خلاصه
Llama.cpp با رابط کاربری وب جدید و پردازش موازی خود کنترل کامل سختافزار و مقیاسپذیری را میدهد؛ Ollama نصب آسان دارد ولی در پردازش چندهمزمان ضعف دارد. اگر بهینهسازی و استقلال محلی میخواهید، Llama.cpp برنده است.
مقدمه
با رشد هوش مصنوعی محلی دو ابزار Llama.cpp و Ollama محبوب شدند. یکی برای توسعهدهندگان حرفهای ساخته شده، دیگری برای تازهکارها. این مقاله در یکنظر تفاوتهای کلیدی را نشان میدهد تا انتخاب سریعی داشته باشید.
مزیت بزرگ Llama.cpp؛ رابط وب تازه
آمار دقیق توکن
در لحظه میبینید چند توکن وارد و خارج میشود و چقدر زمان برده است. این داده کالیبراسیون مدل را سریعتر میکند.
دید مرحله استدلال
مراحل فکر کردن مدل قابل ردیابی است؛ در اشکالزدایی و بهینهسازی prompt کمک بزرگی است.
تنظیمات سفارشی
دما، top-p، repeat_penalty و حتی ساختار لایهها را از رابط وب تغییر میدهید بدون نیاز به خط فرمان.
پردازش موازی واقعی
چند مکالمه یا چند API همزمان روی یک کارت گرافیک راه میاندازید؛ مناسب سرورهای کوچک و اپلیکیشنهای realtime.
نصب و ساخت؛ انعطاف در هر سختافزار
سادهترین مسیر در macOS
کافیست repo را clone کنید و با یک make -j دستور بنا کرده و مدل GGUF را دانلود کنید. برای Apple Silicon فلگ Metal فعال میشود و تا ۳۰٪ سرعت بالاتر میرود.
فرمتهای مدل
GGUF و SafeTensors را مستقیم میخواند؛ نیازی به convert پیچیده ندارید. Hugging Face هم پکیهای آماده دارد.
عملکرد؛ Llama.cpp چقدر سریعتر است؟
| مورد | Llama.cpp 4-bit | Ollama پیشفرض |
|---|---|---|
| توکن بر ثانیه M1 Max | ۹۸ | ۶۱ |
| حافظه مصرفی ۷B | ۳.۸ GB | ۵.۱ GB |
| همزمانی درخواست | ۲۰ | ۴ |
Ollama کی به درد میخورد؟
اگر تازه شروع کردهاید و یک مدل ۷B میخواهید بدون درگیر شدن با خط فرمان یا کامپایل، Ollama ظرف ۲ دقیقه بالا میآید. ولی محدودیت زیر را بپذیرید:
- حداکثر ۴ همزمان
- تنظیمات پیشرفته کم
- خبری از اجرای چند مدل روی چند پورت نیست
انتخاب کوانت؛ چطور مدل سبک و دقیق بسازید
Llama.cpp از 2-bit تا 8-bit پشتیبانی میکند. برای لپتاپهای ۱۶GB رم پیشنهاد ما:
- ۴-bit k-quant: بالاترین سرعت با کمترین افت کیفیت
- 5-bit: تعادل مناسب میان حجم و دقت برای پردازشهای اداری
فایلهای آماده در HuggingFace با پیشوند Q4_K_M یا Q5_K_S جستجو کنید و مستقیم دانلود کنید.
مقیاسپذاری در سرور
برای سازمانها Llama.cpp اجازه میدهد روی چند پورت اجرا کنید؛ مثلا Port 8080=General Chat، Port 8081=Coder Model، Port 8082=RAG. هر سرویس ایزوله است و مانیتورینگ جدا دارد.
جمعبندی؛ کدام را انتخاب کنید؟
اگر میخواهید سریع شروع کنید و نیاز خاصی ندارید Ollama کافی است. اما برای کنترل کامل، پردازش همزمان زیاد و بهینهسازی مصرف منابع، Llama.cpp همراه با رابط جدیدش بهترین انتخاب محلی حال حاضر است.