Redação YTI&W-News
Introdução ao vLLM e Ollama
Ollama e vLLM são duas ferramentas de inferência de modelos de linguagem local (LLM) que têm sido amplamente utilizadas em projetos de desenvolvimento de aplicativos de IA. Embora ambos sejam capazes de realizar tarefas de geração de texto, elas têm diferentes arquiteturas e características que as tornam mais adequadas para diferentes cenários de uso.
O objetivo desse artigo é fornecer um framework de decisão baseado em dados de benchmark para ajudar os desenvolvedores a escolher entre ollama e vLLM para seus projetos. Com base em análises de desempenho e benchmark, esse artigo irá explorar as características e limitações de cada ferramenta e fornecer dicas práticas para ajudar os desenvolvedores a tomar a decisão certa para seus projetos.
Problema de Escolha entre Ollama e vLLM
A escolha entre ollama e vLLM é um problema comum que muitos desenvolvedores enfrentam ao trabalhar com modelos de linguagem local. Embora ambos sejam capazes de realizar tarefas de geração de texto, elas têm diferentes arquiteturas e características que as tornam mais adequadas para diferentes cenários de uso.
Ollama é uma ferramenta de inferência de modelos de linguagem local que é conhecida por sua simplicidade e facilidade de uso. Ela é ideal para desenvolvedores que precisam de uma solução rápida e fácil de implementar para projetos de prototipagem ou desenvolvimento de aplicativos de IA. No entanto, ollama tem limitações em termos de escalabilidade e desempenho, o que a torna menos adequada para projetos que exigem alta taxa de processamento ou concorrência.
Por outro lado, vLLM é uma ferramenta de inferência de modelos de linguagem local que é projetada para ser escalável e eficiente em termos de desempenho. Ela é ideal para desenvolvedores que precisam de uma solução robusta e escalável para projetos de produção ou desenvolvimento de aplicativos de IA que exigem alta taxa de processamento ou concorrência. No entanto, vLLM tem uma curva de aprendizado mais alta e requer mais configuração e manutenção do que ollama.
Objetivo do Artigo
O objetivo desse artigo é fornecer um framework de decisão baseado em dados de benchmark para ajudar os desenvolvedores a escolher entre ollama e vLLM para seus projetos. Com base em análises de desempenho e benchmark, esse artigo irá explorar as características e limitações de cada ferramenta e fornecer dicas práticas para ajudar os desenvolvedores a tomar a decisão certa para seus projetos.
Organização do Artigo
O artigo será organizado em seções que abordarão as seguintes questões:
* Introdução ao vLLM e Ollama
* Características e limitações de cada ferramenta
* Benchmark e análise de desempenho
* Dicas práticas para escolher entre ollama e vLLM
* Conclusão e recomendações
Palavras-Chave
* vLLM
* Ollama
* Inferência de modelos de linguagem local
* Desempenho
* Escalabilidade
* Desenvolvimento de aplicativos de IA
O que é Ollama e como ele funciona
Ollama é uma ferramenta de desenvolvimento de modelos de linguagem local que oferece uma experiência de desenvolvimento rápida e fácil de usar. A arquitetura do Ollama é composta por três componentes principais:
Model Management Layer
O layer de gerenciamento de modelos é responsável por gerenciar os modelos de linguagem e fornecer uma interface para interagir com eles. O Ollama suporta vários modelos de linguagem, incluindo o Llama 3 8B.
CLI e API
O Ollama fornece uma interface de linha de comando (CLI) e uma API para interagir com os modelos de linguagem. A CLI permite que os desenvolvedores executem comandos para carregar modelos, gerar texto e realizar outras operações. A API fornece uma interface programática para interagir com os modelos de linguagem.
HTTP API Server
O Ollama fornece um servidor de API HTTP que permite que os desenvolvedores interajam com os modelos de linguagem via HTTP. O servidor é configurado por padrão para ouvir na porta 11434.
Ollama lida com requisições concorrentes de forma sequencial por padrão. Isso significa que as requisições são processadas uma por uma, em ordem de chegada. Embora isso seja suficiente para desenvolvimento de protótipos, pode não ser adequado para aplicações de produção que precisam lidar com grandes volumes de tráfego.
# Instalar Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# Carregar modelo
ollama pull llama3:8b
# Gerar texto
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "llama3:8b",
"prompt": "Exemplo de texto a ser gerado",
"stream": false
}'
Em resumo, Ollama é uma ferramenta de desenvolvimento de modelos de linguagem local que oferece uma experiência de desenvolvimento rápida e fácil de usar. Ele lida com requisições concorrentes de forma sequencial por padrão, mas pode ser configurado para lidar com requisições concorrentes de forma paralela.
O que é vLLM e como ele funciona
Arquitetura do vLLM
O vLLM é um motor de inferência de LLM (Modelo de Linguagem de Linguagem) nativo de Python, construído em cima da biblioteca PyTorch. Ele é projetado para atender às demandas de alto rendimento de inferência de LLM em servidores de produção. A arquitetura do vLLM é baseada em duas componentes principais: o sistema de gerenciamento de memória PagedAttention e o motor de inferência contínuo.
PagedAttention
O PagedAttention é um sistema de gerenciamento de memória que utiliza conceitos de memória virtual do sistema operacional para alocar memória não contígua para o cache de chave-valor. Isso reduz a fragmentação e o desperdício de memória, permitindo que o vLLM alocasse mais requisições concorrentes no mesmo hardware.
Motor de Inferência Contínuo
O motor de inferência contínuo do vLLM é projetado para processar requisições de forma contínua, adicionando e removendo requisições ativas de um lote em execução. Isso permite que o vLLM processe requisições concorrentes de forma eficiente, sem esperar por requisições completas.
API e Compatibilidade
O vLLM expõe uma API compatível com OpenAI, permitindo que aplicativos construídos com o SDK de OpenAI sejam facilmente adaptados para usar o vLLM. Além disso, o vLLM suporta recursos adicionais, como logprobs e saídas estruturadas via decodificação guiada.
pip install vllm
vllm serve meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
--dtype auto
--max-model-len 4096
curl http://localhost:8000/v1/completions
-H "Content-Type: application/json"
-d '{
"model": "meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
"prompt": "Explain PagedAttention in one paragraph",
"max_tokens": 200
}'
Benefícios da Arquitetura do vLLM
A arquitetura do vLLM oferece várias vantagens em termos de throughput e escalabilidade, incluindo:
* Alocação eficiente de memória para requisições concorrentes
* Processamento contínuo de requisições
* Suporte a recursos adicionais, como logprobs e saídas estruturadas
* API compatível com OpenAI
Essas vantagens permitem que o vLLM atenda às demandas de alto rendimento de inferência de LLM em servidores de produção.
Comparação de Desempenho: Ollama vs vLLM
Metodologia da Comparação
Para realizar a comparação de desempenho entre Ollama e vLLM, foi executado um conjunto de benchmarks em diferentes cenários de concorrência. A metodologia utilizada foi a seguinte:
– Hardware: NVIDIA A10G (24GB VRAM) ou RTX 4090 para reprodução de resultados consumidor.
– Modelo: Llama 3 8B, executado com a mesma precisão efetiva em ambos os sistemas.
– Prompt: Input fixo de 100 tokens, solicitando completions de 200 tokens.
– Métricas: Tokens por segundo (TPS) agregado, TPS por usuário, tempo até o primeiro token (TTFT) e p99 de latência.
– Cliente: Script de benchmark assíncrono em Python utilizando aiohttp.
Resultados dos Benchmarks
A tabela abaixo mostra os resultados dos benchmarks para Ollama e vLLM em diferentes cenários de concorrência.
| Métrica | Ollama (1 usuário) | Ollama (50 usuários) | vLLM (1 usuário) | vLLM (50 usuários) |
| — | — | — | — | — |
| TPS agregado | ~35 | ~35 (fila) | ~40 | ~800+ |
| TPS por usuário | ~35 | ~0,7 | ~40 | ~16 |
| TTFT médio | ~80ms | ~12s+ | ~120ms | ~350ms |
| p99 de latência | ~90ms | ~45s+ | ~180ms | ~1,2s |
Implicações dos Resultados
Os resultados dos benchmarks mostram que Ollama não realiza batching concorrente eficiente. Ele serializa principalmente as solicitações. Isso não é um bug; reflete o propósito de design da ferramenta. Um workstation de desenvolvedor executando uma solicitação por vez não precisa de um agendador de scheduler de solicitações. Mas quando você aponta o tráfego de usuários para ele, cada usuário adicional adiciona seu tempo de espera completo à fila.
Por outro lado, o vLLM realiza batching contínuo, compartilhando GPU compute entre todas as solicitações ativas, e PagedAttention garante que a memória do cache de chave-valor seja alocada de forma eficiente o suficiente para caber todas elas. A lacuna se amplia ainda mais em 100+ usuários ativos, onde o Ollama se torna inutilizável para interação em tempo real.
Conclusão
Os resultados dos benchmarks mostram que o vLLM é mais eficiente em cenários de concorrência alta, enquanto o Ollama é mais adequado para desenvolvimento e testes. A escolha entre os dois depende das necessidades específicas do projeto e do cenário de uso.
Framework de Decisão para Startups
Definindo os Critérios
Para ajudar startups a tomar uma decisão informada sobre a escolha entre Ollama e vLLM, é necessário considerar os seguintes critérios:
- Concorrência: Quantos usuários simultâneos você espera atender?
- Latência: Qual é o prazo de resposta esperado para as requisições?
- Necessidades de escalabilidade: Você precisa atender a um grande número de usuários ou você tem um modelo de negócios que não exige alta escalabilidade?
Concorrência Baixa (1-5 Usuários Simultâneos)
Se você espera atender a um número baixo de usuários simultâneos, Ollama pode ser uma boa opção. Ele é fácil de usar e não requer muita configuração. Além disso, Ollama é ideal para prototipagem e desenvolvimento de aplicativos.
Concorrência Média (5-15 Usuários Simultâneos)
Se você espera atender a um número médio de usuários simultâneos, é importante considerar as necessidades de escalabilidade e latência. Nesse caso, vLLM pode ser uma boa opção. Ele é projetado para atender a um grande número de usuários simultâneos e oferece uma melhor latência em comparação com Ollama.
Concorrência Alta (15+ Usuários Simultâneos)
Se você espera atender a um grande número de usuários simultâneos, vLLM é a melhor opção. Ele é projetado para atender a um grande número de usuários simultâneos e oferece uma melhor latência e escalabilidade em comparação com Ollama.
Latência
Se você tem um prazo de resposta esperado baixo para as requisições, vLLM é a melhor opção. Ele é projetado para oferecer uma melhor latência em comparação com Ollama.
Necessidades de Escalabilidade
Se você precisa atender a um grande número de usuários ou você tem um modelo de negócios que não exige alta escalabilidade, Ollama pode ser uma boa opção. Ele é fácil de usar e não requer muita configuração.
Resumo
Em resumo, a escolha entre Ollama e vLLM depende das necessidades específicas da sua startup. Se você espera atender a um número baixo de usuários simultâneos, Ollama pode ser uma boa opção. Se você espera atender a um número médio ou alto de usuários simultâneos, vLLM é a melhor opção. Além disso, se você tem um prazo de resposta esperado baixo para as requisições, vLLM é a melhor opção.
Fonte de Referência: sitepoint.com.
Curadoria e Adaptação: Redação Yassutaro Developers.
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