NVIDIA GPU 上部署大語言模型方案完整比較與實務建議

 方案:

  • llama.cpp

  • vLLM

  • Hugging Face + ONNX Runtime

  • Ollama

部署實務角度分析:

  1. 📦 安裝部署難易度

  2. ⚙️ 效能與資源需求

  3. 💡 支援的模型格式與演算法差異

  4. 🚀 適合用途與場景推薦



🧠 一、總體部署方案比較表(NVIDIA GPU 環境)

方案模型格式GPU 加速支援模型大小併發效能優點缺點適用情境
llama.cppGGUF✅(CUDA)小~中(7B~13B)輕量、支援量化不支援 Transformer engine、慢輕量部署、本機聊天
vLLMHuggingFace Transformers(.bin)✅(CUDA)中~大(13B~70B)高效併發、推理快部署略複雜、需較大 VRAM商業部署、API 服務
ONNX Runtime + HFONNX✅(CUDA EP)小~中(3B~13B)通用模型格式模型轉換複雜、不支援部分 LLM 功能統一推理平台
OllamaGGUF(封裝)✅(CUDA)小~中(7B~13B)安裝簡單、內建 Web API不支援模型訓練、較少參數控制快速部署聊天模型

📘 二、詳細說明與差異比較

1️⃣ llama.cpp

  • 支援 GPU:可編譯支援 CUDA(LLAMA_CUBLAS=ON),適用 RTX 5880

  • 模型格式:使用 GGUF 格式(經過量化、低記憶體需求)

  • 🔧 演算法差異:使用自訂的 LLaMA 解碼器,針對 CPU/GPU 做精簡優化

  • 🔁 適合用途:單人使用、本地聊天、Docker 小型 API

  • 缺點:推理效率中等,不支援張量並行、多卡運行

GGUF 是量化後的權重格式,支援 INT4、INT8 等類型,大幅降低模型大小。


2️⃣ vLLM

  • 支援 GPU:CUDA + TensorRT 最佳效能,可用 RTX 5880 的 full tensor core

  • 模型格式:原生 HuggingFace .bin + tokenizer.json 格式

  • 💡 技術特點

    • 使用 PagedAttention 取代常規解碼,支援數百併發聊天 session

    • 可與 FastAPI/Flask 搭配變成 LLM API

  • 🔧 適合用途:企業級 LLM API、多人使用、需要高併發部署場景

  • 缺點:安裝與部署需要學習成本(但文檔完善)


3️⃣ Hugging Face + ONNX Runtime

  • 支援 GPU:需轉成 ONNX 格式後,用 CUDA Execution Provider 運行

  • 模型格式:ONNX

  • ⚙️ 優點

    • 通用推理平台(支援 HuggingFace、PyTorch、TensorFlow 等轉換)

    • 適合已轉成 ONNX 的小模型(如 BERT、MiniLM、DistilGPT)

  • 缺點

    • 轉換過程複雜,需使用 optimum 工具手動轉換模型

    • 不支援 decoder-only 模型的部分特性(如聊天回合管理)

  • 🧩 適合用途:企業內部已有 ONNX 平台整合者


4️⃣ Ollama

  • 支援 GPU:自動偵測 NVIDIA GPU,內建 CUDA 支援

  • 模型格式:GGUF(Ollama 內部封裝)

  • 特色功能

    • ollama run llama3 即可啟動模型

    • 內建 RESTful API(Port 11434)可快速整合外部系統

  • 💡 適合用途:快速聊天系統、內部部署、原型驗證

  • 缺點

    • 控制模型參數能力有限(不支援多模型同時管理、非 fine-tune 架構)

    • 封裝後的模型不易進行技術調整

🧪 模型類似於 GGUF,但由 Ollama 封裝並自動管理,支援 LLaMA、Qwen、Mistral 等。


🔍 三、模型格式與差異

模型格式框架支援描述
.ggufllama.cpp / Ollama量化格式(INT4, INT8),儲存空間小、推理快
.bin + tokenizerHuggingFace / vLLM原始全精度/半精度模型,轉為 CUDA 使用效能最佳
.onnxONNX Runtime中立格式,可由 Transformers 轉換,支援多後端推理引擎

🧪 四、效能推薦(RTX 5880)

模型llama.cpp (INT4 GGUF)vLLM (fp16)Ollama (GGUF)ONNX Runtime
LLaMA 2 7B~10 tokens/s (單人)>50 tokens/s(多併發)~12 tokens/s~10 tokens/s
LLaMA 3 8B~8 tokens/s>45 tokens/s~10 tokens/s轉換困難
Qwen 2.5 7B~10 tokens/s>40 tokens/s~12 tokens/s轉換困難

✅ 五、推薦部署選擇(RTX 5880)

需求建議方案
快速部署聊天機器人Ollama ✅
高效商用 LLM APIvLLM ✅✅
省記憶體、可本機運行llama.cpp ✅
已用 ONNX 生態系ONNX Runtime ⚠️

🧰 部署 vLLM 實際步驟(簡略版)


# 建立虛擬環境
conda create -n vllm_env python=3.10 conda activate vllm_env # 安裝 vLLM + CUDA pip install vllm # 執行模型推理 API python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model facebook/llama-2-7b-hf \ --tokenizer facebook/llama-2-7b-hf \ --dtype float16




✅ 一、vLLM 部署完整步驟(以 Ubuntu 為例)

📦 前置條件確認

請確認以下條件皆已完成:

項目狀態檢查指令
NVIDIA 驅動✅ 已安裝nvidia-smi
CUDA 安裝✅ 已安裝nvcc --version
Python >=3.8✅ 建議使用 3.10python3 --version
pip 已更新pip install --upgrade pip


🧰 步驟 1:建立虛擬環境

bash
python3 -m venv vllm_env
source vllm_env/bin/activate pip install --upgrade pip

🧰 步驟 2:安裝 vLLM + Transformers 套件

pip install "vllm[serve]" torch transformers accelerate

🧰 步驟 3:下載並執行模型(以 LLaMA2 7B 為例)

python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf \ --tokenizer meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf \ --dtype float16

📌 說明:

  • --model:可換成你想使用的 HuggingFace 模型名稱

  • --dtype float16:使用混合精度運行,加速推理

  • 預設會在 http://localhost:8000/v1/chat/completions 開啟 API 服務


🧪 二、測試驗證程式(Python 版)

使用 Python 呼叫 vLLM 提供的 OpenAI API 介面:

import requests
url = "http://localhost:8000/v1/chat/completions" headers = {"Content-Type": "application/json"} data = { "model": "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf", "messages": [ {"role": "user", "content": "請簡單解釋什麼是大語言模型"} ], "max_tokens": 200, "temperature": 0.7, } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) print(response.json())

執行後會得到類似以下結果:

{
"id": "...", "object": "chat.completion", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "大語言模型是一種基於深度學習的人工智慧模型..." }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 12, "completion_tokens": 42, "total_tokens": 54 } }

🧱 三、部署完成後的擴充建議

功能方法
✅ 多人使用 / API 部署搭配 FastAPI / Nginx 反向代理
✅ TLS 加密 API使用 nginx + Let's Encrypt
✅ 模型持久化/離線部署預先下載模型至本地
✅ GPU 多卡支援加上 --tensor-parallel-size 2 等參數

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