1. Ollama极简部署流程(以DeepSeek-R1为例) # 步骤1:一键安装(Windows为例) curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 步骤2:拉取模型 ollama pull deepseek-r1:7b # 步骤3:启动服务(带Web界面) dockerrun -d -p 3000:8080 --name open-webui
pip install vllm from vllm import LLM llm = LLM("meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf") # 需备好屠龙刀(A100) print(llm.generate("武林盟主是")) # 输出:当然是我vLLM! 二.Ollama逍遥三步 bash 复制 # 第一式: 安装(仅限Mac少侠) brew install ollama # 第二式:获取秘籍 ollama pull llama2 ...
隐私与安全:通过本地运行,Ollama 确保敏感数据不离开用户设备,满足医疗、金融和法律等领域的隐私需求。例如,一家医疗机构可以使用 Ollama 运行 LLaMA 模型分析患者记录,而无需将数据上传到云端。 可定制化体验:Ollama 允许用户根据需求调整模型参数,例如设置生成温度(Temperature)或最大输出长度(Max Length),以满足特定...
Ollama：轻量级本地大模型部署工具，面向个人用户和开发者，主打快速部署、低资源消耗和隐私保护。vLLM：...
ollama start qwen2.5-14b --detail 1. 复制 添加--detail参数可实时监控token生成速率,便于性能调优。 个性化模型配置 我们可以通过Modelfile可实现深度定制,比如新建下面一个文件: BASE qwen2.5-14b # 模型参数设置 SET temperature 0.7 SET context_length 16384 ...
本文将从并发性能的角度,对 Ollama 和 vLLM 进行深度对比,帮助读者更好地选择适合自己的推理框架。 一、背景介绍 1.1 Ollama Ollama 是一个简单易用的 LLM 部署工具,以其简洁的安装和用户友好的界面而闻名。它支持多种模型架构,并提供了丰富的命令行工具和图形化界面,适合快速原型设计和小规模部署。
在人工智能领域,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,选择合适的推理(部署)框架对实现高效、稳定的模型运行至关重要。Ollama和vLLM作为当下流行的LLM部署工具,各具独特优势与适用场景。 本文将深入剖析二者的优缺点,并给出选型建议,同时附上它们的具体使用案例,以便读者更直观地了解其应用情况。
本地部署AI大模型推理主要软件和方案有: UpHub AI:AI推理管理平台(中间件级别),后端可以对接turnllm(turnllama.cpp和turnllm.python)、vLLM或自定义推理服务等推理平台。主要特性:支持CPU推理、支持GPU推理、支持CPU和GPU混合推理;支持4层高并发架构(物理服务器层、进程层、线程层、Batch模拟并发等);具有分布式部署...
Ollama 重点支持量化模型,采用 4-bit 和 8-bit 量化技术(如 Int8 和 Int4),显著减少了模型的内存占用,同时提升了推理性能。 量化优势:以 LLaMA-13B 模型为例,未量化时需约 26GB 显存,而使用 Int8 量化后,显存需求大幅减少至 7GB,极大降低了对硬件的需求。
以下是Ollama和vLLM的核心对比总结,基于上图内容提炼: 核心定位差异 性能对比 选择建议 Ollama:适合本地快速验证模型、个人学习或轻量级场景,优势是低配置启动(如单机CPU/低显存GPU)。 vLLM:适合企业级高并发需求(如在线服务、大规模推理),依赖多GPU集群和分布式架构优化性能。