ద్వారా Matt Connor 2026-07-30 · అప్‌డేట్ చేయబడింది 2026-08-30

Ollama vs vLLM: ఏ LLM server ఎంచుకోవాలి?

ఒక user కోసం CPUపైనా Ollama సరిపోతుంది. GPUపై అనేక requests కు vLLM throughput engine. workload ఆధారంగా ఎంచుకుని, రెండింటి నిజమైన commands చూడండి.

Ollama vs vLLM, ఒక పేరాలో

Ollama అనేది server తో కూడిన model manager: ఇది quantized weights ను download చేసి, load చేసి, 127.0.0.1:11434 పై సమాధానాలు ఇస్తుంది; ఆ machine లో CPU మాత్రమే ఉన్నా అదే ఉపయోగిస్తుంది. vLLM అనేది throughput engine: ఒకేసారి అనేక requests నడుస్తున్నప్పుడు GPUని నిరంతరం పూర్తి సామర్థ్యంతో ఉపయోగిస్తుంది. GPU లేని machineలో ఇది సరైన సాధనం కాదు. నిర్ణయం మొత్తం ఇంతే. ఒక వ్యక్తి local assistant తో మాట్లాడటం Ollama పని. ఒక team కోసం application సేవలు అందించడం vLLM పని.

రెండూ OpenAI-compatible HTTP API ను ఉపయోగిస్తాయి. అందువల్ల base URL మార్చడం ద్వారా client code ను ఒకదానినుంచి మరొకదానికి మార్చవచ్చు. తేడా APIలో లేదు. మొదటి request tokens ను ఇంకా generate చేస్తుండగా రెండో request వచ్చినప్పుడు ఏమి జరుగుతుందో అదే అసలు తేడా.

Ollama వాస్తవానికి ఏమిటి

Ollama ఒక సౌలభ్య పొర. ఒకే install command ద్వారా ఇది మీకు model registry (ollama pull llama3.1:8b), weights కోసం local store, chat prompt, systemd service, HTTP API అందిస్తుంది. ఇది అందించే models GGUF files. ఇవి సాధారణంగా 4-bit quantized గా ఉంటాయి. అందుకే 7B లేదా 8B model diskపై 16 GB బదులు సుమారు 5 GB స్థలాన్ని మాత్రమే ఉపయోగిస్తుంది. CPU inference సాధ్యమయ్యేలా చేసేది quantization.

దీని runner llama.cpp పై ఆధారపడి ఉంటుంది. llama.cpp అనేది సాధారణ hardwareపై GGUF quantization ను ఉపయోగించడం సాధ్యంచేసిన C++ inference library. తరువాత Ollama కొన్ని కొత్త model families కోసం స్వంత engine ను కూడా జోడించింది. అయినప్పటికీ ఇది అందించే చాలా భాగాల కింద ఇప్పటికీ llama.cpp ప్రధాన ఆధారంగా ఉంది. అందువల్ల Ollama ను llama.cpp తో పోల్చినప్పుడు, వాస్తవానికి ergonomics layer ను అది చుట్టి ఉపయోగించే మూల సాధనంతో పోలుస్తున్నారు.

దీని రూపకల్పన లక్ష్యం ఒక user. July 2026 నాటికి OLLAMA_NUM_PARALLEL యొక్క default విలువ 1. అంటే ఒక model ఒకేసారి ఒక request ను మాత్రమే process చేస్తుంది. మిగతా requests అన్నీ default గా 512 entries కలిగిన queue (OLLAMA_MAX_QUEUE)లో వేచి ఉంటాయి. మీరు parallel setting ను పెంచవచ్చు. దాని వల్ల కలిగే వ్యయాన్ని దిగువ section వివరిస్తుంది. మీరు ఇంతకు ముందు Ollama ను run చేయకపోతే, VPSలో Ollamaను host చేసి port 11434ను మూసి ఉంచడంతో ప్రారంభించండి. ఎందుకంటే APIలో ఎలాంటి authentication లేదు.

vLLM వాస్తవంగా ఏమిటి

vLLM ఒక inference server మాత్రమే. ఇది model library ను నిర్వహించదు. ఇందులో chat prompt ఉండదు. అభ్యర్థన వచ్చిన సమయంలో ఇది మీ కోసం model ను download చేయదు. ప్రారంభించేటప్పుడు మీరు Hugging Face repository ను పేర్కొంటారు. vLLM ఆ ఒక్క model ను load చేసి, మీరు process ను ఆపే వరకు దానిని అందిస్తుంది.

ఈ పరిమితమైన పరిధి వల్ల మీకు లభించేది అధిక throughput. దీనికి రెండు mechanisms పనిచేస్తాయి. PagedAttention KV cache ను (key-value cache; ప్రతి active request కోసం model నిర్వహించే ప్రతి-token attention state) fixed-size blocks లో నిల్వ చేస్తుంది. ఇది operating system memory ని pages గా నిర్వహించే విధానంతో సమానం. ఇక request కు worst case కోసం ముందుగానే ఒక పెద్ద contiguous reservation అవసరం ఉండదు. అందువల్ల గతంలో reserve చేసి ఉపయోగించకుండా ఉన్న memory మరిన్ని concurrent requests కు అందుబాటులోకి వస్తుంది. Continuous batching ద్వారా కొత్త request, ప్రస్తుత batch పూర్తయ్యే వరకు వేచి ఉండకుండా, తదుపరి decoding step లో running batch లో చేరుతుంది. ఒక sequence పూర్తయిన వెంటనే అది batch నుంచి తొలగిపోతుంది. దాని slot ను మరో request తో నింపుతారు.

ఆచరణలో ఫలితం ఇలా ఉంటుంది: ఒకే GPU పై concurrent users సంఖ్యను 1 నుంచి 30 కి పెంచితే మొత్తం tokens per second గణనీయంగా పెరుగుతుంది. అయితే ప్రతి user కు లభించే వేగం మీరు ఊహించినంతగా తగ్గదు. Ollama యొక్క default ప్రవర్తనలో users సంఖ్యను 1 నుంచి 30 కి పెంచితే, మిగిలిన 29 మంది వేచి ఉండాల్సి వస్తుంది.

Continuous batching మొత్తం తేడాను నిర్ణయిస్తుంది

ఒకే సమయంలో, ఒకే hardware పై ప్రతి server కు ఐదు requests వస్తున్నాయని ఊహించండి.

Ollama default settings తో మొదటి request పూర్తయ్యే వరకు దానినే నడిపిస్తుంది. తరువాత రెండో request, ఆపై తదుపరి requests నడుస్తాయి. ఐదో caller నాలుగు పూర్తి generations పూర్తయ్యే వరకు వేచి ఉండాలి. మొత్తం throughput దాదాపు ఒక generation వేగంతోనే ఉంటుంది. కారణం processor ఎప్పుడూ ఒక sequence పై మాత్రమే పనిచేయడం.

vLLM ఒకే forward pass లో ఐదు requests ను decode చేస్తుంది. ఒక sequence కు ఒక token generate చేయడంతో పోలిస్తే, ఐదు sequences కు ఒక్కో token generate చేయడానికి అయ్యే ఖర్చు చాలా స్వల్పంగా మాత్రమే ఎక్కువ. కారణం ఖరీదైన పని model weights ను memory నుంచి చదవడం. ఆ read మొత్తం batch కు పంచబడుతుంది. CPU inference slow గా ఉండటానికి ఇదే memory-bandwidth కారణం: arithmetic కోసం కాకుండా weights ను తరలించడం కోసం మీరు ప్రధానంగా ఖర్చు చేస్తారు.

మీరు OLLAMA_NUM_PARALLEL=4 ను సెట్ చేసి ఈ ప్రయోజనంలో కొంత పొందవచ్చు. అయితే దీనికి memory ఖర్చవుతుంది. ప్రతి parallel slot కు ప్రత్యేక KV cache అవసరం. Ollama context window ను slots మధ్య విభజిస్తుంది. అందువల్ల 8192 tokens కోసం configure చేసిన model కు వ్యతిరేకంగా నాలుగు parallel requests నడిపితే, ప్రతి request కు 2048 tokens context మాత్రమే మిగులుతుంది. ఆ 8192 కూడా ముందే నిర్ణయించబడిన విలువ కాదు. అది ఒక configuration choice. కాబట్టి num_ctx ను పెంచి, దానికి అవసరమైన RAM ను పరిమాణం నిర్ణయించడం వల్ల నాలుగు slots అసలు ఉపయోగించగలమా లేదా అనేది తేలుతుంది. vLLM యొక్క paged cache ఈ trade-off ను నివారిస్తుంది. కారణం request వాస్తవంగా పెరుగుతున్న కొద్దీ blocks ను ఆ request కు allocate చేయడం. ఏ విధంగానైనా, ఒకే box ఒకేసారి ఎంతమంది users కు సేవలందించగలదో నిర్ణయించేది KV cache పరిమాణం, prefill cost, మరియు queue depth. అందుకే ఒక వ్యక్తికి సరిగ్గా పనిచేసిన server ఐదుగురి వద్ద తీవ్రంగా నెమ్మదిస్తుంది.

Ollama ను ఇన్‌స్టాల్ చేసి అందుబాటులో ఉంచడం

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama3.1:8b
ollama run --verbose llama3.1:8b "Write two sentences about Linux."

ఇన్‌స్టాల్ స్క్రిప్ట్ ఒక ollama system user ను సృష్టించి, binary ను ఇన్‌స్టాల్ చేసి, 127.0.0.1:11434 కు bind అయిన ollama.service ను నమోదు చేస్తుంది. --verbose ముద్రించే eval rate విలువ ఆ సర్వర్‌పై లభించే వాస్తవ tokens per second. ప్రచురించిన ఏ గణాంకానికన్నా దీనినే నమ్మాలి. ఒక prompt కోసం చేసిన ఒక్క కొలత ప్రారంభ అంచనా మాత్రమే; అది capacity ను సూచించదు. అందువల్ల వివిధ concurrency స్థాయిలలో tokens per second ను కొలవడం ద్వారా మీరు ఆశించే load వద్ద సర్వర్ స్థిరంగా పనిచేస్తుందా, అలాగే ప్రతి token కు చెల్లించడంకన్నా GPU అద్దెకు తీసుకోవడం ప్రయోజనకరమా అన్నది తెలుస్తుంది.

Concurrency పెంచడానికి systemd drop-in ను ఉపయోగించండి. దీనివల్ల upgrade సమయంలో ఈ మార్పు overwrite కాదు:

sudo systemctl edit ollama.service

[Service]
Environment="OLLAMA_NUM_PARALLEL=4"
Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=30m"

sudo systemctl restart ollama
ollama ps

ollama ps ప్రస్తుతం load అయిన configuration ను చూపిస్తుంది. దాని PROCESSOR column వాస్తవ స్థితిని చూపిస్తుంది. 100% CPU అంటే GPU ఉపయోగించబడటం లేదని అర్థం. Ollama నెమ్మదిగా ఉందని వచ్చే చాలా నివేదికలకు ఇదే వాస్తవ కారణం. ఆ drop-in లోని OLLAMA_KEEP_ALIVE=30m line నిష్క్రియంగా ఉన్న సర్వర్‌లో కూడా అంతే ముఖ్యమైనది. ఎందుకంటే request లేకుండా ఐదు నిమిషాలు గడిచిన తర్వాత default గా model unload అవుతుంది. అందువల్ల requests మధ్య model ను memoryలో ఉంచడం వల్ల ఒక గంట idle తర్వాత పంపిన మొదటి prompt మళ్లీ పూర్తి load time చెల్లించాల్సిన అవసరం ఉండదు.

vLLMతో ఇన్‌స్టాల్ చేసి అందించండి

vLLM కు Linux మరియు Python 3.10 నుండి 3.13 వరకు అవసరం. నిర్దిష్ట PyTorch build ను ఇన్‌స్టాల్ చేసేందున, దీన్ని స్వంత virtual environment లో ఇన్‌స్టాల్ చేయండి:

uv venv --python 3.12 --seed
source .venv/bin/activate
uv pip install vllm --torch-backend=auto

తర్వాత model ను serve చేయండి. ఇక్కడి పేరు చిన్న tag కాదు; ఇది Hugging Face repository id:

vllm serve Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct

మొదటిసారి ప్రారంభం కావడానికి ఎక్కువ సమయం పడుతుంది. ముందుగా weights ను download చేసి, ఆపై ఎంత KV cache blocks సరిపోతాయో నిర్ణయించడానికి GPU ను profile చేస్తుంది. ఇది port 8000 పై listening చేస్తుంది. Client code రాయడానికి ముందు దీన్ని తనిఖీ చేయండి:

curl http://localhost:8000/v1/models
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"}]}'

ఆ server లో Docker ఇప్పటికే ఉంటే, official image ఉపయోగించడం ద్వారా CUDA dependency కు సంబంధించిన పనిని తప్పించుకోవచ్చు:

docker run --runtime nvidia --gpus all \
    -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
    --env "HF_TOKEN=$HF_TOKEN" \
    -p 8000:8000 \
    --ipc=host \
    vllm/vllm-openai:latest \
    --model Qwen/Qwen3-0.6B

--ipc=host తప్పనిసరి; ఇది అలంకార flag కాదు. PyTorch processes మధ్య tensors ను shared memory ద్వారా పంపుతుంది. Tensor-parallel inference కోసం default Docker shared-memory allocation చాలా తక్కువగా ఉంటుంది.

Production లో అత్యంత ముఖ్యమైన flags ఇవి: --max-model-len (మీరు ఖర్చు భరించడానికి సిద్ధంగా ఉన్న context window), --gpu-memory-utilization (vLLM ఉపయోగించగల GPU card భాగం; July 2026 నాటికి default 0.92), ఒక model ను అనేక GPUs మధ్య విభజించడానికి --tensor-parallel-size, మరియు --api-key.

vLLM లో authentication ఒక flag ద్వారా ఉంటుంది, Ollama లో అది లేదు

మీరు bearer token ఇస్తే vLLM దాన్ని తప్పనిసరిగా అమలు చేస్తుంది:

vllm serve Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct --api-key token-abc123

అదే విలువను VLLM_API_KEY environment variable నుంచి కూడా పొందవచ్చు. ఈ token లేకుండా పంపిన అభ్యర్థనకు HTTP 401 వస్తుంది. అయినప్పటికీ port 8000 ను public interface పై అందుబాటులో ఉంచడానికి ఇది కారణం కాదు. vLLM లో rate limiting లేదు. సాధారణ HTTPలో పంపే token ను మార్గమధ్యంలో చదవవచ్చు. అయితే server కు అభ్యర్థన పంపుతున్న caller ను గుర్తించే భావన ఉందని ఇది సూచిస్తుంది.

Ollama లో అలాంటి వ్యవస్థ ఏదీ లేదు. key లేదు, login లేదు, allow-list లేదు. 11434 ను చేరుకోగల ఏ process అయినా models ను run, pull లేదా delete చేయగలదు. దాన్ని loopback పైనే ఉంచి, మీరు స్వయంగా host చేసే WireGuard VPN ద్వారా లేదా TLS (transport layer security) ను terminate చేసే authentication కలిగిన reverse proxy ద్వారా చేరుకోండి.

హార్డ్‌వేర్: ప్రతి దానికి అవసరమైనవి

Ollama CPUపై నడుస్తుంది. 4-bit quantized model కు ప్రతి billion parameters కు సుమారు అర gigabyte RAM అవసరం. దీనికి runtime overhead కోసం సుమారు 1 gigabyte, context కోసం మరింత memory అవసరం. అందువల్ల 3B model కు సుమారు 4 GB ఖాళీ memory, 8B model కు సుమారు 8 GB అవసరం. Shared vCPUపై వేగం సాధారణంగా single digit నుంచి తక్కువ double digit tokens per second వరకు ఉంటుంది. ఇది memory bandwidth పరిమితి. Misconfiguration కాదు. ఏ flag దీనిని సరిచేయదు. Rule of thumb కు బదులుగా నిర్దిష్ట releaseలో ఈ లెక్క ఎలా పనిచేస్తుందో చూడాలంటే, VPSపై Nemotron 3.5 Lightning నడపడం ద్వారా pull చేయాల్సిన ఖచ్చితమైన tag, load చేసిన తర్వాత అది ఉపయోగించే RAM, అలాగే CPU-only వినియోగానికి సరిపడా వేగంగా ఉందో లేదో స్పష్టమవుతుంది.

vLLM GPU ఉందని ఊహిస్తుంది. దాని default path 16-bit precisionలో unquantized weights ను అందిస్తుంది. దీనికి ప్రతి billion parameters కు సుమారు 2 GB అవసరం. అంటే 8B model కు weights కోసం మాత్రమే సుమారు 16 GB video memory అవసరం. మీరు vLLMను అమలు చేసిన concurrency కోసం ఉపయోగించే KV cache ను దీనికి ముందుగా లెక్కలోకి తీసుకోలేదు. 24 GB cardపై ఉపయోగించగల cacheకు తగినంత స్థలం మిగులుతుంది. 16 GB cardపై అది సరిపోదు. కాబట్టి చిన్న modelను ఎంచుకోవాలి లేదా quantized checkpointతో --quantization pass చేయాలి. CPU backend ఉంది. కానీ standard wheels దాని కోసం build చేయబడవు. అంతేకాక, vLLMను ఉపయోగించడానికి ఉన్న ప్రధాన కారణాన్నే అది తొలగిస్తుంది.

అందువల్ల hardware ప్రశ్న చాలా సందర్భాల్లో software ప్రశ్నకు సమాధానం ఇస్తుంది. GPU లేకపోతే Ollama ఉపయోగించాలి. Rented GPUపై requests serialise అవుతున్నందున utilisation 5 percent వద్ద ఉంటే vLLM ఉపయోగించాలి.

మీ workload కోసం ఏది?

ఒక వ్యక్తి ఉపయోగించే CPU VPS లో drafting మరియు summarising కోసం: Ollama. దీని వేగం సరిపోతుంది. ఇంతకంటే సరళమైన ప్రత్యామ్నాయం లేదు.
మీరు మాత్రమే ఉపయోగించే coding assistant కోసం లేదా మీ సాధనాలను local model కు అనుసంధానించే MCP server కోసం: Ollama. వాస్తవ workload concurrency ఒకటే.
ఈ వారం ఐదు models ను పోల్చి చూస్తున్నారా: Ollama. tagged models ను pull చేసి delete చేయడం దీనికి సరిగ్గా సరిపోతుంది. అయితే vLLM కు ప్రతి model కోసం process restart అవసరం.
నిజమైన users ఉపయోగించే internal app, chat product లేదా retrieval pipeline కోసం: vLLM. ఇక్కడ batching వల్ల GPU ఖర్చు సమర్థవంతంగా ఉపయోగపడుతుంది.
రాత్రికి లక్ష documents ను score చేసే batch job కోసం: vLLM, అధిక --max-num-seqs తో. ఇక్కడ throughput మాత్రమే ముఖ్యం. ప్రతి document latency ముఖ్యం కాదు.
ఒకేసారి అనేక self-hosted AI agents model ను ఉపయోగించే agent platform కోసం: vLLM. Agent traffic సహజంగానే bursty మరియు parallel గా ఉంటుంది.

మీకు కనిపించే సందేశాలతో failure modes

KV cache error కారణంగా vLLM ప్రారంభం కావడం లేదు. సందేశంలో రెండు సంఖ్యలు ఉంటాయి:

ValueError: The model's max seq len (32768) is larger than the maximum number of tokens that can be stored in KV cache (8192). Try increasing gpu_memory_utilization or decreasing max_model_len when initializing the engine.

Weights లోడ్ చేసిన తర్వాత మిగిలిన memory కంటే model ప్రకటించిన context window పెద్దది. దీన్ని --max-model-len 8192 తో తగ్గించండి. Card ను మరేదీ ఉపయోగించకపోతే --gpu-memory-utilization ను పెంచండి. Utilisation ను సుమారు 0.95 కంటే ఎక్కువకు పెంచితే ఈ startup error కు బదులుగా load సమయంలో తరువాత CUDA out-of-memory crash వచ్చే అవకాశం ఉంటుంది. ఈ రెండింటిలో అది మరింత తీవ్రమైన సమస్య.

Generation మధ్యలో Ollama Killed ను చూపిస్తుంది. Box లో ఉన్న RAM కంటే model కు ఎక్కువ RAM అవసరమైనందున Linux out-of-memory killer process ను ఆపింది. దీన్ని sudo dmesg | grep -i oom తో నిర్ధారించండి. దీనికి పరిష్కారం చిన్న model లేదా మరింత quantized చేసిన model ఉపయోగించడం. ఇది setting మార్చడం ద్వారా పరిష్కరించబడదు.

ఒంటరిగా ఉపయోగించినప్పుడు Ollama సరిగ్గా సమాధానం ఇస్తుంది, కానీ load సమయంలో నిలిచిపోతుంది. ఎక్కడా error కనిపించదు. Callers సంఖ్య పెరిగే కొద్దీ requests ఎక్కువ సమయం తీసుకుంటాయి, ఎందుకంటే OLLAMA_NUM_PARALLEL=1 వాటిని serialise చేస్తోంది. ఒక caller model ఆగాలని నిర్ణయించే వరకు ఏకైక slot ను ఆక్రమించి ఉండటం వల్ల దీర్ఘమైన సమాధానాలు queue ను మరింత పెంచుతాయి. అందువల్ల num_predict తో reply పరిమితిని నిర్ణయించడం ద్వారా ఏ single turn అయినా server ను ఎంతసేపు ఆక్రమించగలదో పరిమితం చేయవచ్చు. Parallel setting ను పెంచి, ప్రతి request కు లభించే చిన్న context ను అంగీకరించండి. లేదా workload ను vLLM కు తరలించండి.

ప్రతి call కు vLLM 401 ఇస్తుంది. మీరు దీన్ని --api-key తో ప్రారంభించారు, కానీ client Authorization header ను పంపడం లేదు. చాలా OpenAI client libraries మీరు key గా పంపిన value ను అలాగే పంపిస్తాయి. అందువల్ల flag ను తొలగించకుండా అక్కడే key ను సెట్ చేయండి.

Model కనిపించడం లేదని vLLM చెబుతుంది. Ollama అవసరమైనప్పుడు pull చేస్తుంది. vLLM అలా చేయదు. Request body లోని model field మీరు ప్రారంభించిన repository id కు సరిపోవాలి. లేదా మీరు ఒక value సెట్ చేసి ఉంటే --served-model-name విలువకు సరిపోవాలి. ఖచ్చితమైన string ను curl http://localhost:8000/v1/models తో నిర్ధారించండి.

రెండింటినీ నడపడం సముచితమైన ఎంపిక

ఇవి పరస్పర ప్రత్యామ్నాయాలు కావు. సాధారణ నిర్మాణంలో అప్లికేషన్‌కు సేవలందించడానికి GPU instance పై vLLM నడుస్తుంది. దాని పక్కన ఉన్న సాధారణ VPS పై స్థానిక scripts, cron jobs, కొత్త model releases ను పరీక్షించడం కోసం Ollama నడుస్తుంది. రెండు endpoints కూడా OpenAI-compatible గా ఉంటాయి. అందువల్ల ఒకే client library మరియు base-URL మార్పు వాటిని నిర్వహించడానికి సరిపోతాయి. ఇక్కడ రెండు engines లో ఏదో ఒకదాన్ని ఎంచుకోవడం కంటే ఖర్చు నియంత్రణ ముఖ్యమైనది. ఎందుకంటే ఉపయోగంలో లేని GPU కి కూడా ఉపయోగంలో ఉన్న GPUతో సమానంగా billing జరుగుతుంది. అలాగే agent మరియు inference ఖర్చులను ఊహించదగిన స్థాయిలో ఉంచడం అనేది server ఎంపికకు భిన్నమైన ప్రత్యేక నిర్వహణ విధానం.

FAQ

vLLM, Ollama కంటే వేగంగా ఉంటుందా?

అదే GPUపై ఒకే అభ్యర్థనకు వేగంలో తేడా తక్కువగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే రెండూ ఒకే గణనను చేస్తాయి. ఒకేసారి అనేక అభ్యర్థనలు వచ్చినప్పుడు vLLM చాలా వేగంగా ఉంటుంది. కారణం, continuous batching ప్రతి active sequenceను ఒకే forward passలో decode చేస్తుంది. Ollama యొక్క default వాటిని ఒక్కొక్కటిగా అమలు చేస్తుంది. CPU మాత్రమే ఉన్న యంత్రంలో ఈ ప్రశ్న వర్తించదు. Ollama అక్కడ నడుస్తుంది, కానీ vLLM ఆచరణలో నడవదు.

GPU లేకుండా vLLM నడుస్తుందా?

ఆచరణాత్మకంగా ఉపయోగకరంగా నడవదు. సాధారణ wheels NVIDIA లేదా AMD GPUs కోసం రూపొందించబడ్డాయి. Batched requestsతో acceleratorను నిరంతరం వినియోగంలో ఉంచడమే vLLM ఉనికికి కారణం. CPUపై ఆ ప్రయోజనం ఉండదు. అభివృద్ధి పనుల కోసం CPU backend ఉంది. నిజమైన CPU inference కోసం Ollama లేదా llama.cppను నేరుగా ఉపయోగించండి.

Ollama మరియు llama.cpp మధ్య తేడా ఏమిటి?

llama.cpp inference library. GGUF దాని quantized weight format. Ollama runner దానిపై నిర్మించబడింది. llama.cppలో వినియోగదారుడే నిర్వహించాల్సిన model registry, automatic download, resident server, systemd unit, OpenAI-compatible endpoint వంటి భాగాలను Ollama జోడిస్తుంది. కొన్ని కొత్త model families కోసం Ollama తన స్వంత engineను కూడా జోడించింది. అందువల్ల అంతర్గతంగా ఈ రెండూ ఇక పూర్తిగా ఒకేలా ఉండవు.

8B model కోసం vLLMకు ఎంత GPU memory అవసరం?

16-bit precisionలో weightsకే సుమారు 16 GB అవసరం. ఇది ప్రతి billion parametersకు దాదాపు 2 GB. దీనికి అదనంగా KV cache కోసం కూడా స్థలం కావాలి. 24 GB card సౌకర్యవంతంగా ఉంటుంది. 16 GB cardతో quantized checkpoint లేదా చిన్న model అవసరం. vLLM cardలో --gpu-memory-utilization ద్వారా నిర్ణయించబడిన ఒక భాగాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. July 2026 నాటికి దీని default విలువ 0.92.

వీటి మధ్య మారడానికి నా application codeను మార్చాలా?

సాధారణంగా base URL, API key, model name మాత్రమే మార్చాలి. Ollama తన OpenAI-compatible surfaceను http://127.0.0.1:11434/v1 వద్ద అందిస్తుంది మరియు keyను పట్టించుకోదు. vLLM http://localhost:8000/v1 ను అందిస్తుంది. మీరు keyను సెట్ చేస్తే vLLM దాన్ని తప్పనిసరిగా తనిఖీ చేస్తుంది. Model names రూపంలో తేడా ఉంటుంది: Ollama కోసం llama3.1:8b, vLLM కోసం Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct వంటి పూర్తి repository id.

#ollama #vllm #llm #inference #self-hosting