AI · Jämförelse
Ollama vs vLLM
Ollama är enklast för lokal körning och prototyper. vLLM är en högpresterande inferensserver för produktion med hög genomströmning.
Vår rekommendation
Ollama för utveckling, demo och edge. vLLM för produktion när ni behöver hög throughput och låg latens på egen GPU-infrastruktur.
- 01Ollama gör det trivialt att köra öppna modeller lokalt
- 02vLLM ger PagedAttention och hög genomströmning för många samtidiga anrop
- 03vLLM exponerar ett OpenAI-kompatibelt API – lätt att integrera
- 04Self-hosting motiveras av dataskydd/kostnad, sällan av kvalitet
Sida vid sida
| Dimension | Ollama | vLLM |
|---|---|---|
| Syfte | Lokalt/prototyp | Produktionsinferens |
| Genomströmning | Låg–måttlig | Hög |
| Uppsättning | Trivial | Mer GPU-/driftkrav |
| API | Eget + OpenAI-kompatibelt | OpenAI-kompatibelt |
| Skalning | Begränsad | Stark |
Vanliga frågor
Q01Ska vi självhosta LLM alls?
Bara om dataskydd, latens eller kostnad vid hög volym kräver det. För de flesta är ett EU-hostat API (Bedrock/Azure OpenAI/Vertex) enklare och billigare än egen GPU-drift.
Q02Vilka modeller passar?
Öppna vikter som Llama, Mistral och Qwen körs i båda. Matcha modellstorlek mot er GPU och kvalitetskrav – och mät med evals innan ni går i produktion.
Behöver ni hjälp att välja?
Boka ett kostnadsfritt samtal - vi går igenom er specifika situation och ger en rekommendation som passar er.