Inventário de estruturas LLM semelhantes ao Ollama: várias opções para modelos grandes implantados localmente

O surgimento da estrutura Ollama certamente atraiu muita atenção no campo da inteligência artificial e dos modelos de linguagem ampla (LLMs). Essa estrutura de código aberto se concentra em simplificar a implementação e a operação de LLMs localmente, facilitando a experiência de mais desenvolvedores com o apelo dos LLMs. No entanto, ao analisar o mercado, o Ollama não está sozinho, e há muitas outras ferramentas do mesmo tipo que surgiram e que, juntas, oferecem aos desenvolvedores opções mais diversificadas. Neste artigo, daremos uma olhada detalhada em algumas das ferramentas que funcionam com Ollama Espera-se que várias ferramentas de estrutura de modelos grandes como essas ajudem os leitores a obter uma compreensão mais abrangente do ecossistema tecnológico nessa área e a encontrar a ferramenta mais adequada para eles.

Introdução à estrutura de Ollama

O Ollama foi projetado para simplificar a implantação e a operação de modelos de linguagem grandes (LLMs) em ambientes locais. Ele oferece suporte a uma ampla variedade de LLMs convencionais, como Llama 2, Code Llama, Mistral, Gemma etc., e permite que os usuários personalizem e criem seus próprios modelos de acordo com suas necessidades. ChatGPT A interface de bate-papo permite que os usuários interajam diretamente com o modelo sem desenvolvimento adicional. Além disso, o código limpo do Ollama e o baixo uso de recursos de tempo de execução o tornam ideal para ser executado em um computador local.

Ferramentas semelhantes ao Ollama

Introdução ao vLLM

vLLM O VLLM (Vectorised Large Language Model Serving System) é um mecanismo eficiente de serviço e inferência de modelos grandes, adaptado para LLM. O vLLM melhora significativamente o desempenho da inferência LLM por meio da inovadora tecnologia PagedAttention, do processamento contínuo em lote, da otimização do núcleo CUDA e do suporte à inferência distribuída. O vLLM melhora significativamente o desempenho da inferência LLM por meio da inovadora tecnologia PagedAttention, do processamento contínuo de lotes, da otimização do núcleo CUDA e do suporte ao raciocínio distribuído.

especificidades

vLLM O vLLM é compatível com uma variedade de formatos de modelos, incluindo PyTorch, TensorFlow etc., facilitando a escolha flexível dos usuários de acordo com suas necessidades. Ao mesmo tempo, o vLLM também tem um mecanismo de inferência de alto desempenho que suporta inferência on-line e inferência em lote, e é capaz de responder rapidamente a um grande número de solicitações simultâneas, além de ter um bom desempenho em cenários de alta carga.

Introdução ao LightLLM

LightLLM é uma estrutura de serviço e raciocínio LLM leve e de alto desempenho baseada em Python. Ele se baseia nos pontos fortes de várias implementações de código aberto, como FasterTransformer, TGI, vLLM e FlashAttention, e oferece aos usuários um novo modelo de serviço LLM.

especificidades

LightLLM A arquitetura exclusiva de três processos desacopla as três principais etapas de tokenização, inferência de modelo e destokenização, e as executa em paralelo por meio de um mecanismo de colaboração assíncrona. Esse design melhora significativamente a utilização da GPU e reduz a latência causada pela transmissão de dados, melhorando efetivamente a eficiência da inferência. Além disso, o LightLLM é compatível com a operação Nopad no-fill, que pode lidar com solicitações com grandes diferenças de comprimento de forma mais eficiente e evitar o preenchimento inválido, melhorando assim a utilização de recursos.

Introdução ao llama.cpp

llama.cpp é um mecanismo de inferência LLM desenvolvido em C e C++. Ele foi profundamente otimizado em termos de desempenho para o chip de silício da Apple e é capaz de executar com eficiência o modelo Llama 2 do Meta em dispositivos Apple.

especificidades

O principal objetivo do llama.cpp é implementar a inferência LLM em uma ampla variedade de plataformas de hardware, proporcionando desempenho superior com configuração mínima. Para melhorar ainda mais o desempenho, o llama.cpp oferece uma variedade de opções de quantização, como quantização de inteiros de 1,5 bits, 2 bits, 3 bits, 4 bits, 5 bits, 6 bits e 8 bits, projetadas para acelerar a inferência e reduzir o espaço ocupado na memória. Além disso, o llama.cpp oferece suporte à inferência mista de CPU/GPU, aumentando ainda mais a flexibilidade e a eficiência da inferência.

Introdução à Xinference

Xinferência é uma estrutura emergente de inferência de uso geral que suporta não apenas LLM, mas também modelos em uma variedade de modalidades, incluindo imagem e fala. Seu objetivo é reduzir o limite de implantação e uso do modelo, fornecer uma interface unificada e uma experiência de usuário amigável.

especificidades

Xinferência O destaque do Xinference é seu amplo suporte a modelos multimodais, que permite aos usuários implementar e experimentar facilmente diferentes tipos de modelos na mesma plataforma. Ao mesmo tempo, o Xinference se concentra na facilidade de uso, oferecendo uma variedade de métodos de interação, como UI da Web, cliente Python, etc., e oferecendo suporte ao gerenciamento unificado e à expansão flexível de modelos.

Comparação e análise de ferramentas

Instalação e implementação

Ollama. O processo de instalação é extremamente fácil. O Ollama fornece um guia de instalação claro e conciso e é compatível com muitos dos principais sistemas operacionais. Os usuários podem facilmente colocar um grande modelo de linguagem em funcionamento com apenas algumas ações simples de linha de comando.

vLLM. Em contrapartida, a instalação do vLLM é um pouco mais complicada, exigindo que o usuárioantecipadamenteConfigurar o ambiente Python e instalar um conjunto de bibliotecas de dependência. No entanto, uma vez implantado, o desempenho eficiente da inferência do vLLM dará aos usuários um impulso significativo, especialmente em cenários de desempenho crítico.

LightLLM. O processo de instalação do LightLLM é relativamente fácil de usar, e guias detalhados de instalação e configuração são fornecidos para orientar os usuários a começar rapidamente. Os usuários podem escolher com flexibilidade o formato de modelo apropriado para a implementação de acordo com suas necessidades.

llama.cpp. A implementação do llama.cpp requer um certo nível de conhecimento técnico, e o usuário precisa ter oinoportunoConfigurar o ambiente de desenvolvimento C++. No entanto, para os entusiastas e desenvolvedores de tecnologia, uma vez configurado, o mecanismo de inferência de alto desempenho do llama.cpp oferece a melhor experiência de usuário, com controle profundo sobre todos os aspectos da inferência do modelo.

Xinferência. O Xinference também é relativamente fácil de instalar e implantar, fornecendo imagens do Docker, pacotes Python e outros métodos de instalação, facilitando aos usuários a configuração rápida de seus ambientes. Ao mesmo tempo, o Xinference também oferece uma interface de IU da Web abrangente, que reduz o limite de uso.

Suporte e compatibilidade de modelos

Ollama. Em termos de suporte a modelos, o Ollama demonstra boa abertura, oferecendo suporte a muitos modelos de código aberto, incluindo Llama 2, Code Llama, etc., e permitindo que os usuários façam upload de modelos personalizados. Além disso, o Ollama oferece uma biblioteca de modelos pré-construídos para que os usuários comecem a usar rapidamente vários modelos.

vLLM. O vLLM é excelente em termos de compatibilidade de formato de modelo, suportando PyTorch, TensorFlow e muitos outros formatos de modelo importantes.viável O usuário pode escolher uma seleção flexível de modelos. Vale a pena mencionar que o vLLM também oferece suporte à inferência distribuída, que pode fazer uso total do poder aritmético de várias GPUs e executar modelos em paralelo para melhorar ainda mais a eficiência da inferência.

LightLLM. O LightLLM também tem excelente compatibilidade de formato de modelo, suportando uma variedade de formatos de modelo comumente usados. Ao mesmo tempo, o LightLLM oferece APIs e ferramentas avançadas para facilitar a personalização detalhada e atender às necessidades de uma ampla gama de usuários.especialA necessidade de cenários de aplicativos.

llama.cpp. O llama.cpp se concentra na otimização do modelo Llama para inferência extrema, mas também oferece suporte a outros modelos. Seu eficiente mecanismo de inferência permite que o llama.cpp mantenha um excelente desempenho ao lidar com grandes conjuntos de dados.

Xinferência. Um dos destaques do Xinference é seu suporte a modelos, que não apenas suporta vários LLMs, mas também modelos de geração de imagens, como Stable Diffusion e Sussurro e outros modelos de fala, demonstrando uma forte compatibilidade de modelos multimodais e oferecendo aos usuários um espaço de aplicação mais amplo.

Desempenho e otimização

Ollama. O Ollama é conhecido por sua API limpa e desempenho de inferência eficiente, mas pode haver gargalos de desempenho em cenários com grande número de solicitações simultâneas. O Ollama ainda é uma boa opção para usuários que buscam facilidade de uso e implantação rápida.

vLLM. O vLLM foi desenvolvido para desempenho extremo. Ele melhora significativamente o desempenho do raciocínio do LLM por meio de técnicas como o PagedAttention, especialmente ao lidar com um grande número de solicitações simultâneas, e é capaz de satisfazer cenários de aplicativos com requisitos rigorosos de desempenho de serviço.

LightLLM. O LightLLM também se esforça muito para otimizar o desempenho. Graças à sua arquitetura exclusiva de três processos e ao mecanismo de colaboração assíncrona, o LightLLM melhora efetivamente a utilização da GPU e a velocidade de inferência. Além disso, o LightLLM é compatível com a operação Nopad no-fill, o que melhora ainda mais a utilização dos recursos. Contribui para o desempenho geral.

llama.cpp. O llama.cpp também se destaca em termos de desempenho. Além de ter um mecanismo de inferência eficiente, ele também oferece uma variedade de opções de quantização que permitem flexibilidade entre a velocidade de inferência e o uso da memóriaequilíbrioO raciocínio do llama.cpp é baseado no raciocínio híbrido CPU/GPU. Além disso, o llama.cpp também oferece suporte à inferência mista CPU/GPU, o que aumenta ainda mais a flexibilidade e a eficiência da inferência, permitindo que os usuários executem omelhor (atleta, filme etc.)Configuração.

Xinferência. O Xinference também é otimizado quanto ao desempenho, oferecendo suporte a técnicas como quantificação e poda de modelos para melhorar a eficiência da inferência e reduzir o consumo de recursos. Além disso, o Xinference também é otimizado iterativamente para melhorar o desempenho da inferência de modelos multimodais.

Resumo e perspectivas

Ferramentas semelhantes ao Ollama têm seus próprios recursos e vantagens, e os usuários podem escolher a estrutura certa de acordo com os cenários de aplicação e as necessidades reais. Com o desenvolvimento contínuo da inteligência artificial e da tecnologia de modelagem de linguagem em larga escala, essas ferramentas continuarão a ser aprimoradas e atualizadas, oferecendo aos usuários soluções mais eficientes e convenientes. Olhando para o futuro, essas ferramentas desempenharão um papel mais importante no processamento de linguagem natural, no atendimento inteligente ao cliente, na geração de texto e em outros campos, promovendo ainda mais o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de inteligência artificial e, em última análiseperceber Uma bela visão da Inteligência Artificial para todos.

Recomendações e sugestões

O Ollama pode ser uma boa opção para usuários iniciantes e individuais. O Ollama oferece uma API simples e uma interface de usuário amigável, o que permite que os usuários interajam diretamente com os modelos sem desenvolvimento adicional. Além disso, o Ollama oferece suporte a uma ampla gama de modelos de código aberto, o que facilita aos usuários começar a usar e experimentar rapidamente vários cenários de aplicativos, além de experimentar rapidamente a diversão de implantar o LLM localmente.

Para usuários corporativos que precisam lidar com solicitações altamente simultâneas, o vLLM pode ser a melhor opção. O desempenho eficiente do raciocínio e o suporte ao raciocínio distribuído do vLLM podem atender às demandas de cenários altamente simultâneos e oferecer aos usuários uma solução mais estável e confiável para garantir a continuidade dos negócios.Estabilidade e continuidade.

O LightLLM e o llama.cpp são mais adequados para usuários com uma certa base técnica para desenvolvimento personalizado e otimização profunda. Essas duas ferramentas oferecem aos desenvolvedores maior flexibilidade e mais controle sobre o permissível O usuário é responsável pelaespecificação Crie aplicativos LLM mais personalizados e de alto desempenho.

O Xinference também é uma opção para aqueles que desejam fazer experiências com modelos multimodais e estão procurando uma experiência pronta para uso. O Xinference reduz as barreiras ao uso de modelos multimodais, permitindo que os usuários experimentem o poder de uma ampla variedade de modelos de IA em uma única plataforma.