English Zaloguj się Rejestracja

Jak uruchomić lokalny LLM: porównanie Ollama, llama.cpp, LM Studio i vLLM

DaDesktop Team ·

Istnieje kilka sposobów na lokalne uruchomienie modelu LLM. Niektóre narzędzia zaprojektowano tak, aby ułatwić szybki start, podczas gdy inne oferują większą kontrolę lub są stworzone do obsługi wielu użytkowników jednocześnie. Właściwy wybór zależy od tego, czy potrzebujesz prostego lokalnego czatu, konfigurowalnego silnika inferencji, czy produkcyjnego API.

Ollama

Ollama to jeden z najprostszych sposobów na rozpoczęcie lokalnego uruchamiania modeli. Wystarczy ją zainstalować, pobrać model i uruchomić go z wiersza poleceń. Udostępnia również lokalne API dla aplikacji i innych narzędzi.

Zalety:

  • Prosta instalacja i zarządzanie modelami
  • Łatwy przepływ pracy w wierszu poleceń
  • API zgodne z OpenAI
  • Obsługa akceleracji GPU NVIDIA, AMD, Apple Silicon oraz opartej na Vulkanie
  • Pliki Modelfile umożliwiają dostosowywanie modeli i parametrów
  • Obsługa równoczesnych żądań przy wystarczającej ilości pamięci

Wady:

  • Mniejsza kontrola niskopoziomowa niż w llama.cpp
  • Zarządzanie modelami opiera się na ekosystemie Ollama
  • Nie jest pierwszym wyborem, gdy potrzebujesz maksymalnej przepustowości serwowania lub wnioskowania rozproszonego

Poziom trudności: Niski. Dobry wybór, jeśli chcesz szybko uruchomić model bez zagłębiania się w liczne ustawienia inferencji.

llama.cpp

llama.cpp to lekki silnik inferencji napisany w C/C++, skoncentrowany na wydajnym uruchamianiu modeli na szerokiej gamie sprzętu. Wykorzystuje modele GGUF i daje szczegółową kontrolę nad sposobem ładowania i uruchamiania modelu.

Zalety:

  • Drobiazgowa kontrola nad kontekstem, odciążaniem GPU, przetwarzaniem wsadowym, wątkami, kwantyzacją i innymi ustawieniami inferencji
  • Szerokie wsparcie sprzętowe, w tym CUDA, HIP, Metal, Vulkan i SYCL
  • Obsługa wielu poziomów kwantyzacji, od formatów niskobitowych po 8-bitowe
  • Możliwość dzielenia modeli między wiele GPU
  • Możliwość jednoczesnego wykorzystania CPU i GPU, gdy model jest większy niż dostępna pamięć VRAM
  • Zawiera llama-server zapewniający API zgodne z OpenAI

Wady:

  • Więcej konfiguracji niż w przypadku Ollama lub LM Studio
  • Modele GGUF są zazwyczaj pobierane i zarządzane oddzielnie
  • Wiele przydatnych ustawień wymaga zrozumienia parametrów inferencji

Poziom trudności: Średni. Dobry wybór, jeśli chcesz dokładnie kontrolować sposób działania modelu lub eksperymentować z wydajnością i kwantyzacją.

LM Studio

LM Studio to aplikacja desktopowa do pobierania, konfigurowania i uruchamiania lokalnych modeli LLM. Oferuje graficzny interfejs do wyszukiwania modeli i zarządzania takimi elementami, jak odciążanie GPU czy rozmiar kontekstu.

Zalety:

  • Prosty interfejs graficzny
  • Wyszukiwanie i pobieranie modeli przez Hugging Face
  • Wyświetlanie informacji o modelu i zasobach przed załadowaniem
  • Serwer API zgodny z OpenAI
  • Możliwość bezobsługowego uruchamiania modeli za pomocą serwera llmster
  • Obsługa GGUF przez llama.cpp oraz modeli MLX na Apple Silicon

Wady:

  • Mniejsza kontrola niskopoziomowa niż przy bezpośrednim użyciu llama.cpp
  • Aplikacja desktopowa jest mniej odpowiednia do niektórych wdrożeń serwerowych
  • Nie jest przeznaczona przede wszystkim do obsługi wielu użytkowników na dużą skalę

Poziom trudności: Niski. Dobry wybór, jeśli chcesz eksperymentować z modelami lokalnymi bez spędzania dużej ilości czasu w wierszu poleceń.

vLLM

vLLM został zaprojektowany do serwowania modeli LLM aplikacjom i wielu użytkownikom. Jego główną zaletą jest wydajne serwowanie przy wyższej współbieżności dzięki technikom takim jak PagedAttention, ciągłe przetwarzanie wsadowe, buforowanie prefiksów i wnioskowanie rozproszone.

Zalety:

  • Wysoka przepustowość dla wielu równoczesnych żądań
  • Ciągłe przetwarzanie wsadowe i efektywne zarządzanie pamięcią podręczną KV
  • Serwer API zgodny z OpenAI
  • Bezpośrednia współpraca z wieloma modelami Hugging Face
  • Obsługa kwantyzacji, w tym FP8, INT4, GPTQ, AWQ, GGUF i innych
  • Obsługa równoległości tensorowej, potokowej, eksperckiej i innych form
  • Zaprojektowany do produkcyjnej inferencji i serwowania

Wady:

  • Bardziej skomplikowana konfiguracja i ustawienia
  • Przeznaczony głównie dla środowisk Linux
  • Zazwyczaj zbędny dla pojedynczej osoby uruchamiającej jeden model interaktywnie
  • Przed wdrożeniem należy sprawdzić zgodność sprzętu i modelu

Poziom trudności: Wysoki. Najlepiej nadaje się dla osób wdrażających usługę inferencji, a nie po prostu uruchamiających model na komputerze osobistym.

Które narzędzie wybrać?

  • Chcesz po prostu łatwo uruchomić model: Ollama lub LM Studio. Wybierz Ollama do wiersza poleceń i prostego API albo LM Studio do interfejsu graficznego.
  • Chcesz mieć kontrolę nad inferencją: llama.cpp. Daje bezpośrednią kontrolę nad ładowaniem modelu, kwantyzacją, kontekstem, odciążaniem GPU i innymi ustawieniami.
  • Potrzebujesz lokalnego API: Ollama, llama.cpp lub LM Studio. Wszystkie trzy udostępniają API zgodne z OpenAI.
  • Potrzebujesz obsługi wielu użytkowników: vLLM. Jego funkcje ciągłego przetwarzania wsadowego i wnioskowania rozproszonego są stworzone do tego zastosowania.
  • Chcesz eksperymentować z różnymi kwantyzacjami: llama.cpp lub LM Studio.

Uruchom to na DaDesktop

Jeśli nie masz lokalnie wystarczającej mocy GPU, możesz uruchomić te narzędzia na pulpicie w chmurze DaDesktop. Wybierz GPU z wystarczającą ilością pamięci VRAM dla modelu, który chcesz uruchomić, uruchom pulpit i zainstaluj preferowane oprogramowanie do inferencji.

Ollama i LM Studio sprawdzają się, gdy potrzebujesz prostego środowiska lokalnego. llama.cpp daje większą kontrolę nad sprzętem i ustawieniami inferencji. vLLM to opcja, gdy musisz udostępnić model jako API o wyższej przepustowości.

Zobacz dostępne GPU, aby porównać pamięć VRAM i inne specyfikacje.