Ollama와 유사한 LLM 프레임워크 인벤토리화: 로컬에 배포된 대규모 모델을 위한 다양한 옵션

올라마 프레임워크의 등장은 인공 지능 및 대규모 언어 모델(LLM) 분야에서 많은 관심을 불러일으키고 있습니다. 이 오픈 소스 프레임워크는 로컬에서 LLM의 배포와 운영을 간소화하여 더 많은 개발자가 LLM의 매력을 쉽게 경험할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. 그러나 시장을 살펴보면 올라마만 있는 것이 아니며, 같은 유형의 다른 많은 도구가 등장하여 개발자에게 더 다양한 선택권을 제공하고 있습니다. 이 글에서는 다음과 함께 작동하는 몇 가지 도구에 대해 자세히 살펴보겠습니다. Ollama 이와 같은 몇 가지 대형 모델 프레임워크 도구를 통해 독자들이 이 분야의 기술 생태계를 보다 포괄적으로 이해하고 자신에게 가장 적합한 도구를 찾을 수 있기를 바랍니다.

올라마 프레임워크 소개

Ollama는 로컬 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)의 배포와 운영을 간소화하도록 설계되었습니다. Llama 2, 코드 라마, 미스트랄, 젬마 등 다양한 주류 LLM을 지원하며 필요에 따라 사용자가 직접 모델을 사용자 지정하고 만들 수 있습니다. ChatGPT 채팅 인터페이스를 통해 사용자는 추가 개발 없이 모델과 직접 상호 작용할 수 있습니다. 또한 Ollama는 깔끔한 코드와 낮은 런타임 리소스 사용량으로 로컬 컴퓨터에서 실행하기에 이상적입니다.

Ollama와 유사한 도구

vLLM 소개

vLLM 벡터화된 대규모 언어 모델 서비스 시스템(VLLM)은 LLM을 위한 효율적인 대규모 모델 추론 및 서비스 엔진으로, 혁신적인 PagedAttention 기술, 연속 배치 처리, CUDA 코어 최적화 및 분산 추론 지원을 통해 LLM 추론 성능을 크게 향상시킵니다. 혁신적인 PagedAttention 기술, 연속 배치 처리, CUDA 코어 최적화 및 분산 추론 지원을 통해 추론 성능을 크게 향상시킵니다.

특수성

vLLM vLLM은 파이토치, 텐서플로우 등 다양한 모델 포맷을 지원하여 사용자가 필요에 따라 유연하게 선택할 수 있습니다. 동시에 vLLM은 온라인 추론과 일괄 추론을 지원하는 고성능 추론 엔진을 갖추고 있어 많은 수의 동시 요청에 신속하게 대응할 수 있으며, 부하가 높은 시나리오에서도 우수한 성능을 발휘합니다.

LightLLM 소개

LightLLM 은 Python 기반의 경량 고성능 LLM 추론 및 서비스 프레임워크입니다. FasterTransformer, TGI, vLLM, FlashAttention 등 다양한 오픈 소스 구현의 강점을 활용하며, 사용자에게 새로운 LLM 서비스 모델을 제공합니다.

특수성

LightLLM 고유한 3프로세스 아키텍처는 토큰화, 모델 추론, 탈토큰화의 세 가지 주요 단계를 분리하고 비동기 협업 메커니즘을 통해 병렬로 실행합니다. 이 설계는 GPU 활용도를 크게 향상시키고 데이터 전송으로 인한 지연 시간을 줄여 추론 효율성을 효과적으로 개선합니다. 또한 LightLLM은 노패드 노필 작업을 지원하여 길이 차이가 큰 요청을 보다 효율적으로 처리하고 유효하지 않은 채우기를 방지하여 리소스 활용도를 향상시킬 수 있습니다.

llama.cpp 소개

llama.cpp 는 C와 C++로 개발된 LLM 추론 엔진입니다. Apple 실리콘 칩에 매우 최적화된 성능으로, Apple 기기에서 Meta의 Llama 2 모델을 효율적으로 실행할 수 있습니다.

특수성

llama.cpp의 주요 목표는 다양한 하드웨어 플랫폼에서 LLM 추론을 구현하여 최소한의 구성으로 최고의 성능을 제공하는 것입니다. 성능을 더욱 향상시키기 위해 llama.cpp는 1.5비트, 2비트, 3비트, 4비트, 5비트, 6비트, 8비트 정수 양자화 등 다양한 양자화 옵션을 제공하여 추론 속도를 높이고 메모리 사용 공간을 줄이도록 설계되었습니다. 또한, llama.cpp는 CPU/GPU 혼합 추론을 지원하여 추론의 유연성과 효율성을 더욱 향상시킵니다.

Xinference 소개

Xinference 은 LLM뿐만 아니라 이미지와 음성 등 다양한 양식의 모델을 지원하는 새로운 범용 추론 프레임워크입니다. 모델 배포 및 사용의 문턱을 낮추고 통합된 인터페이스와 친숙한 사용자 환경을 제공하는 것을 목표로 합니다.

특수성

Xinference Xinference의 가장 큰 특징은 멀티모달 모델을 광범위하게 지원하여 사용자가 동일한 플랫폼에서 다양한 유형의 모델을 쉽게 배포하고 경험할 수 있다는 점입니다. 동시에 웹 UI, Python 클라이언트 등 다양한 상호작용 방식을 제공하고 통합 관리와 유연한 모델 확장을 지원하는 등 사용 편의성에 중점을 두고 있습니다.

도구 비교 및 분석

설치 및 배포

Ollama. 설치 과정은 매우 간단하며, 올라마는 명확하고 간결한 설치 가이드를 제공하고 많은 주요 운영 체제를 지원합니다. 사용자는 몇 가지 간단한 명령줄 작업만으로 대규모 언어 모델을 쉽게 실행할 수 있습니다.

vLLM. 반면, vLLM의 설치는 약간 더 복잡하므로 사용자는 다음을 수행해야 합니다.미리Python 환경을 구성하고 종속성 라이브러리 세트를 설치해야 합니다. 그러나 일단 배포되고 나면 vLLM의 효율적인 추론 성능은 특히 성능이 중요한 시나리오에서 사용자에게 상당한 향상을 가져다줄 것입니다.

LightLLM. LightLLM의 설치 과정은 비교적 사용자 친화적이며, 상세한 설치 및 구성 가이드가 제공되어 사용자가 빠르게 시작할 수 있도록 안내합니다. 사용자는 필요에 따라 배포에 적합한 모델 형식을 유연하게 선택할 수 있습니다.

llama.cpp. llama.cpp를 배포하려면 일정 수준의 기술 지식이 필요하며, 사용자에게는시기적절하지 않은C++ 개발 환경을 구성합니다. 하지만 기술 애호가와 개발자에게는 일단 구성만 하면 llama.cpp의 고성능 추론 엔진이 모델 추론의 모든 측면을 심층적으로 제어할 수 있는 최고의 사용자 경험을 제공합니다.

Xinference. 또한 Xinference는 설치와 배포가 비교적 쉬워 사용자가 빠르게 환경을 설정할 수 있도록 Docker 이미지와 Python 패키지를 제공합니다. 동시에 Xinference는 포괄적인 웹 UI 인터페이스도 제공하여 사용의 문턱을 낮춥니다.

모델 지원 및 호환성

Ollama. 모델 지원 측면에서 Ollama는 Llama 2, Code Llama 등 다양한 오픈 소스 모델을 지원하고 사용자가 사용자 지정 모델을 업로드할 수 있도록 하는 등 개방성이 뛰어납니다. 또한 Ollama는 사용자가 다양한 모델을 빠르게 시작할 수 있도록 사전 구축된 모델 라이브러리를 제공합니다.

vLLM. vLLM은 모델 형식 호환성이 뛰어나 PyTorch, TensorFlow 및 기타 여러 주요 모델 형식을 지원합니다.실현 가능 사용자는 모델을 유연하게 선택할 수 있습니다. vLLM은 분산 추론도 지원하므로 여러 GPU의 연산 능력을 최대한 활용하여 모델을 병렬로 실행할 수 있어 추론 효율을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

LightLLM. LightLLM은 또한 모델 포맷 호환성이 뛰어나 일반적으로 사용되는 다양한 모델 포맷을 지원합니다. 동시에 LightLLM은 심층적인 커스터마이징을 용이하게 하고 다양한 사용자의 요구를 충족할 수 있는 풍부한 API와 도구를 제공합니다.특별애플리케이션 시나리오의 필요성.

llama.cpp. llama.cpp는 극단적인 추론을 위해 Llama 모델을 최적화하는 데 중점을 두지만 다른 모델도 지원합니다. 효율적인 추론 엔진을 통해 대규모 데이터 집합을 처리할 때 llama.cpp는 뛰어난 성능을 유지할 수 있습니다.

Xinference. Xinference의 가장 큰 특징 중 하나는 모델 지원으로, 다양한 LLM뿐만 아니라 Stable Diffusion과 같은 이미지 생성 모델도 지원합니다. Whisper 및 기타 음성 모델을 지원하여 강력한 멀티모달 모델 호환성을 입증하고 사용자에게 더 넓은 애플리케이션 공간을 제공합니다.

성능 및 최적화

Ollama. Ollama는 깔끔한 API와 효율적인 추론 성능으로 잘 알려져 있지만, 동시 요청이 많은 시나리오에서는 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 하지만 사용 편의성과 빠른 배포를 원하는 사용자에게는 여전히 좋은 선택입니다.

vLLM. vLLM은 극한의 성능을 위해 구축되었습니다. 특히 많은 수의 동시 요청을 처리할 때 PagedAttention과 같은 기술을 통해 LLM 추론 성능을 크게 개선하고 엄격한 서비스 성능 요건을 갖춘 애플리케이션 시나리오를 충족할 수 있습니다.

LightLLM. LightLLM은 성능 최적화에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 고유한 3 프로세스 아키텍처와 비동기 협업 메커니즘 덕분에 LightLLM은 GPU 사용률과 추론 속도를 효과적으로 개선합니다. 또한 LightLLM은 노패드 노필 작업을 지원하여 리소스 활용도를 더욱 향상시킵니다. 전반적인 성능 향상에 기여.

llama.cpp. llama.cpp는 성능 측면에서도 뛰어납니다. 효율적인 추론 엔진을 갖추고 있을 뿐만 아니라 추론 속도와 메모리 사용량 사이에서 유연하게 대처할 수 있는 다양한 정량화 옵션도 제공합니다.평형또한 llama.cpp는 혼합 CPU/GPU 추론을 지원합니다. 또한 llama.cpp는 CPU/GPU 혼합 추론도 지원하므로 추론의 유연성과 효율성이 더욱 향상되어 사용자가 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.최고(운동선수, 영화 등)구성.

Xinference. Xinference는 또한 추론 효율성을 개선하고 리소스 소비를 줄이기 위해 모델의 정량화 및 가지치기와 같은 기술을 지원하여 성능에 최적화되어 있습니다. 또한 Xinference는 다중 모드 모델 추론의 성능을 개선하기 위해 반복적으로 최적화됩니다.

요약 및 전망

올라마와 유사한 도구에는 고유한 특징과 장점이 있으며, 사용자는 애플리케이션 시나리오와 실제 필요에 따라 적합한 프레임워크를 선택할 수 있습니다. 인공 지능과 대규모 언어 모델링 기술의 지속적인 발전에 따라 이러한 도구는 지속적으로 개선되고 업그레이드되어 사용자에게 더욱 효율적이고 편리한 솔루션을 제공할 것입니다. 앞으로 이러한 도구는 자연어 처리, 지능형 고객 서비스, 텍스트 생성 및 기타 분야에서 더 큰 역할을 수행하여 인공 지능 기술의 개발 및 적용을 더욱 촉진하고 궁극적으로 다음을 실현할 것입니다.실현 모두를 위한 인공 지능의 아름다운 비전.

권장 사항 및 제안 사항

올라마는 초보자와 개인 사용자에게 좋은 선택이 될 수 있습니다. Ollama는 간단한 API와 친숙한 사용자 인터페이스를 제공하여 사용자가 추가 개발 없이 모델과 직접 상호 작용할 수 있습니다. 또한 Ollama는 다양한 오픈 소스 모델을 지원하므로 사용자가 쉽게 시작하여 다양한 애플리케이션 시나리오를 시험해보고 로컬에 LLM을 배포하는 재미를 빠르게 경험할 수 있습니다.

동시 접속이 많은 요청을 처리해야 하는 비즈니스 사용자에게는 vLLM이 더 나은 선택이 될 수 있습니다. vLLM의 효율적인 추론 성능과 분산 추론 지원은 동시 접속이 많은 시나리오의 요구 사항을 충족하고 사용자에게 보다 안정적이고 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공하여 비즈니스 연속성을 보장할 수 있습니다.안정성 및 연속성.

LightLLM과 llama.cpp는 사용자 지정 개발 및 심층 최적화를 위한 특정 기술 기반을 갖춘 사용자에게 더 적합합니다. 이 두 도구는 개발자에게 더 큰 유연성과 더 많은 제어 기능을 제공합니다. 허용 사용자는 다음 사항에 대한 책임이 있습니다.사양 더욱 개인화된 고성능 LLM 애플리케이션을 만드세요.

Xinference는 멀티모달 모델을 실험하고 싶고 즉시 사용 가능한 경험을 원하는 사용자를 위한 옵션이기도 합니다. Xinference는 멀티모달 모델 사용에 대한 장벽을 낮추어 사용자가 단일 플랫폼에서 다양한 AI 모델의 강력한 성능을 경험할 수 있도록 합니다.