VLLM

ROCm과 Vulkan은 모두 로컬 LLM 호스팅을 위해 AMD GPU를 가속화하지만, 서로 대체재가 될 수 없습니다. 올바른 선택은 엔진, GPU, 그리고 워크로드에 따라 달라집니다.

모델은 128K 컨텍스트 윈도우를 광고하면서도 16 GB GPU에서 40K 토큰에서 실패할 수 있습니다. 아키텍처 상한은 웨이트, KV 캐시, 컴퓨트 버퍼, 데스크톱 컴포지터가 모두 동시에 해당 카드에 들어맞겠다는 약속을 한 적이 없습니다.

Ollama는 로컬 언어 모델을 실행하는 가장 간편한 방법 중 하나이지만, 편리함은 로컬 실험이 더 나은 스케줄링과 관측 가능성이 필요한 공유 추론 서비스로 전환되는 순간을 가릴 수 있습니다.

LLM 추론은 “단순한 또 하나의 API"처럼 보이지만, 지연 시간이 급증하고 대기열이 쌓이며 GPU 메모리가 95% 사용되는데도 명확한 원인을 파악할 수 없게 되면 상황이 달라집니다.

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.

vLLM는 UC 버클리의 Sky Computing Lab에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 고처리량, 메모리 효율적인 추론 및 서빙 엔진입니다.

로컬에서 LLM을 실행하는 것은 이제 개발자, 스타트업, 심지어 엔터프라이즈 팀들에게도 현실적인 선택지가 되었습니다. 그러나 올바른 도구, 즉 Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI 또는 기타 도구를 선택하는 것은 목표에 달려 있습니다: