[yongggg's] AI Model Tools Comparison (SGLang, Ollama, VLLM, LLaMA.cpp)

현재 LLM 기술 흐름은 지능형 고객 서비스 및 콘텐츠 생성부터 연구 지원 및 코드 생성에 이르기까지 다양한 분야에서 개발을 이끄는 핵심 원동력이 되었습니다. 시장에 수많은 AI 모델 도구가 넘쳐나면서 가장 적합한 도구를 선택하는 것은 많은 개발자, 연구자 및 애호가에게 어려운 일이 되었습니다. 오늘은 SGLang, Ollama, VLLM 및 LLaMA.cpp와 같은 몇 가지 인기 있는 AI 모델 도구를 심층 분석하여 고유한 기능과 이상적인 사용 사례를 살펴보겠습니다.

SGLang: The Rising Star with Outstanding Performance

Berkeley team에서 개발한 open-source inference engine인 sglang은 다음과 같은 핵심 기술을 가진다.

1. Zero-overhead batch scheduler: CPU 스케줄링과 GPU 계산을 겹치게하여 처리량을 1.1배 향상시킨다.
2. Cache-aware load balancer: 지능형 routing 메커니즘을 도입하여 처리량을 최대 1.9배 향상시키고 적중률을 3.8배  증가시킨다.
3. Data-parallel attention mechanism for DeepSeek models: 특정 모델에 대해 decoding 처리량을 최대 1.9배 향상시킨다.
4. Fast structured output based on xgrammer: 다른 open-source solution에 비해 json decoding 작업에서 최대 10배 더 빠르다.

이러한 최적화 덕분에 SGLang은 동시 요청을 처리하는데 탁얼하며, 특히 고성능 추론이 필요한 enterprise-level application에 적합하다. 예를 들어, 공유 접두사로 일괄 요청을 처리할 때, new version SGLang은 75%의 cache 적중률로 158,596 tokens/sec의 처리량을 달성할 수 있다.

Ollama: A User-Friendly Local Runtime Framework Based on llama.cpp

Ollama는 llama.cpp를 기반으로 개발된 고급 래퍼 도구로, 효율적인 추론 기능을 계승하면서도 사용자 경험을 크게 간소화한다. 매끄러운 설치 프로세스를 가지고 있으며, Windows, Linux 또는 MacOS의 넓은 os 호환성을 갖고 있다. 

llama.cpp에 구축된 상위 레벨 애플리케이션인 Ollama는 기본 엔진의 효율적인 성능을 유지할 뿐만 아니라 보다 사용자 친화적인 인터페이스와 더 풍부한 기능을 제공한다. 모델 라이브러리에는 Llama와 Qwen을 포함한 1,700개가 넘는 많은 LLM이 포함되어 있다. 때문에 최신 학술 연구를 탐색하든, 창의적 글쓰기와 일상적인 Q&A에 참여하든 필요에 맞는 모델을 찾을 수 있다. 작동은 다음과 같이 매우 간단합니다. 단 하나의 명령 ollama run <model_name>만 실행하면 모델에 즉시 상호작용할 수 있다.

게다가 Ollama는 사용자 정의가 매우 용이하여 사용자가 Modelfile을 통해 사용자 모델을 정의할 수 있다. creativity parameters나 시스템 메시지를 유연하게 조정하여 모델 출력을 특정 시나리오에 맞게 만들 수 있다. 예를 들어, 스토리를 쓸 때 창의성 매개변수를 높여 상상력 있는 plots을 생성하거나, 전문적인 질문에 대한 정확하고 엄격한 답변을 위해 시스템 메시지를 최적화할 수 있다.

VLLM: A Powerful Engine Focused on Efficient Inference

VLLM은 super "compute manager" 역할을 하며, 대규모 모델 추론의 효율성을 새로운 차원으로 끌어올린다. 이 기술은 어텐션 모듈에서 키 및 값 캐시를 세부적으로 관리하는 혁신적인 PagedAttention 기술을 기반으로 한다. 운영 체제 가상 메모리 페이징 개념에서 영감을 받은 이 설계는 KV 캐시를 수많은 작은 블록으로 나누어 시퀀스의 연속적인 논리적 블록을 비연속적인 물리적 블록에 교묘하게 매핑한다. 메모리 낭비는 일반적으로 4% 미만으로 매우 낮게 유지된다. 다시 말해, GPU 메모리 리소스가 완전히 활용되어 더 많은 시퀀스를 동시에 처리하고 배치 크기를 크게 늘릴 수 있다.

다중 GPU 환경에서 VLLM의 성능은 탁월하다. Continuous Batching 기술을 사용하면 새로운 요청이 진행 중인 배치에 합류하여 동적 배치 처리를 사용할 수 있고 기존 배치 처리 방법에서 일반적인 리소스 유휴 상태를 피할 수 있다. 효율적인 파이프라인처럼 작업이 지속적으로 흐르면서 GPU 활용도가 크게 향상된다. 일부 시나리오에서는 기본 HF Transformers에 비해 최대 24배의 처리량 향상을 보이며 대규모 모델 추론 속도에서 양자 도약을 달성한다.

예를 들어, 대량의 동시 사용자 요청에 직면한 실시간 챗봇 시나리오에서 VLLM은 사용자 입력에 신속하게 응답하고 고품질 답변을 원활하게 생성할 수 있다. 또한 GPTQ 및 AWQ와 같은 다양한 양자화 기술을 지원하여 리소스 제약 하에서 뛰어난 추론 성능을 유지하면서 모델 메모리 사용을 더욱 압축하여 대규모 온라인 추론 서비스에 대한 견고한 기술 지원을 제공한다.

특히 VLLM은 여러 가지 배포 옵션을 제공한다. Python 패키지로 직접 사용하거나 OpenAI 호환 API 서버로 배포하거나 Docker 컨테이너화를 통해 사용할 수 있다. 이러한 유연성 덕분에 다양한 프로덕션 환경 요구 사항에 더 잘 적응할 수 있다. 그러나 VLLM은 현재 Linux 시스템만 지원하므로 크로스 플랫폼 호환성 측면에서 몇 가지 제한이 있다는 점에 유의해야 한다.

LLaMA.cpp: A Lightweight Inference Framework

LLaMA.cpp는 고도로 최적화된 inference framework로서 최신 버전에서 수많은 획기적은 기능을 제공한다.

1. Quantization Technology:
   • 2-bit 에서 8-bit까지 다양한 quantization precisions 지원
   • 혁신적인 K-quant quantization method 방법은 모델 성능을 유지하면서 메모리 사용량을 크게 줄임.
   • 더 효율적인 모델 저장 및 로딩을 위한 GGUF 형식 지원
2. Hardware Optimization
   • Apple Silicon(M1/M2)에도 최적화
   • ARM devices를 위한 NEON instruction set 최적화
   • x86 architecture를 위한 AVX/AVX2/AVX-512 instruction set 지원
3. Inference Optimization
   • 효율적인 KV cache 관리
   • Batch inference 지원
   • Dinamic context length 확장

이러한 최적화를 통해 LLaMA.cpp는 리소스가 제한된 장치에서 인상적인 성능을 달성할 수 있다. 예를 들어, 13B 모델은 M1/M2가 장착된 MacBook에서 실시간 추론 속도에 가까운 추론 속도를 달성할 수 있는 반면, 7B 모델은 Raspberry Pi와 같은 임베디드 장치에서도 사용 가능한 추론 성능을 달성할 수 있다. 이러한 기능 외에도 LLaMA.cpp는 여러 가지 고유한 이점을 제공한다.

• Python, Node.js, Golang을 포함한 여러 프로그래밍 언어에 대한 바인딩 지원
• OpenAI와 호환되는 HTTP 서버 기반 API interface 제공
• runtime 동안 동적 매개변수 조정을 위한 내장 Canary mode 탑재
• macOS에서 더 나은 성능을 위한 Metal GPU backend 지원

Multi-dimensional Comparison

성능, 사용 편의성, 애플리케이션 시나리오 등 여러 측면에서 이러한 도구들을 직접 비교한다.

Tool	Performance	Ease of Use	Use Cases	Hardware Requirements	Model Support	Deployment Methods	System Support
SGLang v0.4	zero-overhead batching으로 1.1배 처리량 향상, cache-aware load balancing으로 1.9배, structured output 출력 속도 10배 향상	기술적 전문성이 필요하지만 완전한 API 및 예제를 제공함.	엔터프라이즈 추론 서비스, 높은 동시성 시나리오, 구조화된 출력 애플리케이션	A100/H100 추천, 다중 GPU 배포 지원	DeepSeek에 특별히 최적화된 주류 모델에 대한 포괄적인 지원	Docker, Python 패키지	Linux
Ollama	편리한 모델 관리 기능을 갖춘 llama.cpp의 효율적인 추론 기능을 상속함.	GUI 설치 프로그램, 원클릭 실행 및 REST API 지원으로 사용자 친화적임.	개인 개발 검증, 학생 학습 지원, 매일 Q&A, 창의적 글쓰기	간소화된 리소스 관리를 갖춘 llama.cpp와 동일함.	1,700개 이상의 모델이 포함된 풍부한 라이브러리, 클릭 한 번으로 설치 가능	독립형 앱, Docker, REST API	Windos, macOS, Linux
VLLM	PagedAttention 및 Continuous Batching을 통해 다중 GPU 환경에서 뛰어난 성능 제공	기술적 전문성이 필요하고 구성이 비교적 복잡함.	대규모 온라인 추론 서비스, 높은 동시성 시나리오	NVIDIA GPU가 필요하고 A100/H100을 권장함.	주류 Hugging Face 모델 지원	Python 패키지, OpenAI 호환 API, Docker	Linux only
LLaMA.cpp	Multi-level quantization support, cross-platform optimization, efficient inference	직관적인 CLI, 다중 언어 바인딩.	edge 장치 배포, 모바일 애플리케이션, 로컬 서비스	다양한 하드웨어에 최적화된 CPU/GPU 지원	GGUF 포맷 모델, 광범위한 호환성	CLI 도구, API 서버, 언어 바인딩	All platform

 

Conclusion

결론적으로, 강력한 컴퓨팅 리소스를 갖춘 전문 연구팀이 궁극적인 추론 속도를 추구한다면 SGLang은 의심할 여지 없이 최고의 선택이며, 최첨단 연구 탐색을 위한 슈퍼 엔진 역할을 한다. 개인 개발자, 학생 또는 로컬에서 대규모 모델을 쉽게 실험하고 싶은 AI 초보자라면 Ollama가 친절한 동반자로서 창의적인 요구에 대응할 준비가 되어 있다. 방대한 사용자 요청에 직면한 대규모 온라인 서비스를 구축하는 개발자의 경우 VLLM은 견고한 백본 역할을 하여 효율적인 추론으로 원활한 서비스를 보장한다. 하드웨어 리소스가 제한되어 있고 소형 기기에서 대규모 모델을 경험하거나 간단한 아이디어를 빠르게 검증하려는 경우 LLaMA.cpp가 접근 가능한 AI의 열쇠이다.

번영하는 AI 시대에, 자신의 필요에 따라 도구를 정확하게 선택하면 혁신의 길에서 앞서 나갈 수 있으며, 대규모 모델의 무한한 잠재력을 최대한 활용하여 삶, 일, 학습에 전례 없는 편의성과 획기적인 발전을 가져올 수 있다.