vLLM vs Ollama: jawaban singkat
Pilih Ollama ketika pekerjaan pertama adalah mengunduh model terbuka, menjalankannya di laptop atau server kecil, serta memungkinkan developer menguji prompt atau aplikasi privat dengan cepat. Pilih vLLM ketika tugasnya adalah melayani model yang sudah diketahui kepada banyak pengguna pada kapasitas GPU yang Anda operasikan, dan Anda siap mengukur antrean, throughput token, penggunaan memori, dan latensi ekor. Tidak satu pun pilihan mengubah model yang di-host sendiri menjadi layanan terkelola; Anda tetap bertanggung jawab atas model, perangkat keras, deployment, dan respons insiden.
Perbandingannya bukan “mudah versus cepat” di setiap kondisi. Ollama dapat menangani permintaan konkuren, dan vLLM dapat menjalankan satu permintaan. Performa bergantung pada model, kuantisasi, panjang konteks, akselerator, campuran permintaan, dan konkurensi. Perlakukan benchmark apa pun tanpa perincian tersebut sebagai hipotesis awal, bukan keputusan pembelian.
| Titik keputusan | Ollama | vLLM |
|---|---|---|
| Titik awal yang paling natural | Eksperimentasi lokal dan alur kerja penyajian model yang sederhana | Penyajian inferensi khusus dengan target throughput dan latensi yang eksplisit |
| Alur kerja model | Menarik dan menjalankan model melalui tooling model Ollama | Menyajikan model atau checkpoint yang didukung dengan mesin inferensi |
| Antarmuka HTTP | API Ollama serta subset terdokumentasi dari endpoint yang kompatibel dengan OpenAI | Server kompatibel OpenAI yang terdokumentasi dengan dukungan endpoint yang bergantung pada model |
| Konkurensi | Permintaan paralel dan antrean yang dapat dikonfigurasi; memori bertambah seiring konteks paralel | Penjadwalan dan batching berkelanjutan yang dirancang untuk inferensi GPU konkuren |
| Pertanyaan operasional utama | Apakah deployment ini tetap memenuhi target latensi dan memori di bawah beban nyata? | Pengaturan mesin dan topologi GPU mana yang memenuhi target tersebut tanpa ketidakstabilan? |
| Bukti terbaik | Jalankan campuran permintaan aplikasi yang sama pada host target | Jalankan campuran permintaan aplikasi yang sama pada GPU target |
Tabel tersebut menggambarkan arah produk, bukan peringkat kecepatan universal. Jika traffic Anda sporadis, layanan Ollama lokal yang dituning dengan baik mungkin sudah cukup. Jika traffic datang dalam lonjakan dari banyak pengguna, scheduler vLLM layak dievaluasi, tetapi model tetap harus muat dan layanan harus tetap sehat di bawah beban.
Apa yang berubah di bawah beban konkuren
Satu prompt menyembunyikan perbedaan utama. Dalam API nyata, permintaan tiba pada waktu berbeda, memiliki panjang prompt berbeda, dan menghasilkan panjang output berbeda. Sistem penyajian harus memutuskan permintaan mana yang berbagi pekerjaan GPU serta berapa banyak memori yang perlu dicadangkan untuk status atensinya.
vLLM dibangun berdasarkan mesin inferensi yang menjadwalkan permintaan konkuren dan mengelola cache key-value. Antarmuka penyajiannya mengekspos kontrol untuk batching, batas urutan, penggunaan memori, dan paralelisme. Kontrol tersebut berguna ketika tim dapat mengamati hasil dari setiap perubahan. Kontrol itu juga dapat membuat deployment lebih sulit dioperasikan jika pengaturan disalinkan dari benchmark dengan model atau GPU yang berbeda.
FAQ resmi Ollama mendokumentasikan pemrosesan paralel dan kontrol
antrean, termasuk OLLAMA_NUM_PARALLEL. Meningkatkan
konkurensi dapat meningkatkan kebutuhan memori karena lebih banyak permintaan mempertahankan
konteks di memori. Oleh karena itu, pertanyaan yang masuk akal bukanlah “Dapatkah Ollama
melayani pengguna konkuren?” melainkan “Pada model dan panjang konteks kami, di mana
waktu antrean atau tekanan memori menjadi tidak dapat diterima?”
Untuk kedua sistem, laporkan setidaknya waktu hingga token pertama, token output per detik, latensi end-to-end p95 dan p99, waktu antrean, permintaan gagal, dan penggunaan memori GPU. Satu angka rata-rata token per detik dapat menyembunyikan respons pertama yang sangat terlambat atau antrean yang bertambah saat terjadi lonjakan.
Kompatibilitas API berguna, tetapi verifikasi fitur yang tepat
Kedua proyek mendokumentasikan jalur yang kompatibel dengan OpenAI. Ini dapat mengurangi perubahan pada klien, tetapi kompatibilitas tidak sama dengan perilaku identik untuk setiap model atau endpoint. Periksa operasi persis yang Anda gunakan: chat completions, streaming, tool calls, output terstruktur, embeddings, audio, atau input multimodal. Kemudian jalankan pengujian kontrak terhadap model dan versi server yang akan Anda deploy.
Untuk Ollama, dokumentasi resmi menjelaskan subset dari API OpenAI. Untuk vLLM, server mendukung beberapa endpoint bergaya OpenAI, dengan penerapan yang bergantung pada jenis dan konfigurasi model. Jangan menjanjikan kompatibilitas drop-in penuh hanya berdasarkan URL dasar. Validasi field permintaan, bentuk respons, penanganan error, terminasi streaming, dan akuntansi token menggunakan SDK Anda sendiri.
Pengujian migrasi yang praktis adalah mengirim serangkaian prompt nyata yang tetap ke kedua backend melalui harness klien yang sama, menangkap respons lengkap dan kode error, lalu meninjau setiap perbedaan sebelum mengalihkan traffic. Jaga bobot model, pengaturan generasi, dan template prompt semirip mungkin. Model atau format kuantisasi yang berbeda membatalkan perbandingan performa server-ke-server yang sederhana.
Deployment: pilih workload sebelum alat
Pengembangan lokal atau tool internal kecil. Mulailah dengan Ollama ketika developer membutuhkan cara minim hambatan untuk menarik model dan memanggilnya secara lokal. Pastikan model muat di mesin dan pengguna konkuren tidak mengubah prototipe yang responsif menjadi antrean. Jangan mengekspos layanan lokal ke internet tanpa batas autentikasi dan jaringan.
Model produksi yang stabil dengan permintaan GPU berkelanjutan. Benchmark vLLM pada akselerator, checkpoint, panjang konteks, dan campuran permintaan yang diharapkan. Sesuaikan ukuran deployment untuk konteks konkuren puncak serta volume token rata-rata. Uji cold start, pemuatan model, penggantian bergulir, kegagalan GPU, dan perilaku ketika permintaan melebihi kapasitas. Mesin serving hanyalah salah satu bagian dari kesiapan produksi.
Alur kerja pengembangan dan produksi campuran. Wajar untuk membuat prototipe dengan Ollama dan melayani model terpilih dengan vLLM nantinya. Pisahkan kontrak aplikasi dari mesin serving, dan sisihkan waktu untuk menguji ulang perilaku. Model yang berfungsi secara lokal mungkin memerlukan format checkpoint, konfigurasi konteks, atau template tool-call yang berbeda di mesin lain.
Permintaan yang berubah-ubah atau model yang sering berganti. Hitung apakah menjalankan kapasitas GPU khusus memang layak. Jika utilisasi rendah atau model sering berubah, API model yang di-host mungkin lebih sederhana. Produk Flatkey saat ini adalah API model dan tool terpadu dengan satu key dan catatan penggunaan; ini merupakan alternatif untuk menjalankan server inferensi, bukan klaim bahwa situs tersebut menyewakan instans GPU Ollama atau vLLM kepada Anda. Lihat dokumentasi Flatkey dan panduan GPU cloud versus model API untuk keputusan tersebut.
Cara melakukan benchmark vLLM dan Ollama secara adil
Gunakan satu keluarga model dan checkpoint yang setara jika memungkinkan. Catat revisi model, format bobot, kuantisasi, model GPU dan jumlahnya, versi driver/runtime, batas konteks, dan versi server. Jika hal-hal ini berbeda, jelaskan perbandingan sebagai dua konfigurasi deployment alih-alih benchmark mesin murni.
- Buat set permintaan yang representatif. Sertakan prompt pendek dan panjang, panjang output realistis, pemanggilan streaming dan non-streaming, dan persentase permintaan yang menggunakan tiap bentuk.
- Jalankan baseline hangat. Pertahankan model tetap dimuat dan ukur latensi satu pengguna. Ini memberi tahu Anda apakah perlambatan berasal dari pemuatan model atau serving dalam kondisi konkuren.
- Tingkatkan konkurensi secara bertahap. Untuk setiap langkah, catat permintaan selesai per detik, token input dan output per detik, waktu token pertama, latensi p95/p99, kedalaman antrean, tingkat kegagalan, dan memori GPU.
- Uji burst, bukan hanya kondisi stabil. Antrean yang terkuras perlahan dapat terlihat baik dalam pengujian throughput rata-rata singkat, sementara pengguna nyata menunggu terlalu lama.
- Sertakan jalur aplikasi. Tambahkan autentikasi, hop jaringan, percobaan ulang, dan gateway apa pun ke pengujian akhir. Benchmark mesin saja tidak mengukur latensi yang terlihat oleh pengguna.
- Ulangi setelah mengubah satu pengaturan. Jika Anda mengubah panjang konteks, kuantisasi, jumlah permintaan paralel, atau pengaturan scheduler vLLM, jalankan ulang beban kerja yang sama dan simpan hasil lama untuk perbandingan.
Jangan menyalin angka publik “X kali lebih cepat” ke dalam model pengadaan. Benchmark publik dapat mengungkap hipotesis yang berguna, tetapi perangkat keras, model, presisi, batching, dan distribusi prompt-nya mungkin tidak sesuai dengan milik Anda. Hasil terbaik adalah konfigurasi tercepat yang juga memenuhi anggaran latensi dan error Anda pada kapasitas yang benar-benar dapat Anda beli atau operasikan.
Biaya: sertakan waktu idle dan waktu engineering
Estimasi biaya self-hosted harus dimulai dari total jam-GPU, bukan token puncak per detik. Tambahkan penyimpanan, transfer data, penyeimbangan beban, pemantauan, dukungan, dan waktu yang diperlukan untuk menjaga layanan tetap ditambal dan dapat dipulihkan. Bagi dengan output berguna yang diterima, bukan setiap token yang dihasilkan: percobaan ulang, generasi yang gagal, dan jam idle tetap mengonsumsi kapasitas.
Model bulanan sederhana adalah:
biaya self-hosted bulanan = jam-GPU × tarif GPU per jam + penyimpanan + jaringan + operasi.
Kemudian hitung biaya per permintaan yang diterima atau per satu juta token yang diterima menggunakan beban kerja terukur Anda. Jalankan skenario utilisasi rendah dan skenario burst. Ollama mungkin lebih murah untuk dioperasikan pada skala kecil karena alur kerjanya sederhana; vLLM mungkin memberikan lebih banyak pekerjaan berguna dari GPU yang sibuk untuk beberapa beban kerja. Tidak satu pun kesimpulan tersebut mengikuti dari nama tool saja.
Jika perbandingannya sebenarnya tentang GPU cloud versus sebuah API, evaluasi hal itu secara terpisah. API model dapat ditagih berdasarkan penggunaan yang berhasil, sementara GPU khusus menimbulkan biaya saat idle; self-hosting tetap dapat unggul ketika permintaan berkelanjutan dan model tetap stabil. Panduan biaya Flatkey memberikan kerangka kerja untuk menguji ketahanan asumsi-asumsi tersebut.
Pertanyaan umum
Apakah vLLM selalu lebih cepat daripada Ollama?
Tidak. vLLM dirancang untuk serving ber-throughput tinggi, tetapi kecepatan yang terukur bergantung pada beban kerja, model, konfigurasi, dan perangkat keras. Uji keduanya pada target konkurensi dan latensi yang Anda pedulikan. Satu prompt, kuantisasi yang berbeda, atau GPU yang berbeda bukanlah perbandingan yang adil.
Dapatkah Ollama menangani beberapa permintaan?
Ya. Ollama mendokumentasikan permintaan paralel yang dapat dikonfigurasi dan perilaku antrean. Lebih banyak konteks konkuren dapat memerlukan lebih banyak memori, jadi tingkatkan pengaturan hanya setelah mengukur waktu antrean, memori GPU, dan tingkat error pada host yang dituju.
Apakah keduanya mendukung API OpenAI?
Keduanya mendokumentasikan antarmuka yang kompatibel dengan OpenAI, tetapi subset yang didukung dan perilaku spesifik model berbeda. Jalankan pengujian kontrak permintaan dan respons untuk endpoint dan fitur yang digunakan aplikasi Anda sebelum memindahkan traffic.
Mana yang harus saya pilih untuk produk AI?
Gunakan Ollama untuk menjalankan model dan mengevaluasi workload kecil atau internal. Evaluasi vLLM ketika serving GPU khusus menjadi jalur produksi utama dan Anda perlu menyesuaikan inferensi konkuren. Jika model atau pola traffic sering berubah, bandingkan kedua opsi self-hosted tersebut dengan API model hosted sebelum berkomitmen pada kapasitas GPU.
