企业内网大模型部署：Ollama与vLLM方案对比与实践

1. 企业内网大模型部署方案选型

在企业研发环境中，代码安全始终是首要考虑因素。当我们需要借助AI能力提升开发效率时，将大模型部署在内网环境成为刚需。本文基于实际生产经验，分享两种经过验证的本地化部署方案。

重要提示：所有部署操作均需在企业内网环境完成，严禁将代码或模型上传至外部云服务

我所在团队先后尝试了Ollama和vLLM两种部署方式，最终根据性能需求选择了vLLM方案。这个决策过程涉及多个技术维度的考量：

1. 模型支持度：Ollama对开源模型支持友好，vLLM对Transformer架构优化更深入
2. 推理性能：vLLM的PagedAttention技术显著提升吞吐量
3. 硬件利用率：vLLM的tensor并行更高效利用多GPU资源
4. 上下文长度：vLLM支持更长上下文（实测可达128K tokens）

2. Ollama部署方案详解

2.1 基础环境准备

推荐使用Docker部署方案，确保环境隔离和可重复性。以下是我们的生产环境配置：

bash复制# 验证Docker环境
docker --version
# Docker version 24.0.5

# 验证NVIDIA驱动
nvidia-smi
# 应显示GPU信息及CUDA版本

2.2 Docker-Compose配置解析

这是我们优化后的docker-compose.yml配置：

yaml复制version: '3.8'
services:
  ollama:
    image: ollama/ollama:0.1.23
    container_name: ollama-prod
    volumes:
      - /data/ollama:/root/.ollama
    ports:
      - "11434:11434"
    restart: unless-stopped
    environment:
      - OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=128000
      - CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
      - OLLAMA_SCHED_SPREAD=1
      - OLLAMA_KEEP_A