Почему 128K контекста не работают на 16 ГБ
Модель может заявлять о поддержке контекстного окна 128K и всё равно сбоить на 40K токенов на GPU с 16 ГБ видеопамяти. Пределы архитектуры никогда не гарантировали, что веса, KV-кэш, вычислительные буферы и композитор рабочего стола будут одновременно помещаться на вашей видеокарте.
Когда переходить с Ollama на vLLM
Ollama — один из простейших способов запускать локальную языковую модель, однако удобство может скрыть тот момент, когда локальный эксперимент превращается в разделяемый сервис вывода, требующий более продвинутого планирования и наблюдаемости.
Мониторинг LLM с помощью Prometheus и Grafana
Инференс LLM выглядит как «еще один API» — до тех пор, пока не возникнут скачки задержки, не начнут накапливаться очереди, а ваши GPU не окажутся загружены по памяти на 95% без очевидной причины.
Быстрый вывод LLM с помощью OpenAI API
vLLM — это высокопроизводительный и энергоэффективный движок инференса и сервинга для больших языковых моделей (LLM), разработанный лабораторией Sky Computing Lab при Калифорнийском университете в Беркли (UC Berkeley).
Сравните лучшие инструменты для локального размещения LLM в 2026 году. Зрелость API, поддержка оборудования, вызов инструментов и практические примеры использования.
Запуск локальных LLM теперь является практичным решением для разработчиков, стартапов и даже корпоративных команд. Но выбор правильного инструмента — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI или других — зависит от ваших целей:
