφόρτωση GPU και το μέγεθος πλαισίου.

Πλεονεκτήματα:

Απλό γραφικό περιβάλλον
Αναζητά και κατεβάζει μοντέλα μέσω Hugging Face
Εμφανίζει πληροφορίες μοντέλου και πόρων πριν από τη φόρτωση
Διακομιστής API συμβατός με OpenAI
Μπορεί να εκτελεί μοντέλα χωρίς γραφικό περιβάλλον μέσω του διακομιστή llmster
Υποστηρίζει GGUF μέσω llama.cpp και μοντέλα MLX σε Apple Silicon

Μειονεκτήματα:

Λιγότερος χαμηλού επιπέδου έλεγχος από την απευθείας χρήση του llama.cpp
Η εφαρμογή επιφάνειας εργασίας είναι λιγότερο κατάλληλη για ορισμένες αναπτύξεις διακομιστών
Δεν έχει σχεδιαστεί κυρίως για εξυπηρέτηση πολλών χρηστών σε μεγάλη κλίμακα

Δυσκολία: Χαμηλή. Μια καλή επιλογή αν θέλετε να πειραματιστείτε με τοπικά μοντέλα χωρίς να αφιερώσετε πολύ χρόνο στη γραμμή εντολών.

vLLM

Το vLLM έχει σχεδιαστεί για την εξυπηρέτηση LLM σε εφαρμογές και πολλαπλούς χρήστες. Το κύριο πλεονέκτημά του είναι η αποδοτική εξυπηρέτηση σε υψηλότερη ταυτοχρονία, χρησιμοποιώντας τεχνικές όπως PagedAttention, συνεχή ομαδοποίηση, προσωρινή αποθήκευση προθεμάτων και κατανεμημένη εξαγωγή συμπερασμάτων.

Πλεονεκτήματα:

Υψηλή απόδοση για πολλαπλά ταυτόχρονα αιτήματα
Συνεχής ομαδοποίηση και αποδοτική διαχείριση KV-cache
Διακομιστής API συμβατός με OpenAI
Λειτουργεί απευθείας με πολλά μοντέλα Hugging Face
Υποστηρίζει κβαντοποίηση, συμπεριλαμβανομένων FP8, INT4, GPTQ, AWQ, GGUF και άλλων
Υποστηρίζει παραλληλισμό τανυστή, σωλήνωσης, ειδικών και άλλες μορφές παραλληλισμού
Σχεδιασμένο για παραγωγική εξαγωγή συμπερασμάτων και εξυπηρέτηση

Μειονεκτήματα:

Πιο περίπλοκη εγκατάσταση και παραμετροποίηση
Προορίζεται κυρίως για περιβάλλοντα Linux
Συνήθως περιττό για ένα άτομο που εκτελεί ένα μοντέλο διαδραστικά
Η συμβατότητα υλικού και μοντέλου πρέπει να ελέγχεται πριν από την ανάπτυξη

Δυσκολία: Υψηλή. Καταλληλότερο για άτομα που αναπτύσσουν μια υπηρεσία εξαγωγής συμπερασμάτων παρά για απλή εκτέλεση ενός μοντέλου σε προσωπικό υπολογιστή.

Ποιο να επιλέξετε;

Θέλετε απλώς να εκτελέσετε ένα μοντέλο εύκολα: Ollama ή LM Studio. Επιλέξτε το Ollama για τη γραμμή εντολών και το απλό API ή το LM Studio για γραφικό περιβάλλον.
Θέλετε έλεγχο της εξαγωγής συμπερασμάτων: llama.cpp. Σας δίνει άμεσο έλεγχο στη φόρτωση μοντέλου, την κβαντοποίηση, το πλαίσιο, την εκφόρτωση GPU και άλλες ρυθμίσεις.
Χρειάζεστε ένα τοπικό API: Ollama, llama.cpp ή LM Studio. Και τα τρία παρέχουν API συμβατά με OpenAI.
Χρειάζεται να εξυπηρετήσετε πολλούς χρήστες: vLLM. Η συνεχής ομαδοποίηση και τα χαρακτηριστικά κατανεμημένης εξαγωγής συμπερασμάτων έχουν σχεδιαστεί για αυτήν την περίπτωση χρήσης.
Θέλετε να πειραματιστείτε με διαφορετικές κβαντοποιήσεις: llama.cpp ή LM Studio.

Εκτελέστε το στο DaDesktop

Εάν δεν έχετε αρκετό υλικό GPU τοπικά, μπορείτε να εκτελέσετε αυτά τα εργαλεία σε μια επιφάνεια εργασίας cloud DaDesktop. Επιλέξτε μια GPU με αρκετή VRAM για το μοντέλο που θέλετε να εκτελέσετε, εκκινήστε την επιφάνεια εργασίας και εγκαταστήστε το λογισμικό εξαγωγής συμπερασμάτων που προτιμάτε.

Το Ollama και το LM Studio είναι χρήσιμα όταν θέλετε ένα απλό τοπικό περιβάλλον. Το llama.cpp σας δίνει περισσότερο έλεγχο στο υλικό και τις ρυθμίσεις εξαγωγής συμπερασμάτων. Το vLLM είναι μια επιλογή όταν χρειάζεται να εκθέσετε ένα μοντέλο ως API υψηλότερης απόδοσης.

Δείτε τις διαθέσιμες GPU για να συγκρίνετε τη VRAM και άλλες προδιαγραφές.