Ollama é bom o suficiente para produção ou preciso de vLLM?

Ollama suporta produção tranquilamente para cargas com até 5–10 requisições concorrentes. Para SaaS com centenas de usuários simultâneos pedindo ao LLM, vLLM entrega throughput muito superior. Para a maioria dos projetos (bots internos, ferramentas de equipe, RAG para empresas médias), Ollama é suficiente.

vLLM funciona com modelos do Ollama (formato GGUF)?

Não. vLLM usa modelos no formato HuggingFace (safetensors), não GGUF. São formatos incompatíveis. Você precisa baixar o modelo diretamente do HuggingFace para usar com vLLM.

Existe alguma alternativa entre Ollama e vLLM?

Sim: llama.cpp server (mais baixo nível que Ollama, mais configurável), TabbyAPI (foco em modelos ExLlamaV2), TGI, Text Generation Inference (HuggingFace, similar ao vLLM). Para a maioria dos casos, Ollama ou vLLM cobrem os extremos de simplicidade e performance.

Como migrar de Ollama para vLLM quando o tráfego crescer?

Ambos expõem a mesma interface de API (/v1/chat/completions). Troque apenas o base_url no seu código. A mudança de infraestrutura fica invisível para a aplicação. O trabalho está em provisionar GPU, instalar CUDA e configurar o modelo no formato HuggingFace.

vLLM suporta múltiplos modelos simultâneos?

Um processo vLLM serve um modelo por vez. Para múltiplos modelos, rode múltiplas instâncias em portas diferentes e use um reverse proxy (NGINX) para rotear requisições. Ollama, por outro lado, faz hot-swapping automático de modelos com OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS.

Ollama vs vLLM vs LM Studio: qual usar no servidor

O que cada um é

Os três servem LLMs via API, mas têm arquiteturas e alvos completamente diferentes:

Ollama: quando usar

Ollama é a escolha certa para a maioria dos casos:

bash

# Setup completo em 2 comandos
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run llama3.1:8b

# Já está servindo em http://localhost:11434
# API compatível com OpenAI disponível em /v1/chat/completions

vLLM: quando usar

vLLM se justifica quando você tem GPU e precisa servir muitos usuários simultâneos. O PagedAttention elimina fragmentação de memória e aumenta muito o throughput com batching:

bash

# Instalar vLLM (requer Python 3.9+ e GPU NVIDIA com CUDA)
pip install vllm

# Servir um modelo (GPU obrigatório)
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000

# A API é compatível com OpenAI no mesmo endpoint /v1/chat/completions

Comparativo de throughput: Ollama vs vLLM

Diferença prática em GPU T4 com Llama 3.1 8B, gerando 200 tokens:

LM Studio: por que não usar em servidor

LM Studio é uma excelente ferramenta para explorar modelos no seu Mac ou PC Windows com interface gráfica. Para servidores Linux sem GUI, ele não tem suporte oficial. Mesmo com workarounds, adiciona overhead de interface e não tem recursos de produção (sem reconexão automática, sem healthcheck, sem logs estruturados).