AI 애플리케이션을 개발할 때, LLM(Large Language Model)의 성능과 활용도를 고려해야 한다.
최근 경량 LLM 프레임워크로 주목받는 vLLM과 Ollama는 각기 다른 장점을 가지고 있어 사용 목적에 따라 적절한 선택이 필요하다.
이를 비교하여 어떤 환경에서 어떤 프레임워크를 선택하는 것이 적합한지 살펴본다.
vLLM과 Ollama란?
- vLLM
SKYPILOT에서 개발한 GPU 기반 LLM 추론 최적화 프레임워크이다.
빠른 토큰 생성과 효율적인 메모리 관리가 특징이며, 대규모 AI 애플리케이션에 적합하다.
PagedAttention 기술을 활용해 메모리를 최적화하고, PyTorch 및 TensorFlow와 쉽게 통합할 수 있다.
특히, 여러 개의 요청을 병렬 처리하여 추론 성능을 극대화하는 기능이 강점이다.
- Ollama
로컬 환경에서 쉽게 LLM을 실행할 수 있도록 설계된 경량 프레임워크이다.
LLaMA, Mistral, Falcon 등의 사전 패키지 모델을 제공하며, 간단한 CLI와 API를 통해 최소한의 설정으로 LLM을 실행할 수 있다.
또한, Ollama는 모델의 다운로드 및 실행을 단순화하여 개발자들이 신속하게 AI 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있도록 지원한다.
성능 비교 - 속도, 메모리 효율성, 확장성
- vLLM: GPU에서 동작하며 대규모 컨텍스트 윈도우를 처리하는 데 강점을 가진다.
PagedAttention 기술을 통해 여러 개의 입력을 동시에 처리할 수 있어 대량의 요청을 처리해야 하는 환경에서 강력한 성능을 발휘한다.
챗봇, 검색 엔진, AI 기반 글쓰기 도구 등 고성능 AI 애플리케이션에 적합하다. - Ollama: 로컬 환경에서 실행 가능하며, 일반적인 PC나 노트북에서도 사용할 수 있다.
엣지 컴퓨팅이나 소규모 애플리케이션 개발에 적합하지만, 대형 모델을 실행하기에는 한계가 있다.
메모리와 연산 자원이 제한된 환경에서도 사용할 수 있도록 최적화되어 있다.
사용 사례
- vLLM
- 대규모 AI 서비스(예: 고객 지원 챗봇, 검색 엔진)
- 고성능 GPU에서 실행되는 LLM 애플리케이션
- 맞춤형 모델 파인튜닝 및 배포
- 동시에 여러 요청을 처리해야 하는 고부하 AI 애플리케이션
- Ollama
- 클라우드 없이 로컬 환경에서 LLM 실행
- 간단한 AI 기능을 애플리케이션에 추가
- 개인 개발자 및 연구 목적
- 인터넷 연결 없이 LLM을 활용해야 하는 환경
설정 방법
vLLM 시작하기:
from vllm import LLM llm = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b") output = llm.generate("What is VLLM?") print(output)VLLM을 실행하려면 GPU가 필요하며, 여러 개의 요청을 효율적으로 처리할 수 있도록 설정을 조정해야 한다.
Ollama 시작하기:
brew install ollama ollama run mistralimport requests response = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", json={"model": "mistral", "prompt": "Tell me a joke"}) print(response.json())Ollama는 설치가 간편하며, 명령어 한 줄로 모델을 실행할 수 있다. 또한, API를 통해 애플리케이션과 쉽게 연동할 수 있어 간단한 AI 기능을 추가하는 데 유용하다.
결론
vLLM과 Ollama는 각각의 장단점이 뚜렷한 LLM 프레임워크이다.
대규모 AI 애플리케이션을 구축하려면 vLLM이 적합하며, 특히 고성능 GPU를 활용할 수 있는 환경에서 최적의 성능을 발휘한다
반면, 간단한 로컬 환경에서 LLM을 실행하려면 Ollama가 더 나은 선택이 될 수 있다.
사용 목적과 환경에 맞춰 최적의 프레임워크를 선택하는 것이 중요하다.
대규모 처리가 필요한 기업용 애플리케이션에는 vLLM을, 빠르게 로컬에서 AI 모델을 실행하고 싶은 개발자에게는 Ollama를 추천한다.