vLLM im Vergleich zu Ollama: Anwendungsbereiche der jeweiligen Frameworks

Bei der Integration von Large Language Models (LLMs) in eine KI-Anwendung bietet sich vLLM gut für die High-Performance-Fertigung an, während Ollama hervorragend für die lokale Entwicklung geeignet ist. Die beiden Tools decken unterschiedliche Bereiche des LLM-Deployments ab: vLLM eignet sich ideal für Unternehmensumgebungen, während Ollama am besten für kleine Projekte geeignet ist. 

Beim Vergleich der Unterschiede zwischen vLLM und Ollama können Sie sich Ollama als Sportwagen und vLLM als Hochgeschwindigkeitszug vorstellen. Mit Ollama können Sie schnell agieren, aber Sie können nicht viele Personen mitnehmen. Mit vLLM können Sie sowohl schnell handeln als auch viele Personen gleichzeitig unterstützen. 

Letztendlich hängt die Wahl zwischen vLLM und Ollama von Ihrer Entwicklungskompetenz sowie von der Größe und dem Umfang Ihres Projekts ab. Für Entwicklungsteams, die lokal experimentieren, ist Ollama ein idealer Ausgangspunkt. Für Teams, die auf eine groß angelegte Produktion hinarbeiten, bietet vLLM jedoch die erforderliche Basis, um LLMs zuverlässig und effizient in großem Umfang bereitzustellen.

Ollama oder vLLM? Das geeignete Bereitstellungstool wählen 

vLLM ist eine Library mit Open Source Code, die LLMs dabei unterstützt, Berechnungen schnell und effizient in großem Umfang durchzuführen. Das allgemeine Ziel von vLLM ist es, den Durchsatz (verarbeitete Tokens pro Sekunde) zu maximieren und so viele Nutzende gleichzeitig zu bedienen. 

vLLM umfasst sowohl einen Inferenzserver (für die Verwaltung des Netzwerkverkehrs) als auch eine Inferenz-Engine (zur Maximierung der Rechengeschwindigkeit): 

• Die Inferenzserver-Komponente verwaltet die Warteschlange der Nutzenden, die auf den Service warten, und verarbeitet den externen Netzwerkverkehr. Die Aufgabe des Inferenzservers besteht nicht darin, intensive Berechnungen durchzuführen, sondern das Kommunikationsprotokoll zu verarbeiten, das Daten in das System ein- und aus diesem ausgibt.
• Die Inferenz-Engine-Komponente beschleunigt die Generierung durch optimierte Nutzung der GPU (Graphics Processing Unit). Sie erhöht die Rechengeschwindigkeit durch die Anwendung von Algorithmen wie PagedAttention zur Verwaltung des KV-Caches (Key Value) und durch kontinuierliches Batching für eine optimierte Anforderungsplanung.

Sowohl der Inferenzserver als auch die Inferenz-Engine sind für die Gewährleistung einer geringen Latenz verantwortlich – also die Zeit zwischen dem Klicken auf „Senden” durch die Nutzenden und der Output-Zustellung. Der Inferenzserver ist so konzipiert, dass er keine unnötige Latenz verursacht. Dafür werden Anfragen angenommen, an die Engine weitergeleitet und die Antworten so schnell wie möglich über das Netzwerk zurückgesendet. Die Inferenz-Engine ist dafür verantwortlich, Latenzen aktiv zu beseitigen, indem sie die GPU-Berechnungen organisiert. Durch diese beschleunigte Verarbeitung kann vLLM Hunderte von Nutzenden gleichzeitig in einer Instanz unterstützen. 

Mit vLLM können Unternehmen auf einem Markt, auf dem die Hardware für LLM-basierte Anwendungen teuer ist, mit weniger mehr erreichen. vLLM kann hohen Datenverkehr bewältigen und ist für groß angelegte Szenarien ausgelegt. Das bedeutet, dass es ideal für latenzempfindliche Multi User Deployments ist. Insgesamt übertrifft vLLM Ollama bei der gleichzeitigen Bearbeitung mehrerer Anfragen. 

Mehr über vLLM erfahren

Ollama ist ein Open Source Tool, mit dem Nutzende LLMs lokal und privat ausführen können. Das bedeutet, dass Sie ein LLM von Ihrem Laptop herunterladen, aktualisieren und verwalten können, ohne private Informationen an eine Cloud zu senden. 

Ollama ist aus dem Projekt llama.cpp hervorgegangen, einer Open Source Library, die Inferenz auf verschiedenen LLMs durchführt. Ollama automatisiert einige der schwierigeren Schritte beim Kompilieren, Konfigurieren und Verwalten der zugrunde liegenden Komponenten und verbirgt diese Komplexität somit vor den Endbenutzenden. 

Ollama wurde mit Blick auf Einfachheit entwickelt, erfordert nur minimale Einrichtung und gilt allgemein als intuitiv und gut für Einsteiger geeignet. Erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler können Ollama zum Experimentieren mit verschiedenen LLMs und zum schnellen Prototyping verwenden.

vLLM und Ollama sind Bereitstellungs-Frameworks für LLMs, die Entwicklungsteams Zugriff auf LLMs bieten, mit denen sie KI-Anwendungen erstellen können. Insbesondere ist ein LLM-Bereitstellungs-Framework eine Softwarekomponente, die Inferenz innerhalb der größeren Anwendungsarchitektur durchführt. 

Obwohl vLLM und Ollama unterschiedliche Nutzertypen ansprechen, weisen sie einige gemeinsame, grundlegende Merkmale auf:

• Beide sind Open Source Tools
• Sie verfügen über eine Inferenzserverkomponente
• Sie ermöglichen es Nutzenden, LLMs auf ihrer eigenen Hardware auszuführen, anstatt auf APIs von Drittanbietern angewiesen zu sein
• Sie sind darauf ausgelegt, die verfügbare Hardware der Nutzenden optimal zu nutzen, um die Inferenzgeschwindigkeit zu beschleunigen
• Sie unterstützen multimodale Modelle, so dass sie mehr als nur Text verarbeiten können
• Sie unterstützen Retrieval-Augmented Generation (RAG), eine Technik, mit der Entwicklungsteams die vorhandenen Daten in einem LLM durch externes Wissen/Daten ihrer Wahl ergänzen können 

Die erweiterten Funktionen von vLLM erfordern ein tieferes technisches Verständnis. Aus diesem Grund richtet sich vLLM eher an erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler. Die Lernkurve fällt hier wohl steiler aus als bei Ollama. 

Beispielsweise kann vLLM Modelle beliebiger Größe verarbeiten, darunter auch solche mit Milliarden von Parametern. Damit Entwicklungsteams das Potenzial dieser Technologie optimal nutzen können, sollten sie sich mit Konzepten wie der verteilten Inferenz auskennen. 

Es bietet auch viel Potenzial für das Fine Tuning bestimmter Use Cases. Für eine optimale Performance sollten Entwicklungsteams mit Methoden wie PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) und LoRA/QLoRA vertraut sein.

Mit vLLM können Entwicklerinnen und Entwickler das Leistungspotenzial ihrer Server komplett ausschöpfen und zuverlässige, skalierbare Anwendungen bereitstellen. Erinnern Sie sich an unsere Analogie mit dem Hochgeschwindigkeitszug? vLLM ist gut darin, viele Nutzende in kurzer Zeit zu bedienen. 

Mit Ollama können Nutzende LLMs auf ihren PCs herunterladen und ausführen und auf einfache Weise KI-Modelle testen. Das Hauptziel von Ollama ist jedoch die Zugänglichkeit, nicht die Skalierbarkeit. Wenn Nutzende zusätzliche Anfragen stellen, müssen sie in einer Warteschlange warten. Aus diesem Grund entscheiden sich Entwicklerinnen und Entwickler für Ollama, wenn sie einen praktischen Service wünschen und nicht viele Nutzende bedienen müssen. 

Ollama arbeitet standardmäßig offline. Das bedeutet, dass ein einmal heruntergeladenes Modell auch ohne Internetverbindung funktioniert. vLLM bietet zwar ebenfalls maximale Privatsphäre, erfordert jedoch die Einrichtung eines privaten Servers oder die Konfiguration einer gesicherten Cloud-Umgebung. Dieser zusätzliche Schritt erfordert mehr Fachwissen. 

Sowohl vLLM als auch Ollama verfügen über eine Inferenzserver-Komponente. Das bedeutet, dass sowohl vLLM als auch Ollama eingehende Anfragen entgegennehmen, die Daten entpacken, an die Engine senden und die Antwort verpacken, um sie an die Anwendung der Endbenutzenden zurückzusenden. 

Allerdings handelt es sich bei vLLM um eine Inferenz-Engine, was bei Ollama nicht der Fall ist. Das bedeutet, dass vLLM die Inferenz auf eine Weise optimieren kann, die mit Ollama nicht möglich ist. Als Inferenz-Engine ist vLLM besser in der Lage, Speicher zu verwalten und mehrere Nutzende gleichzeitig zu bedienen (Nebenläufigkeit):

Speicherverwaltung: vLLM verwendet den PagedAttention-Algorithmus, um die Struktur des GPU-Speichers zu verwalten. Dadurch wird Speicherplatz auf der GPU freigegeben, wodurch mehr Anfragen gleichzeitig ausgeführt werden können. Dieser Prozess ermöglicht eine hohe Nebenläufigkeit. 

Nebenläufigkeit: vLLM verwendet kontinuierliches Batching, um den Datenfluss zu verwalten und die GPU optimal zu nutzen, sodass es viele Nutzende/Anfragen gleichzeitig bearbeiten kann. 

Performance von Ollama und vLLM vergleichen

Red Hat® AI nutzt Open Source-Innovationen, um den Herausforderungen einer umfassenden Unternehmens-KI zu begegnen. Dabei stellt vLLM ein wichtiges Tool in unserem Toolkit dar.

Mit Red Hat AI erhalten Sie Zugriff auf Red Hat AI Inference Server, mit dem Sie die Modellinferenz in der gesamten Hybrid Cloud optimieren und so schnellere und kosteneffiziente Deployments erzielen können. Der Inferenzserver basiert auf vLLM, sorgt für einen effizienten GPU-Betrieb und ermöglicht schnellere Reaktionszeiten.

Red Hat AI Inference Server umfasst das Repository von Red Hat AI, eine Kollektion validierter und optimierter Drittanbietermodelle, die mehr Modellflexibilität und teamübergreifende Konsistenz ermöglicht. Durch den Zugriff auf das Repository von Drittanbietermodellen können Unternehmen die Markteinführungszeit verkürzen und finanzielle Hindernisse für eine erfolgreiche KI-Implementierung abbauen.