本文深入探讨了Ollama和vllm这两款大语言模型部署工具，分析了它们各自的特点、优势与局限。Ollama以其便捷的部署流程和量化技术，为个人开发者提供了低门槛的大模型使用体验。文章详细介绍了Ollama的安装、Llama3模型的部署过程，以及量化技术对模型性能的影响。同时，文章对比了Ollama与vllm，指出了vllm在性能、功能和生态支持方面的优势，更适合企业级应用。最后，文章总结了个人开发者和企业用户在选择模型部署工具时应考虑的因素。

💡Ollama是一款简化大语言模型部署的开源工具，它允许用户在本地或远程服务器上轻松运行Llama 2、Mistral、Llama3等模型，无需深厚的AI背景。

💻在远程服务器上部署Llama3模型，需要搭建运行环境，安装Ollama，下载并启动Llama3模型。随后，可以使用transformers库验证部署效果。

⚙️Ollama采用量化技术，将模型参数从高精度转换为低精度，以在普通设备上高效运行。然而，量化处理可能导致模型精度和内容质量的轻微下降。

🧑‍💻Ollama更适合个人开发者和小型团队，因为它在性能、扩展性、企业级功能和模型生态方面存在局限性。

🏢vllm在性能、扩展性、企业级功能和技术支持方面更具优势，更适合企业级大规模应用，能够满足企业对高效、稳定服务的需求。

一、Ollama：让大模型部署触手可及

Ollama 是一款专注于简化大语言模型部署流程的开源工具。它打破了大模型部署的技术壁垒，即使是没有深厚 AI 背景的用户，也能轻松在本地或远程服务器上运行 Llama 2、Mistral、Llama3 等主流大语言模型。通过 Ollama，用户无需手动搭建复杂的运行环境，仅需简单的命令行操作，就能完成模型的下载、管理与推理，实现大模型从获取到使用的一站式服务。

无论是进行 AI 技术研究、开发小型 AI 应用，还是解决日常的文本处理需求，如文案生成、智能问答等，Ollama 都能成为得力助手。其简单易用的特性，让用户可以将更多精力放在模型应用和创新上，而非繁琐的环境配置。

二、远程服务器部署 Llama3 模型详细步骤

1. 搭建运行环境

在远程服务器部署 Ollama 及 Llama3 模型，首先要准备好合适的运行环境。推荐使用 Linux 系统，Ubuntu 是一个兼容性强且稳定的选择。如果服务器配备 GPU，将能显著提升 Llama3 模型的推理速度；若没有 GPU，在 CPU 上也能运行，但速度会相对较慢。由于 Ollama 基于 Docker 运行，所以还需在服务器上安装 Docker，Docker 能为模型提供一个隔离、稳定的运行空间，避免环境冲突影响模型运行。

2. 安装 Ollama

环境准备完毕后，打开服务器终端，执行以下命令安装 Ollama：

curl https://ollama.ai/install.sh | sh

安装完成后，使用ollama version命令查看 Ollama 的版本信息，若能正确显示版本号，说明安装成功。

3. 下载与启动 Llama3 模型

Ollama 拥有丰富的模型库，通过ollama pull llama3命令即可开始下载 Llama3 模型。等待下载完成后，使用ollama run llama3命令启动服务。此时，Llama3 模型已在服务器上启动就绪。

4. 使用 transformers 库验证部署效果

在完成 Llama3 模型部署后，可借助 Python 的transformers库来验证模型是否正常工作。在开始之前，确保已安装transformers库和torch库，若未安装，可通过以下命令安装：

pip install transformers torch

下面是使用transformers库调用 Llama3 模型的 Python 示例代码：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM# 加载分词器tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ollama/llama3")# 加载模型model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ollama/llama3")# 准备输入文本input_text = "请介绍一下人工智能的发展历程"input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids# 生成文本output = model.generate(input_ids, max_length=200)generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)print(generated_text)

运行上述代码后，若能得到 Llama3 模型生成的相关文本内容，说明模型部署成功且能够正常响应调用，可进一步开展后续的应用开发和测试。

三、Ollama 的量化技术：性能与精度的权衡

Ollama 上的模型均经过量化处理，这是其能在普通设备上高效运行的关键。量化技术将模型参数从 32 位浮点数等高精度数据类型，转换为 8 位整数等低精度数据类型。通过这种转换，模型的存储空间大幅减小，计算资源需求也显著降低。以 Llama3 模型为例，量化后，它可以在普通的 GPU 甚至 CPU 上快速运行，极大地降低了使用门槛，让个人开发者无需依赖昂贵的硬件设备，就能体验大语言模型的功能。

然而，量化处理也带来了一定的弊端。与在 ModelScope 等平台直接获取的未经量化的原始模型相比，Ollama 上的量化模型在精度和生成内容的质量上存在一定差距。原始模型保留了高精度的参数，能够处理更复杂、细腻的语义信息，生成的内容往往更准确、丰富；而量化模型为了适应低资源环境，在参数精度上做出了妥协，在处理复杂语义理解、精确知识问答等高要求任务时，表现不如原始模型。

四、Ollama：个人开发者的专属利器

尽管 Ollama 功能强大，但在企业级应用场景中存在明显局限性，更适合个人开发者和小型团队，主要原因如下：

性能与扩展性短板：Ollama 的设计目标是满足个人本地部署需求，其架构和资源管理模式难以应对企业级的高并发、大规模数据处理任务。在企业环境中，大量用户同时访问模型、处理海量数据是常态，Ollama 难以保证服务的稳定性和响应速度，无法满足企业对高效、稳定服务的要求。企业级功能缺失：企业应用对安全控制、监控管理以及与现有系统集成有着严格要求。例如，企业需要对模型访问进行严格的权限管理，实时监控模型运行状态和数据流向，同时将模型与企业内部的 OA 系统、CRM 系统等进行深度集成。但 Ollama 在这些方面功能薄弱，无法满足企业复杂的业务需求。模型生态与支持不足：企业在选择模型部署工具时，倾向于选择拥有丰富模型生态和专业技术支持的平台。相比之下，Ollama 的模型库规模较小，社区支持也相对有限，难以满足企业多样化的业务场景需求。当企业遇到复杂的技术问题时，难以从 Ollama 获得及时、有效的解决方案。

五、企业之选：vllm 的独特优势

与 Ollama 相比，vllm 更受企业青睐，主要体现在以下几个方面：

强大的性能与扩展性：vllm 采用先进的推理优化技术，在 GPU 上实现了高效的并行推理，能够轻松应对高并发请求。其强大的扩展性可根据企业业务增长灵活调整资源配置，满足企业大规模数据处理和高并发访问的需求，保障服务始终稳定、高效运行。完备的企业级功能：vllm 具备完善的安全管理、监控和日志记录功能，支持与企业现有 IT 系统集成，如身份认证、权限管理等。通过这些功能，企业能够严格控制模型访问权限，实时监控模型运行状态，确保数据安全和合规性，满足企业对数据安全和管理的严格要求。专业的技术支持：vllm 背后有专业团队提供技术支持与维护，企业在使用过程中遇到问题能及时获得解决方案。同时，其丰富的模型生态支持多种主流大语言模型，能够满足企业多样化业务需求，为企业的 AI 应用开发提供坚实的技术后盾。

六、总结

Ollama 凭借其便捷性和量化技术，为个人开发者提供了低成本、高效率的大语言模型部署和使用方案，是个人探索 AI 技术的理想工具。但由于其在性能、功能和生态支持等方面的局限性，并不适合企业级大规模应用。而 vllm 以高性能、丰富的企业级功能和专业支持，更契合企业复杂的业务需求。无论是个人开发者还是企业用户，在选择模型部署工具时，需充分结合自身需求与使用场景，才能发挥大语言模型的最大价值。

原文地址：https://www.cnblogs.com/bricheersz/p/18949016