Hogyan futtass helyi LLM-et: Ollama, llama.cpp, LM Studio és vLLM összehasonlítása

Számos módja van annak, hogy egy LLM-et helyben futtass. Egyes eszközök célja az egyszerű kezdés, míg mások nagyobb irányítást biztosítanak, vagy arra készültek, hogy egyszerre sok felhasználót szolgáljanak ki. A megfelelő választás attól függ, hogy egyszerű helyi csevegést, konfigurálható következtetési motort vagy éles API-t szeretnél-e.

Ollama

Az Ollama az egyik legegyszerűbb módja annak, hogy modelleket kezdj el helyben futtatni. Telepítsd, tölts le egy modellt, és futtasd parancssorból. Emellett helyi API-t is biztosít alkalmazások és más eszközök számára.

Előnyök:

Egyszerű telepítés és modellkezelés
Könnyű parancssori munkafolyamat
OpenAI-kompatibilis API
NVIDIA, AMD, Apple Silicon és Vulkan-alapú GPU-gyorsítás támogatása
A Modelfile-ok lehetővé teszik a modellek és paraméterek testreszabását
Elegendő memória esetén egyidejű kéréseket is támogat

Hátrányok:

Kevesebb alacsony szintű irányítás, mint a llama.cpp esetében
A modellkezelés az Ollama ökoszisztémájára épül
Nem az első választás, ha maximális kiszolgálási átviteli sebességre vagy elosztott következtetésre van szükség

Nehézség: Alacsony. Jó választás, ha gyorsan szeretnél egy modellt elindítani anélkül, hogy sok következtetési beállítással kellene foglalkoznod.

llama.cpp

A llama.cpp egy könnyűsúlyú C/C++ következtetési motor, amely a modellek hatékony futtatására összpontosít a hardverek széles skáláján. GGUF modelleket használ, és részletes irányítást biztosít a modell betöltése és futtatása felett.

Előnyök:

Finomhangolható irányítás a kontextus, a GPU-kihelyezés, a kötegelés, a szálak, a kvantálás és más következtetési beállítások felett
Széleskörű hardvertámogatás, beleértve a CUDA-t, a HIP-et, a Metalt, a Vulkant és a SYCL-t
Számos kvantálási szintet támogat az alacsony bitszámú formátumoktól a 8 bitesig
A modellek több GPU között is feloszthatók
CPU-t és GPU-t együtt is tud használni, ha a modell nagyobb, mint a rendelkezésre álló VRAM
Tartalmazza a llama-servert egy OpenAI-kompatibilis API-hoz

Hátrányok:

Több konfigurációt igényel, mint az Ollama vagy az LM Studio
A GGUF modelleket általában külön kell letölteni és kezelni
Sok hasznos beállítás megköveteli a következtetési paraméterek megértését

Nehézség: Közepes. Jó választás, ha pontosan szeretnéd irányítani, hogyan fut egy modell, vagy ha a teljesítménnyel és a kvantálással szeretnél kísérletezni.

LM Studio

Az LM Studio egy asztali alkalmazás helyi LLM-ek letöltésére, konfigurálására és futtatására. Grafikus felületet biztosít a modellek kereséséhez, valamint olyan dolgok kezeléséhez, mint a GPU-kihelyezés és a kontextusméret.

Előnyök:

Egyszerű grafikus felület
Modelleket keres és tölt le a Hugging Face-en keresztül
Betöltés előtt megjeleníti a modell- és erőforrás-információkat
OpenAI-kompatibilis API-kiszolgáló
A modellek fej nélkül is futtathatók a llmster szerverén keresztül
Apple Siliconon támogatja a GGUF-ot a llama.cpp-n és az MLX-modelleken keresztül

Hátrányok:

Kevesebb alacsony szintű irányítás, mint a llama.cpp közvetlen használata esetén
Az asztali alkalmazás kevésbé alkalmas bizonyos szerveres telepítésekhez
Elsősorban nem nagy léptékű, többfelhasználós kiszolgálásra tervezték

Nehézség: Alacsony. Jó választás, ha helyi modellekkel szeretnél kísérletezni anélkül, hogy sok időt töltenél a parancssorban.

vLLM

A vLLM arra készült, hogy LLM-eket szolgáljon ki alkalmazások és több felhasználó számára. Fő előnye a hatékony kiszolgálás nagyobb egyidejűség mellett, olyan technikák alkalmazásával, mint a PagedAttention, a folyamatos kötegelés, az előtag-gyorsítótár és az elosztott következtetés.

Előnyök:

Nagy átviteli sebesség több egyidejű kérés esetén
Folyamatos kötegelés és hatékony KV-gyorsítótár-kezelés
OpenAI-kompatibilis API-kiszolgáló
Közvetlenül működik számos Hugging Face modellel
Támogatja a kvantálást, beleértve az FP8-at, INT4-et, GPTQ-t, AWQ-t, GGUF-ot és másokat
Támogatja a tenzor-, csővezeték-, szakértői és más párhuzamossági formákat
Éles következtetésre és kiszolgálásra tervezték

Hátrányok:

Bonyolultabb telepítés és konfiguráció
Elsősorban Linux-környezetekre irányul
Általában felesleges egyetlen személy számára, aki interaktívan futtat egy modellt
A hardver- és modellkompatibilitást ellenőrizni kell a telepítés előtt

Nehézség: Magas. Leginkább azoknak ajánlott, akik következtetési szolgáltatást telepítenek, nem pedig egyszerűen egy modellt futtatnak személyi számítógépen.

Melyiket válaszd?

Csak egyszerűen szeretnél egy modellt futtatni: Ollama vagy LM Studio. Válaszd az Ollamát a parancssorhoz és az egyszerű API-hoz, vagy az LM Studio-t a grafikus felülethez.
Irányítást szeretnél a következtetés felett: llama.cpp. Közvetlen irányítást ad a modellbetöltés, a kvantálás, a kontextus, a GPU-kihelyezés és más beállítások felett.
Helyi API-ra van szükséged: Ollama, llama.cpp vagy LM Studio. Mindhárom OpenAI-kompatibilis API-t biztosít.
Sok felhasználót kell kiszolgálnod: vLLM. A folyamatos kötegelési és elosztott következtetési funkciói erre a felhasználási esetre készültek.
Különböző kvantálásokkal szeretnél kísérletezni: llama.cpp vagy LM Studio.

Futtasd a DaDesktapon

Ha helyben nincs elegendő GPU-hardvered, ezeket az eszközöket egy DaDesktop felhőasztalon is futtathatod. Válassz egy GPU-t elegendő VRAM-mal a futtatni kívánt modellhez, indítsd el az asztalt, és telepítsd a kívánt következtetési szoftvert.

Az Ollama és az LM Studio akkor hasznos, ha egyszerű helyi környezetet szeretnél. A llama.cpp nagyobb irányítást ad a hardver- és következtetési beállítások felett. A vLLM pedig akkor jöhet szóba, ha egy modellt nagyobb átviteli sebességű API-ként kell elérhetővé tenned.

Tekintsd meg az elérhető GPU-kat a VRAM és más specifikációk összehasonlításához.