{"id":9000,"date":"2026-08-23T07:47:07","date_gmt":"2026-08-23T00:47:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.idin9.com\/main\/local-llm-deployment-parameters-vllm-vs-llamacpp\/"},"modified":"2026-08-23T11:00:09","modified_gmt":"2026-08-23T04:00:09","slug":"local-llm-deployment-parameters-vllm-vs-llamacpp","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.idin9.com\/main\/local-llm-deployment-parameters-vllm-vs-llamacpp\/","title":{"rendered":"\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01 Local LLM Deployment: \u0e16\u0e2d\u0e14\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a Parameters \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e02\u0e38\u0e21\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07 vLLM vs llama.cpp \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23"},"content":{"rendered":"

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\n
\n Enterprise AI Engineering<\/span><\/p>\n

\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01 Local LLM Deployment: \u0e16\u0e2d\u0e14\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a Parameters \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e02\u0e38\u0e21\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07 vLLM vs llama.cpp \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23<\/h1>\n

\u0e04\u0e39\u0e48\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e34\u0e28\u0e27\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 Local Large Language Model \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23 \u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01 \u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e23\u0e23 VRAM 16GB \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a Concurrency \u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a 10 \u0e16\u0e36\u0e07 100 \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49<\/p>\n<\/p><\/div>\n

\n \"Local\n <\/div>\n<\/div>\n

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\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c<\/h2>\n

\n \u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 (Large Language Model – LLM) \u0e21\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27 (On-Premise \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Private Cloud) \u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e32\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e1c\u0e25\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23 (Data Privacy), \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e15\u0e32\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25 (Governance & Compliance) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e22\u0e32\u0e27\n <\/p>\n

\n \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e27\u0e34\u0e28\u0e27\u0e01\u0e23\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e27\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e44\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e21\u0e31\u0e01\u0e40\u0e1c\u0e0a\u0e34\u0e0d\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e04\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e0a\u0e49 Local LLM 2 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48:\n <\/p>\n

    \n
  • \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e34\u0e01 (VRAM Constraint):<\/strong> \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 (Model Weights) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e04\u0e23\u0e32\u0e27\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17 (KV Cache) \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1c\u0e31\u0e19\u0e15\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e32\u0e27 Context Window<\/li>\n
  • \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 Inference Engine \u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49:<\/strong> \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e34\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 Bare-metal CPU\/GPU Offloading \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27 \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e34\u0e19 Continuous Batching \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e04\u0e33\u0e02\u0e2d (Concurrency)<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n

    <\/p>\n

    \n

    \u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32: \u0e16\u0e2d\u0e14\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a Parameters \u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e27\u0e34\u0e28\u0e27\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21<\/h2>\n

    \n \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e40\u0e2a\u0e16\u0e35\u0e22\u0e23\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e04\u0e38\u0e49\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e14\u0e31\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:\n <\/p>\n

    <\/p>\n

    \n
    \n

    1. \u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a (Sampling Parameters)<\/h3>\n
      \n
    • Temperature:<\/strong> \u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 Token (\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e48\u0e33 0.1-0.3 \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e17\u0e47\u0e08\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14 \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32 0.7-0.9 \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32)<\/li>\n
    • Top-P (Nucleus Sampling):<\/strong> \u0e15\u0e31\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 Token \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e14\u0e04\u0e33\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e01\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e21\u0e2d\u0e2d\u0e01<\/li>\n
    • Min-P:<\/strong> \u0e15\u0e31\u0e14 Token \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Token \u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e25\u0e2d\u0e19 (Hallucination) \u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 Top-P \u0e43\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e22\u0e38\u0e04\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48<\/li>\n
    • Repetition \/ Frequency Penalty:<\/strong> \u0e25\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e04\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e22\u0e32\u0e27<\/li>\n<\/ul><\/div>\n
      \n

      2. \u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17 (Memory & Context)<\/h3>\n
        \n
      • Context Window (n_ctx):<\/strong> \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e14\u0e08\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e22\u0e32\u0e27 \u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13 KV Cache \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 VRAM \u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e15\u0e23\u0e07<\/li>\n
      • KV Cache Pool Allocation:<\/strong> \u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 VRAM \u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e31\u0e14\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e44\u0e27\u0e49\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a Key-Value Vectors \u0e02\u0e2d\u0e07 Token \u0e43\u0e19\u0e40\u0e0b\u0e2a\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25<\/li>\n
      • Quantization Scheme:<\/strong> \u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e35\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e14\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 (GGUF: Q4_K_M, Q8_0 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d AWQ \/ GPTQ \/ FP8) \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e14\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 VRAM<\/li>\n
      • Max Number of Batched Tokens \/ Sequences:<\/strong> \u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13 Token \u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e31\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e13 GPU<\/li>\n<\/ul><\/div>\n<\/p><\/div>\n
        \n \"GPU<\/p>\n

        \u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 VRAM \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 Model Weights, KV Cache Pool \u0e41\u0e25\u0e30 CUDA Overhead<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

        <\/p>\n

        \n

        \u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e15\u0e41\u0e25\u0e30\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23: \u0e28\u0e36\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e31\u0e19 vLLM \u0e1b\u0e30\u0e17\u0e30 llama.cpp<\/h2>\n

        \n \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07 vLLM \u0e41\u0e25\u0e30 llama.cpp \u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e42\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e19\u0e0b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e40\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e34\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e0a\u0e0d\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07:\n <\/p>\n

        <\/p>\n

        \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
        \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04<\/th>\nvLLM<\/th>\nllama.cpp<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
        Core Mechanism<\/td>\nPagedAttention (Virtual Memory Paging)<\/td>\nBare-metal C\/C++ Custom Kernels<\/td>\n<\/tr>\n
        Supported Formats<\/td>\nAWQ, GPTQ, FP8, BF16, BitsAndBytes<\/td>\nGGUF (k-quants: Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0)<\/td>\n<\/tr>\n
        Hardware Offloading<\/td>\n\u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e23\u0e31\u0e19\u0e1a\u0e19 GPU (NVIDIA CUDA \/ AMD ROCm)<\/td>\nCPU, GPU Offloading, Apple Metal, Vulkan<\/td>\n<\/tr>\n
        Concurrency Handling<\/td>\nContinuous Batching (\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01)<\/td>\nSequential \/ Slot-based (\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e43\u0e19\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e04\u0e19)<\/td>\n<\/tr>\n
        Multi-GPU Support<\/td>\nTensor Parallelism & Pipeline Parallelism<\/td>\nLayer splitting \u0e02\u0e49\u0e32\u0e21 GPU<\/td>\n<\/tr>\n
        Use Case \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21<\/td>\nEnterprise API Gateway, Chatbot \u0e17\u0e35\u0e21\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48<\/td>\nEdge AI, Local Dev Workstation, \u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table><\/div>\n
        \n \"vLLM\n <\/div>\n<\/div>\n

        <\/p>\n

        \n

        \u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34: \u0e1a\u0e23\u0e34\u0e2b\u0e32\u0e23 VRAM 16GB \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 Scale<\/h2>\n

        \u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 8B Parameters \u0e1a\u0e19 GPU VRAM 16GB<\/h3>\n

        \n \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 8B (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Llama 3.1 8B \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Qwen 2.5 7B\/14B) \u0e1a\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e14\u0e08\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a VRAM 16GB (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 RTX 4060 Ti 16GB \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d RTX 4080):\n <\/p>\n

        \n
          \n
        • \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 llama.cpp (GGUF Q4_K_M ~5.0 GB):<\/strong> \u0e15\u0e31\u0e27\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e0a\u0e49 VRAM \u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07 5.0 GB \u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 VRAM \u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 10 GB \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14 Context Window \u0e44\u0e14\u0e49\u0e22\u0e32\u0e27\u0e16\u0e36\u0e07 32k-64k tokens \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e23\u0e37\u0e48\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e14\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d 1-3 \u0e40\u0e0b\u0e2a\u0e0a\u0e31\u0e19<\/li>\n
        • \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 vLLM (AWQ \/ FP8 ~5.5-6.5 GB):<\/strong> \u0e15\u0e31\u0e27\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e0a\u0e49 VRAM \u0e23\u0e32\u0e27 6.0 GB \u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e35\u0e01 ~9 GB \u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e08\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 PagedAttention KV Cache Pool \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a Concurrency \u0e44\u0e14\u0e49\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19 5-10 concurrent requests<\/strong> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19 2k-4k tokens \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e2d\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23 Out-Of-Memory (OOM)<\/li>\n<\/ul><\/div>\n

          \u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e32\u0e23 Scale \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a Concurrency 10, 50 \u0e41\u0e25\u0e30 100+<\/h3>\n

          \n \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e35\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2e\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e14\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e0b\u0e2d\u0e1f\u0e15\u0e4c\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e15\u0e32\u0e21\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14:\n <\/p>\n

          <\/p>\n

          \n
          \n

          Concurrency 10 (\u0e17\u0e35\u0e21\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01)<\/h4>\n

          Hardware:<\/strong> 1x GPU 24GB (RTX 3090\/4090 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d L4)<\/p>\n

          Engine Strategy:<\/strong> vLLM Single Instance + PagedAttention, \u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 Prefix Caching \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e0a\u0e23\u0e4c System Prompt \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21 Context \u0e15\u0e48\u0e2d Request<\/p>\n<\/p><\/div>\n

          \n

          Concurrency 50 (\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e01 \/ Customer Bot)<\/h4>\n

          Hardware:<\/strong> Multi-GPU Node (2x-4x GPU 24GB \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d 2x A5000\/A6000)<\/p>\n

          Engine Strategy:<\/strong> vLLM \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21 Tensor Parallelism (TP=2 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d TP=4) \u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a Chunked Prefill \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e14\u0e2d\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 Token Generation<\/p>\n<\/p><\/div>\n

          \n

          Concurrency 100+ (Enterprise-Wide Service)<\/h4>\n

          Hardware:<\/strong> Inference Cluster (4x-8x H100\/A100 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Multi-Node)<\/p>\n

          Engine Strategy:<\/strong> \u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07 API Gateway (LiteLLM\/Traefik) \u0e17\u0e33 Load Balancing \u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 vLLM Worker Instances \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 Disaggregated Prefill & Decode<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n

          \n \"Local\n <\/div>\n<\/div>\n

          <\/p>\n

          \n
          \n

          \u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c<\/h2>\n