Когда компания уводит LLM в закрытый on-premise-контур, первым встаёт вопрос движка: Ollama или vLLM. Это не конкуренты «кто лучше», а инструменты разных этапов: скорость эксперимента против пропускной способности продакшна.
Сравнение по существу
| Параметр | Ollama | vLLM |
|---|---|---|
| Назначение | локальный запуск и прототипы | промышленный инференс под нагрузкой |
| Развёртывание | одна команда, модель из каталога | сервер инференса, настройка под GPU |
| Пропускная способность | достаточна для одного пользователя или команды | высокая: непрерывный батчинг, эффективная работа с памятью |
| API | OpenAI-совместимый локальный endpoint | OpenAI-совместимый сервер для множества клиентов |
| Модели | открытые модели в формате GGUF, включая квантованные | открытые модели полноформатные и оптимизированные |
| Кто выбирает | разработчик за ноутбуком, пилотная команда | инженеры эксплуатации под продакшн-нагрузку |
Оба проекта открытые и бесплатно распространяются под своими лицензиями; технические детали (поддержка конкретных архитектур и версий) меняются от релиза к релизу — сверяйтесь с документацией на момент внедрения.
Типовая эволюция контура
- Прототип на Ollama. За день проверяете промпты, RAG-контур и качество ответов на недорогом железе.
- Замер нагрузки. Считаете пиковый RPS, длину контекста и бюджет latency — это определяет требования к GPU.
- Продакшн на vLLM. Переносите отобранные модели, сохраняя OpenAI-совместимый API, — код приложения почти не меняется.
Что выбор движка не решает
Качество решения определяется не движком, а связкой RAG + промпты + валидация ответов (что такое RAG — в словаре). Инфраструктурный уровень — карты, драйверы, планирование нагрузки — разобран в материале про GPU-инференс. Сравнение контуров владения — «Open-source LLM или коммерческие API»; про архитектуру приложения — «монолит или микросервисы».
Чек-лист выбора
- Один пользователь или пилотная команда — Ollama: минимум настройки, первый результат в день установки.
- Много параллельных клиентов — vLLM: непрерывный батчинг и OpenAI-совместимый сервер рассчитаны на очередь запросов.
- Ограниченный бюджет на GPU — начните с квантованных моделей на Ollama и замерьте реальную нагрузку до закупки железа.
- Нужны SLA и мониторинг — vLLM в связке со стеком наблюдаемости: промышленный вариант с метриками и алертами.
- План роста нагрузки неизвестен — проектируйте шлюз так, чтобы движок под ним заменялся без переписывания клиентов.
Фиксируйте метрики качества ещё на прототипе: при переезде на vLLM меняйте по одному параметру за раз — модель, промпты или базу знаний, — иначе не поймёте, что именно повлияло на результат.
Вывод
Не выбирайте «раз и навсегда»: начните с Ollama для доказательства ценности, а в продакшн ставьте vLLM, когда нагрузка и метрики известны. Так устроены наши пилоты — 4–6 недель, от 480 000 ₽, формат услуги LLM-интеграции и RAG.