오픈 소스 LLM 서빙 소프트웨어 비교해보기!! (vLLM, Ollama, OpenLLM, LocalAI, llamafiles, GPT4All)

안녕하세요!!

제 포스팅에서는 그동안 오픈소스 llm을 크게 2가지 방법으로 시도해보았었습니다~~

 

1. 직접 huggingface에서 모델 다운받아 실행하기

2024.06.21 - [데이터&AI/LLM] - llama3 한국어 모델 On-premise로 활용하기 (feat. Bllossom)

llama3 한국어 모델 On-premise로 활용하기 (feat. Bllossom)

 

2. llm 서빙모델 (ollama, llamafiles) 등을 활용 하여 테스트하기

2024.05.29 - [데이터&AI/LLM] - 내 서버에서 llama3 실행하기!! (feat. ollama)

내 서버에서 llama3 실행하기!! (feat. ollama)

 

오늘은 이 두번쨰 방법인 llm 서빙하는 몇가지 소프트웨어를 소개하고자합니다~~

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오픈 소스 LLM 서빙 소프트웨어 비교

(vLLM, Ollama, OpenLLM, LocalAI, llama.cpp, GPT4All)

 

	vLLM	Ollama	OpenLLM	LocalAI	llamafiles	GPT4ALL
장점	높은 처리량, 짧은 지연 시간, Paged Attention, AWQ 지원, Python 통합 용이	쉬운 설치 및 사용, 양자화 모델 지원, 다양한 운영체제 지원	다양한 모델 지원, 사용자 친화적인 웹 인터페이스, 모델 성능 모니터링, Kubernetes 확장성	다양한 모델 지원, 쉬운 웹 인터페이스, API 제공, Docker 기반 배포	가볍고 빠름, CPU/GPU 환경 지원, 다양한 운영체제 지원	쉬운 설치 및 사용, GUI 제공, 다양한 모델 지원, 오프라인 사용 가능
단점	GPU 필수, AWQ 최적화 부족	분산 처리 및 배칭 기능 부재, AWQ 미지원	모델 배포 및 관리에 대한 전문 지식 필요, Kubernetes 환경 구축 부담	모델 성능 최적화 기능 부족, 고급 사용자를 위한 기능 제한적	모델 성능 제한적, 커뮤니티 지원 부족	모델 성능 제한적, 기능 제한적
주요 기능	분산 처리, 배칭, Paged Attention, AWQ 지원	양자화 모델 지원, 쉬운 설치 및 사용, 다양한 운영체제 지원	다양한 모델 지원, 웹 인터페이스, 모델 성능 모니터링, Kubernetes 확장성	다양한 모델 지원, 웹 인터페이스, API 제공, Docker 기반 배포	경량화 및 가속화된 추론, 다양한 모델 포맷 지원	다양한 모델 지원, GUI, 오프라인 사용 가능
대상 사용자	높은 성능과 처리량이 필요한 개발자 및 기업	쉬운 설치 및 사용을 원하는 개인 사용자 및 개발자	다양한 모델을 실험하고 배포하려는 개발자 및 연구자	쉬운 인터페이스로 LLM을 사용하고자 하는 개인 사용자 및 개발자	제한된 리소스 환경에서 LLM을 실행하려는 사용자	기술적 배경지식이 부족한 사용자, 오프라인 환경에서 LLM을 사용하려는 사용자

 

선택 가이드:

• vLLM: 높은 처리량과 빠른 응답 속도가 필요한 환경에서 적합하며, 특히 AWQ 모델을 사용하려는 경우 유용합니다. GPU가 필수입니다.
• Ollama: 쉬운 설치 및 사용, 양자화 모델 지원 등의 장점이 있으며, GPU가 없는 환경에서도 사용할 수 있습니다.
• OpenLLM: 다양한 모델을 실험하고 배포하려는 개발자 및 연구자에게 적합합니다. Kubernetes 환경 구축 및 운영에 대한 전문 지식이 필요합니다.
• LocalAI: 쉬운 인터페이스로 LLM을 사용하고자 하는 개인 사용자 및 개발자에게 적합합니다. Docker를 사용하여 쉽게 배포 및 관리할 수 있습니다.
• llamafiles : 제한된 리소스 환경에서 LLM을 실행하려는 사용자에게 적합합니다. 가볍고 빠르며, CPU/GPU 환경 모두 지원합니다.
• GPT4All: 기술적 배경지식이 부족한 사용자나 오프라인 환경에서 LLM을 사용하려는 사용자에게 적합합니다. 쉬운 설치 및 사용, GUI 제공, 다양한 모델 지원, 오프라인 사용 가능 등의 장점이 있습니다.

개인적 의견:

• GPU없이  빠르게 테스트해보고싶을떄!! + 상남자 :  llamafiles
• GPU없이  빠르게 테스트해보고싶을떄!! + 깐깐한 서울남자 : Ollama 
• GPU와함께 , 쉽게 해보고싶을떄 : vLLM
• 모델의 성능 고도화보다는 안정적 환경등을 고려하고싶을떄! : ,OpenLLM
• 본격적으로 파인튜닝하면서 하고싶을떄는? 서빙말고 직접 huggingface에서 모델 받아서 하기!

새부적으로 알아보기!!!

1. VLLM (https://docs.vllm.ai/en/stable/)

개요

VLLM은 대규모 언어 모델을 서빙하기 위한 고성능, 확장 가능한 시스템입니다. VLLM은 모델의 추론 속도와 메모리 사용을 최적화하여 실시간 애플리케이션에서 효율적으로 동작할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 특징

• 고성능 서빙: 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 제공하는 고성능 추론 엔진.
• 확장성: 분산 환경에서 확장 가능, 여러 노드에 걸쳐 모델 배포.
• 유연한 배포: 클라우드 및 온프레미스 환경에서 쉽게 배포 가능.
• 사용자 친화적 인터페이스: 직관적인 API와 관리 도구 제공.

사용 사례

• 실시간 챗봇 및 대화형 AI 시스템
• 대규모 언어 모델 기반 애플리케이션
• 실시간 데이터 분석 및 처리

2. Ollama (https://ollama.com/)

개요

Ollama는 대규모 언어 모델의 서빙을 위한 오픈소스 플랫폼으로, 쉽게 배포하고 운영할 수 있는 기능을 제공합니다. Ollama는 다양한 언어 모델을 지원하며, 효율적인 자원 관리와 확장성을 중점으로 설계되었습니다.

주요 특징

• 다양한 모델 지원: 여러 대규모 언어 모델을 지원.
• 효율적인 자원 관리: 메모리와 계산 자원을 효율적으로 관리.
• 확장성: 클러스터 환경에서 확장 가능, 자동 확장 기능 제공.
• 모니터링 및 관리 도구: 실시간 모니터링과 관리 도구 제공.

사용 사례

• 대규모 언어 모델을 활용한 자연어 처리 애플리케이션
• 실시간 사용자 응대 시스템
• 데이터 분석 및 처리 워크플로우 자동화

3. OpenLLM (https://github.com/bentoml/OpenLLM)

개요

OpenLLM은 대규모 언어 모델을 위한 오픈소스 서빙 프레임워크로, 유연성과 확장성을 강조합니다. 다양한 환경에서 쉽게 배포하고 확장할 수 있습니다.

주요 특징

• 유연성: 다양한 언어 모델과 호환 가능.
• 확장성: 분산 시스템에서 확장 가능.
• 쉬운 배포: 다양한 배포 옵션 제공, 클라우드 및 온프레미스 모두 지원.
• 모니터링 및 관리: 강력한 모니터링 및 관리 도구 제공.

사용 사례

• 자연어 처리 애플리케이션
• 실시간 번역 및 요약 시스템
• 대규모 데이터 분석

4. LocalAI (https://localai.io/)

개요

LocalAI는 로컬 환경에서 대규모 언어 모델을 서빙하기 위한 오픈소스 프레임워크로, 로컬 컴퓨팅 자원을 최대한 활용하도록 설계되었습니다.

주요 특징

• 로컬 최적화: 로컬 환경에서 최적화된 성능 제공.
• 경량화: 경량화된 모델 서빙, 낮은 자원 사용.
• 쉬운 설치: 간편한 설치 및 설정, 로컬 컴퓨팅 자원 활용.

사용 사례

• 로컬 데이터 처리 및 분석
• 오프라인 환경에서의 언어 모델 활용
• 개인정보 보호가 중요한 애플리케이션

5. LlamaFile (https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile)

개요

LlamaFile은 대규모 언어 모델을 파일 기반으로 서빙하는 오픈소스 소프트웨어로, 파일 입출력을 통해 모델을 관리하고 서빙합니다.

주요 특징

• 파일 기반 관리: 모델의 파일 입출력을 통해 간편하게 관리.
• 확장성: 파일 시스템을 활용한 확장성 제공.
• 유연한 통합: 다양한 파일 형식과 호환 가능, 쉽게 통합 가능.

사용 사례

• 파일 기반 데이터 처리
• 데이터 파이프라인의 일부로 통합
• 간편한 모델 배포 및 관리

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+ 더 많은 서비스들을 알아보고싶다면!?!

- langchain에서는 다양한 서비스들을 통합해서 제공하고있습니다

langchain 공식사이트에서 어떤 서비스들이 있는지 쉽게 확인해볼수 있어요~~

 

https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/llms/

LLMs | 🦜️🔗 LangChain

 

 

감사합니다.