Vllm

Un modello può pubblicizzare una finestra di contesto da 128K e comunque fallire a 40K token su una GPU da 16 GB. Il limite architetturale non ha mai garantito che i pesi, la cache KV, i buffer di calcolo e il compositore del desktop potessero stare sulla tua scheda contemporaneamente.

Ollama è uno dei modi più semplici per eseguire un modello linguistico locale, ma la comodità può nascondere il momento in cui un esperimento locale diventa un servizio di inferenza condiviso che richiede una migliore pianificazione e osservabilità.

L’inferenza LLM sembra “un altro API” — fino a quando i picchi di latenza, le code si ingorgano e le tue GPU rimangono al 95% di memoria senza una spiegazione ovvia.

Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

vLLM è un motore di inference e serving ad alto throughput e con un utilizzo della memoria efficiente per i Large Language Models (LLM), sviluppato dal Sky Computing Lab dell’Università della California a Berkeley.

L’esecuzione di LLM in locale è ora pratica per sviluppatori, startup e persino team aziendali.
Ma la scelta dello strumento giusto — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI o altri — dipende dai tuoi obiettivi: