Cum să rulezi un LLM local: Ollama, llama.cpp, LM Studio și vLLM comparate

Există mai multe modalități de a rula un LLM local. Unele tool-uri sunt gândite să te ajute să începi rapid, în timp ce altele îți oferă mai mult control sau sunt construite pentru a servi mulți utilizatori simultan. Alegerea potrivită depinde de ce vrei: un chat local simplu, un motor de inferență configurabil sau un API de producție.

Ollama

Ollama este una dintre cele mai simple modalități de a rula modele local. Instalezi aplicația, descarci un model și îl rulezi din linia de comandă. Oferă și un API local pentru aplicații și alte tool-uri.

Pro:

Instalare simplă și gestionare ușoară a modelelor
Flux de lucru facil din linia de comandă
API compatibil OpenAI
Suportă accelerare GPU NVIDIA, AMD, Apple Silicon și bazată pe Vulkan
Poți personaliza modelele și parametrii prin Modelfiles
Suportă cereri simultane când există suficientă memorie disponibilă

Contra:

Control mai puțin granular decât llama.cpp
Gestionarea modelelor este construită în jurul ecosistemului Ollama
Nu este prima alegere când ai nevoie de throughput maxim la servire sau inferență distribuită

Dificultate: Redusă. O alegere bună dacă vrei să pornești rapid un model fără a te complica cu multe setări de inferență.

llama.cpp

llama.cpp este un motor de inferență ușor, scris în C/C++, concentrat pe rularea eficientă a modelelor pe o gamă largă de hardware. Folosește modele GGUF și îți oferă control detaliat asupra modului în care modelul este încărcat și rulat.

Pro:

Control fin asupra contextului, offloading-ului GPU, batching-ului, thread-urilor, cuantizării și altor setări de inferență
Suport hardware extins, inclusiv CUDA, HIP, Metal, Vulkan și SYCL
Suportă multe niveluri de cuantizare, de la formate low-bit până la 8-bit
Poate împărți modelele pe mai multe GPU-uri
Poate folosi CPU și GPU împreună când un model este mai mare decât VRAM-ul disponibil
Include llama-server pentru un API compatibil OpenAI

Contra:

Necesită mai multe configurări decât Ollama sau LM Studio
Modelele GGUF sunt de obicei descărcate și gestionate separat
Multe setări utile necesită înțelegerea parametrilor de inferență

Dificultate: Medie. O alegere bună dacă vrei să controlezi exact cum rulează un model sau vrei să experimentezi cu performanța și cuantizarea.

LM Studio

LM Studio este o aplicație desktop pentru descărcarea, configurarea și rularea LLM-urilor locale. Oferă o interfață grafică pentru găsirea modelelor și gestionarea unor aspecte precum offloading-ul GPU și dimensiunea contextului.

Pro:

Interfață grafică simplă
Caută și descarcă modele prin Hugging Face
Afișează informații despre model și resurse înainte de încărcare
Server API compatibil OpenAI
Poate rula modele headless prin serverul său llmster
Suportă GGUF prin llama.cpp și modele MLX pe Apple Silicon

Contra:

Control mai puțin granular decât folosirea directă a llama.cpp
Aplicația desktop este mai puțin potrivită pentru unele deployment-uri pe server
Nu este gândită în primul rând pentru servirea la scară largă a mai multor utilizatori

Dificultate: Redusă. O alegere bună dacă vrei să experimentezi cu modele locale fără să petreci mult timp în linia de comandă.

vLLM

vLLM este proiectat pentru a servi LLM-uri către aplicații și mai mulți utilizatori. Principalul său avantaj este servirea eficientă la concurență ridicată, folosind tehnici precum PagedAttention, batching continuu, prefix caching și inferență distribuită.

Pro:

Throughput ridicat pentru mai multe cereri simultane
Batching continuu și gestionare eficientă a cache-ului KV
Server API compatibil OpenAI
Funcționează direct cu multe modele Hugging Face
Suportă cuantizare, inclusiv FP8, INT4, GPTQ, AWQ, GGUF și altele
Suportă paralelism de tip tensor, pipeline, expert și alte forme
Proiectat pentru inferență și servire în producție

Contra:

Setup și configurare mai complicate
Orientat în principal către medii Linux
De obicei inutil pentru o singură persoană care rulează un model interactiv
Compatibilitatea hardware și cu modelele trebuie verificată înainte de deployment

Dificultate: Ridicată. Se potrivește cel mai bine celor care implementează un serviciu de inferență, nu celor care rulează pur și simplu un model pe un computer personal.

Pe care ar trebui să îl alegi?

Vrei doar să rulezi ușor un model: Ollama sau LM Studio. Alege Ollama pentru linia de comandă și API simplu sau LM Studio pentru o interfață grafică.
Vrei control asupra inferenței: llama.cpp. Îți oferă control direct asupra încărcării modelului, cuantizării, contextului, offloading-ului GPU și altor setări.
Ai nevoie de un API local: Ollama, llama.cpp sau LM Studio. Toate trei oferă API-uri compatibile OpenAI.
Ai nevoie să servești mulți utilizatori: vLLM. Funcțiile sale de batching continuu și inferență distribuită sunt concepute pentru acest caz de utilizare.
Vrei să experimentezi cu diferite cuantizări: llama.cpp sau LM Studio.

Rulează-l pe DaDesktop

Dacă nu ai suficient hardware GPU local, poți rula aceste tool-uri pe un desktop în cloud DaDesktop. Alege un GPU cu suficient VRAM pentru modelul pe care vrei să îl rulezi, lansează desktopul și instalează software-ul de inferență pe care îl preferi.

Ollama și LM Studio sunt utile când vrei un mediu local simplu. llama.cpp îți oferă mai mult control asupra hardware-ului și setărilor de inferență. vLLM este o opțiune când ai nevoie să expui un model ca API cu throughput mai ridicat.

Vezi GPU-urile disponibile pentru a compara VRAM-ul și alte specificații.