Ollama vs vLLM: chọn công cụ chạy mô hình AI nội bộ

📌 Ollama vs vLLM: kết luận nhanh

Ollama là công cụ mã nguồn mở giúp tải và chạy mô hình ngôn ngữ trên máy cá nhân bằng một lệnh, có API tương thích OpenAI và thư viện mô hình sẵn. vLLM là thư viện và máy chủ suy luận mã nguồn mở, khởi nguồn từ nhóm nghiên cứu tại UC Berkeley, tối ưu cho thông lượng cao khi phục vụ nhiều người dùng.

• Chọn Ollama nếu: bạn thử nghiệm AI cục bộ, dùng cho 1–10 người, máy có GPU phổ thông hoặc Mac, cần cài đặt nhanh và ít bảo trì.
• Chọn vLLM nếu: bạn phục vụ nhiều người đồng thời, chạy chatbot cho ứng dụng hoặc website, có server Linux với GPU NVIDIA đủ VRAM, có người quản trị hệ thống.
• Lộ trình phổ biến: bắt đầu bằng Ollama để chứng minh giá trị, sau đó chuyển phần phục vụ chính sang vLLM khi số người dùng tăng.

Cả hai đều cung cấp API dạng OpenAI, nên ứng dụng như Open WebUI, n8n, Dify có thể chuyển từ Ollama sang vLLM mà không phải viết lại nhiều.

⚖️ Bảng so sánh kỹ thuật

Bảng tóm tắt khác biệt chính tại thời điểm viết. Cả hai dự án cập nhật rất nhanh; tính năng hỗ trợ phần cứng và định dạng mô hình có thể đã mở rộng, hãy kiểm tra tài liệu chính thức.

Điểm mấu chốt nằm ở hàng “phục vụ đồng thời”. Ollama xử lý được nhiều yêu cầu song song ở mức cơ bản, nhưng vLLM được thiết kế để tận dụng GPU tối đa khi có nhiều yêu cầu cùng lúc, nên tổng số token mỗi giây cao hơn rõ rệt trong cùng phần cứng.

📌 Vì sao vLLM nhanh hơn khi có nhiều người dùng

Khi một người chat, tốc độ chủ yếu phụ thuộc băng thông bộ nhớ GPU; Ollama và vLLM cho cảm giác gần nhau. Khác biệt lớn xuất hiện khi 20 nhân viên cùng hỏi một lúc.

Hai kỹ thuật chính của vLLM

• PagedAttention: quản lý bộ nhớ KV cache theo từng trang nhỏ, tương tự cách hệ điều hành quản lý bộ nhớ ảo. Nhờ đó ít lãng phí VRAM và chứa được nhiều phiên hội thoại đồng thời hơn.
• Continuous batching: yêu cầu mới được đưa vào lô đang chạy ngay khi có chỗ trống, thay vì chờ cả lô xong. GPU luôn bận, tổng thông lượng tăng mạnh.

Ngoài ra vLLM hỗ trợ prefix caching để tái sử dụng phần prompt chung như hướng dẫn hệ thống, rất có lợi cho chatbot nội bộ có prompt dài lặp lại. Ollama ưu tiên sự đơn giản, phù hợp khi số yêu cầu đồng thời thấp. Nếu người dùng than phiền “phải chờ lâu mới bắt đầu trả lời” vào giờ cao điểm, đó là dấu hiệu nên cân nhắc vLLM.

📋 Yêu cầu phần cứng thực tế

Các ước lượng sau mang tính tham khảo, thay đổi theo phiên bản mô hình, mức lượng tử hóa và độ dài ngữ cảnh.

• Ollama với mô hình 7B–8B lượng tử hóa 4-bit: khoảng 5–6 GB VRAM, chạy được trên card 8 GB hoặc Mac có bộ nhớ hợp nhất 16 GB.
• Ollama với mô hình 14B: khoảng 9–10 GB VRAM, card 12–16 GB là thoải mái.
• vLLM với mô hình 7B–8B ở FP16: trọng số đã chiếm khoảng 15–16 GB, cộng thêm KV cache cho nhiều phiên, thường cần GPU 24 GB trở lên.
• vLLM với mô hình lượng tử hóa AWQ hoặc GPTQ: giảm đáng kể nhu cầu VRAM, cho phép chạy mô hình lớn hơn trên cùng card.

Lưu ý vLLM mặc định chiếm phần lớn VRAM của GPU để dành cho cache, nên một GPU chạy vLLM thường không dùng chung cho việc khác. Với công ty 30–50 người muốn chatbot nội bộ, một server có một GPU 24–48 GB VRAM chạy vLLM thường phục vụ tốt hơn hai máy chạy Ollama riêng lẻ.

📌 Cài đặt và vận hành khác nhau thế nào

Với Ollama

1. Tải trình cài đặt từ trang chính thức và cài như phần mềm thông thường.
2. Chạy lệnh ollama run {tên mô hình} để tải và trò chuyện.
3. Kết nối Open WebUI hoặc ứng dụng khác qua API cổng mặc định 11434.

Với vLLM

1. Chuẩn bị server Linux, cài driver NVIDIA và CUDA phù hợp, hoặc dùng image Docker chính thức.
2. Tải mô hình từ Hugging Face, chấp nhận giấy phép nếu mô hình yêu cầu.
3. Khởi chạy máy chủ tương thích OpenAI với lệnh vllm serve {tên mô hình} kèm tham số bộ nhớ, độ dài ngữ cảnh.
4. Đặt reverse proxy, xác thực, giám sát GPU và nhật ký.

Ollama gần như “cài là chạy”. vLLM đòi hỏi kỹ năng Linux, Docker và hiểu tham số như max-model-len, gpu-memory-utilization. Nếu công ty không có người quản trị, hãy tính chi phí thuê hỗ trợ kỹ thuật khi chọn vLLM.

📌 Tình huống chọn công cụ theo quy mô

• Kế toán viên muốn tóm tắt tài liệu riêng tư trên laptop: Ollama là đủ, kèm giao diện chat đơn giản.
• Nhóm 5 lập trình viên dùng trợ lý code cục bộ: Ollama trên một máy trạm GPU chung, mỗi người gọi qua API.
• Công ty 40 người dùng chatbot tra cứu quy trình qua Open WebUI: bắt đầu bằng Ollama; nếu giờ cao điểm chậm, chuyển sang vLLM trên cùng server.
• Website có chatbot trả lời khách hàng 24/7: vLLM để chịu tải đột biến, kèm giám sát và giới hạn tốc độ.
• Pipeline xử lý hàng nghìn tài liệu mỗi đêm: vLLM với chế độ suy luận theo lô cho thông lượng cao nhất.

Ngoài hai công cụ này còn có llama.cpp server, LM Studio, SGLang, TGI. Tuy vậy, Ollama và vLLM là hai lựa chọn có cộng đồng lớn, tài liệu nhiều, phù hợp để doanh nghiệp nhỏ bắt đầu.

🛠️ Lỗi thường gặp và cách tránh

1. Mở API ra internet không xác thực: API của cả Ollama và vLLM không nên công khai trực tiếp. Đặt sau reverse proxy có xác thực hoặc chỉ cho truy cập trong mạng nội bộ, VPN.
2. Đặt ngữ cảnh quá dài: độ dài ngữ cảnh lớn làm tăng VRAM cho KV cache, dẫn đến lỗi hết bộ nhớ hoặc chậm. Chỉ đặt mức thực sự cần.
3. So sánh không công bằng: so Ollama chạy mô hình 4-bit với vLLM chạy FP16 rồi kết luận chất lượng khác nhau. Hãy so cùng mô hình, cùng mức lượng tử hóa khi có thể.
4. Không giám sát: không theo dõi nhiệt độ GPU, thời gian phản hồi, lỗi; đến khi người dùng phàn nàn mới biết.
5. Bỏ qua tản nhiệt và nguồn: server chạy tải liên tục cần nguồn chất lượng, luồng gió tốt và UPS.

❓ Câu hỏi thường gặp

📌 Bài viết liên quan

• Ollama là gì? Chạy mô hình AI miễn phí trên máy của bạn
• vLLM là gì? Chạy mô hình AI tốc độ cao trên server
• Ollama vs LM Studio: chạy AI cục bộ bằng công cụ nào
• Server AI nội bộ cho doanh nghiệp nhỏ: khi nào cần, cấu hình ra sao
• Tự dựng “ChatGPT nội bộ” chạy trên server công ty
• AnythingLLM vs Open WebUI: công cụ nào để chat tài liệu nội bộ
• Cần bao nhiêu VRAM để chạy LLM 7B, 14B, 32B, 70B?
• Docker cho ứng dụng AI nội bộ: vì sao nên dùng và triển khai thế nào
• Qwen vs DeepSeek: mô hình mở nào tốt hơn cho doanh nghiệp

📌 Nguồn tham khảo

• Ollama
• vLLM – GitHub chính thức
• vLLM Documentation
• NVIDIA CUDA Toolkit