Model językowy to dopiero połowa wdrożenia. Druga połowa to serwer inferencji, który obsłuży wielu użytkowników naraz, nie zgubi się przy długim kontekście i da się monitorować. Porównujemy vLLM vs Ollama oraz SGLang i NVIDIA NIM, a także pokazujemy, który stos sprawdza się na etapie testów, a który w produkcji.
Pytanie „vLLM vs Ollama” pada w niemal każdym projekcie, w którym prototyp działający na laptopie programisty ma trafić do kilkudziesięciu lub kilkuset użytkowników. Odpowiedź rzadko brzmi „jedno albo drugie”. Każde z tych narzędzi ma swoje miejsce, a produkcja wymaga czegoś więcej niż samego serwera modelu: uwierzytelniania, limitów, metryk, logów i procesu aktualizacji. Poniżej opisujemy to wszystko z perspektywy zespołu, który takie środowiska stawia i utrzymuje.
Narzędzia i ich role
Ollama i llama.cpp: szybki start
Ollama to najprostszy sposób, żeby uruchomić model lokalnie: jedno polecenie pobiera model i wystawia API. Pod spodem korzysta z llama.cpp i modeli w formacie GGUF, działa na GPU NVIDIA i AMD, na Apple Silicon i na samym CPU. Udostępnia też endpoint zgodny z API OpenAI. Jest projektowana z myślą o jednym użytkowniku lub małej grupie, a nie o setkach równoczesnych zapytań.
llama.cpp to silnik, na którym bazuje Ollama, dostępny także bezpośrednio. Daje więcej kontroli nad parametrami, działa na bardzo różnym sprzęcie, od serwera po urządzenia brzegowe, a wbudowany llama-server również mówi API zgodnym z OpenAI.
vLLM: standard produkcyjnego serwowania
vLLM powstał po to, żeby obsłużyć wielu użytkowników na tym samym GPU. Dwie kluczowe techniki to PagedAttention, czyli zarządzanie pamięcią KV cache w małych blokach zamiast rezerwowania jej z góry, oraz continuous batching, czyli dołączanie nowych zapytań do trwającej partii obliczeń bez czekania, aż poprzednie się skończą. Do tego API zgodne z OpenAI, dzielenie modelu na wiele GPU i szerokie wsparcie sprzętu, w tym Intel Gaudi.
SGLang: agenci, RAG i ustrukturyzowane odpowiedzi
SGLang to szybki serwer inferencji, który również stosuje ciągłe batchowanie i mówi API zgodnym z OpenAI. Wyróżnia się ponownym wykorzystaniem wspólnych prefiksów zapytań (RadixAttention) i dobrą obsługą odpowiedzi w zadanym formacie, np. JSON zgodnego ze schematem. To szczególnie przydatne w agentach i systemach RAG, gdzie wiele zapytań zaczyna się od tego samego promptu systemowego i tych samych dokumentów.
NVIDIA NIM i TensorRT-LLM: ekosystem NVIDIA
NVIDIA NIM to gotowe kontenery z modelem, zoptymalizowanym silnikiem inferencji i API zgodnym z OpenAI. NIM sam dobiera profil optymalizacji do wykrytego GPU, a pod spodem korzysta m.in. z TensorRT-LLM, czyli biblioteki NVIDIA do kompilowania modeli pod konkretne GPU. NIM działa także na NVIDIA DGX Spark, w ramach DGX OS i stosu AI NVIDIA. Ograniczenia: działa tylko na GPU NVIDIA, a do użytku produkcyjnego wymaga licencji NVIDIA AI Enterprise – aktualne warunki warto sprawdzić przed wyborem.
Na rynku jest też Hugging Face TGI, ale w nowych wdrożeniach najczęściej wybór sprowadza się do czterech opisanych wyżej opcji.
vLLM vs Ollama vs SGLang vs NIM: porównanie
Tabela zbiera najważniejsze różnice. Już samo zestawienie vLLM vs Ollama pokazuje, że to narzędzia do innych zadań, a nie bezpośredni konkurenci.
| Cecha | Ollama / llama.cpp | vLLM | SGLang | NVIDIA NIM |
|---|---|---|---|---|
| Główne zastosowanie | development, testy, pojedynczy użytkownik, urządzenia brzegowe | produkcja z wieloma użytkownikami | produkcja, agenci, RAG, ustrukturyzowane odpowiedzi | produkcja w ekosystemie NVIDIA, szybkie wdrożenie gotowych modeli |
| Obsługa wielu użytkowników | ograniczona; kilka równoległych zapytań | continuous batching, PagedAttention, cache prefiksów | continuous batching, RadixAttention (współdzielone prefiksy) | zoptymalizowane silniki (m.in. TensorRT-LLM) z batchowaniem |
| API | zgodne z OpenAI (plus własne API Ollamy) | zgodne z OpenAI | zgodne z OpenAI | zgodne z OpenAI |
| Sprzęt | NVIDIA, AMD, Apple Silicon, CPU | NVIDIA, AMD, Intel Gaudi i inne | głównie NVIDIA i AMD | tylko NVIDIA (także DGX Spark) |
| Formaty modeli | GGUF (kwantyzowane) | wagi z Hugging Face, FP8, popularne kwantyzacje | wagi z Hugging Face, FP8, popularne kwantyzacje | modele z katalogu NVIDIA, zoptymalizowane profile |
| Złożoność | niska | średnia | średnia | niska do średniej; zależność od NVIDIA i licencji |
Dlaczego Ollama zwykle nie wystarcza w produkcji
Ollama nie jest „gorsza”. Jest zbudowana pod inny cel. Kiedy kilkadziesiąt osób pisze do modelu jednocześnie, liczy się to, jak serwer gospodaruje pamięcią KV cache i jak łączy zapytania w partie. vLLM i SGLang robią to tak, żeby GPU było cały czas zajęte, a nowe zapytania nie czekały w kolejce na zakończenie poprzednich. Przy rosnącej liczbie użytkowników różnica w łącznej przepustowości i czasie odpowiedzi staje się wyraźna. Konkretne wartości zależą od modelu, sprzętu i długości kontekstu, dlatego zawsze warto zmierzyć je na własnym obciążeniu.
Są też różnice operacyjne. vLLM i SGLang udostępniają metryki w formacie Prometheus, pozwalają precyzyjnie ustawić limit pamięci, długość kontekstu i liczbę równoczesnych sekwencji. To parametry, którymi w produkcji steruje się codziennie.
Kiedy Ollama wystarczy? Gdy narzędzie wewnętrzne ma kilku użytkowników, którzy nie piszą jednocześnie, a prostota utrzymania jest ważniejsza niż przepustowość. Jest też dobrym wyborem na stacji roboczej programisty do testowania promptów i modeli.
vLLM czy SGLang?
Oba narzędzia są dojrzałe, oba mówią tym samym API i oba nadają się do produkcji. Wybór zależy od obciążenia:
- vLLM – najszersza obsługa modeli i sprzętu, duża społeczność, bezpieczny wybór domyślny. Jeśli rozważasz Intel Gaudi, vLLM jest naturalnym kandydatem.
- SGLang – warto go sprawdzić, gdy zapytania mają długie wspólne prefiksy (agenci, RAG, ten sam prompt systemowy), potrzebujesz ścisłego formatu odpowiedzi albo budujesz wieloetapowe przepływy wywołań.
W praktyce najlepiej uruchomić oba na tym samym modelu i sprzęcie, puścić realistyczny ruch i porównać czas do pierwszego tokenu oraz przepustowość. Skoro oba mają API zgodne z OpenAI, zmiana jednego na drugi za bramką API nie wymaga zmian w aplikacji.
Produkcja to więcej niż serwer inferencji
Sam serwer modelu wystawiony w sieci to jeszcze nie usługa produkcyjna. Oto elementy, które dokładamy przy każdym wdrożeniu.
Uwierzytelnianie i limity
vLLM obsługuje prosty klucz API, ale jeden wspólny klucz dla całej firmy to za mało. Przed serwerem inferencji stawiamy bramkę API: może to być LiteLLM albo bramka, której już używasz (np. Kong lub Envoy). Bramka wydaje osobne klucze dla zespołów i aplikacji, egzekwuje limity zapytań i tokenów, integruje się z SSO i kieruje ruch do właściwego modelu. Dzięki temu jedna aplikacja nie zablokuje GPU pozostałym.
Monitoring i metryki
Do Prometheusa i Grafany trafiają metryki serwera inferencji: czas do pierwszego tokenu, opóźnienie między tokenami, długość kolejki, zajętość KV cache, liczba przetwarzanych sekwencji. Do tego metryki samych GPU (np. przez NVIDIA DCGM Exporter): wykorzystanie, pamięć, temperatura, pobór mocy. Alarmy ustawiamy na rosnącą kolejkę i czas odpowiedzi, a nie tylko na „serwer nie odpowiada”.
Logowanie bez wycieku promptów
Prompty i odpowiedzi często zawierają dane osobowe, fragmenty umów albo kod źródłowy. Domyślnie logujemy metadane: kto, kiedy, który model, ile tokenów, czas odpowiedzi, kod błędu. Treść zapisujemy tylko wtedy, gdy wymaga tego konkretny cel (np. audyt), z ograniczonym dostępem i określonym czasem przechowywania. Trzeba też sprawdzić, czy serwer inferencji nie zapisuje treści żądań w swoich logach – w vLLM steruje tym odpowiednia opcja uruchomieniowa. To również kwestia zgodności z RODO.
Autoskalowanie w Kubernetes
Kubernetes z NVIDIA GPU Operator pozwala zarządzać węzłami GPU jak resztą klastra. Skalowanie warto opierać na długości kolejki i liczbie oczekujących zapytań (np. przez KEDA), a nie na obciążeniu CPU, które przy inferencji niewiele mówi. Trzeba pamiętać o zimnym starcie: załadowanie wag liczonych w dziesiątkach lub setkach gigabajtów trwa, więc wagi trzymamy na lokalnych dyskach NVMe lub w szybkim magazynie w tej samej serwerowni, a minimalną liczbę replik ustawiamy tak, żeby pokryć ruch bazowy. Do większych instalacji są gotowe projekty, takie jak KServe czy llm-d.
Aktualizacje modeli
Nowa wersja modelu to zmiana zachowania aplikacji. Dlatego przypinamy konkretną rewizję wag, a przed wdrożeniem uruchamiamy zestaw testowych pytań z oczekiwanymi odpowiedziami. Nowy model dostaje najpierw część ruchu (canary przez bramkę API), a stary zostaje gotowy do szybkiego powrotu. Szerzej o tym cyklu piszemy w artykułach MLOps w praktyce: bezpieczne wdrożenia modeli AI i MLOps w codziennej praktyce.
Rekomendowany stos na każdym etapie
Poniższe zestawienie odpowiada szczeblom sprzętowym, które opisujemy w artykule DGX Spark, RTX PRO 6000 czy HGX B200.
| Etap | Typowy sprzęt | Serwer inferencji | Co dookoła |
|---|---|---|---|
| Development i prototyp | stacja robocza, DGX Spark | Ollama lub llama.cpp; na DGX Spark także NIM | nic poza dostępem w sieci firmowej |
| Zespół lub dział | serwer z 1–4 GPU RTX PRO 6000, VPS z GPU | vLLM lub SGLang | bramka API z kluczami, podstawowy monitoring |
| Produkcja firmowa | serwer z 8 GPU RTX PRO 6000, HGX B200/B300 | vLLM lub SGLang, kilka replik | bramka z limitami i SSO, Prometheus i Grafana, Kubernetes, proces aktualizacji |
| Ekosystem NVIDIA | DGX Spark, serwery z GPU NVIDIA | NIM, TensorRT-LLM | jak wyżej oraz licencja NVIDIA AI Enterprise |
| Intel Gaudi 3 | Supermicro z 8 akceleratorami Gaudi 3 | vLLM | jak wyżej oraz walidacja modeli |
Ważna zasada: aplikacja zawsze rozmawia z bramką przez API zgodne z OpenAI. Wtedy przejście z Ollamy na vLLM, z jednego GPU na klaster albo z jednego modelu na inny nie wymaga przepisywania kodu. Przykład takiej architektury opisujemy w artykule o prywatnym asystencie AI do kodu.
Wdrożenie i utrzymanie stosu LLM
Stawiamy i utrzymujemy cały stos: serwery GPU w naszej serwerowni Tier III z certyfikatem ISO 27001, serwer inferencji, bramkę API, monitoring i proces aktualizacji modeli. W ramach usług DevOps budujemy wdrożenia na Kubernetes i potoki CI/CD dla modeli, a w ramach administracji serwerami pilnujemy całości 24/7. Możesz też dostać dostęp root i zarządzać stosem samodzielnie.
FAQ: najczęściej zadawane pytania
Czym różni się vLLM od Ollamy?
Ollama to proste narzędzie do uruchamiania modeli lokalnie, najlepsze dla jednego użytkownika i testów. vLLM to serwer inferencji zaprojektowany do obsługi wielu użytkowników naraz dzięki continuous batching i PagedAttention. Oba mają API zgodne z OpenAI.
Czy Ollama nadaje się do produkcji?
Do małych narzędzi wewnętrznych z kilkoma użytkownikami – tak. Przy kilkudziesięciu i więcej równoczesnych użytkownikach lepiej sprawdzają się vLLM lub SGLang, które efektywniej wykorzystują GPU i dają więcej metryk.
Co jest szybsze: vLLM czy SGLang?
To zależy od obciążenia. SGLang zyskuje tam, gdzie zapytania mają długie wspólne prefiksy, jak w agentach i RAG. vLLM ma szerszą obsługę modeli i sprzętu. Najlepiej zmierzyć oba na własnym modelu i ruchu.
Czy NVIDIA NIM jest darmowy?
NIM można testować w ramach programów deweloperskich NVIDIA, ale użycie produkcyjne wymaga licencji NVIDIA AI Enterprise. Aktualne warunki sprawdź przed wyborem tej ścieżki.
Jak monitorować serwer LLM?
Zbieraj metryki serwera inferencji (czas do pierwszego tokenu, kolejka, zajętość KV cache) i metryki GPU w Prometheusie, wizualizuj je w Grafanie i ustaw alarmy na rosnącą kolejkę i czas odpowiedzi. Nie loguj treści promptów bez wyraźnej potrzeby.
Chcesz uruchomić model w produkcji bez budowania wszystkiego od zera? Dobierzemy sprzęt i stos, wdrożymy go i przejmiemy utrzymanie. Zobacz ofertę serwerów GPU albo skontaktuj się z nami.