vLLM vs Ollama의 선택은 결국 하나의 질문으로 귀결됩니다: 당신은 한 명의 개발자를 위해 서빙하고 있습니까, 아니면 수천 명의 동시 사용자(concurrent users)를 위해 서빙하고 있습니까? Ollama는 요청을 순차적으로 큐잉(queues)하며 실제 동시성 환경에서 초당 약 41-82개의 출력 토큰(output tokens/sec)으로 제한되는 반면, vLLM의 연속 배치(continuous batching)와 PagedAttention은 동일한 하드웨어에서 대규모 확장 시 초당 700-2,200+ 토큰을 밀어냅니다. 혼자서 프로토타이핑을 하고 있다면 Ollama의 단순함이 승리합니다. 하지만 소수의 동시 사용자 이상의 사용자가 있는 제품 뒤에 LLM을 배치하려 한다면, vLLM이 그 작업을 위해 구축된 유일한 선택지입니다.

우리는 이미 LLM을 로컬에서 실행하는 방법에서 이 세계의 로컬 개발 측면을 다루었습니다 — 자신의 노트북에서 모델을 실행하기 위한 Ollama, LM Studio, 그리고 llama.cpp에 대해 말이죠. 이 글은 그 지점에서 이어집니다: 당신의 사이드 프로젝트가 실제 트래픽을 처리해야 하고, "내 컴퓨터에서는 잘 돌아가요"라는 말이 더 이상 충분하지 않은 순간 말입니다. 우리는 단순한 기능 체크리스트가 아니라, 실제 2026년 벤치마크 수치, 실제 토큰당 비용(cost-per-token) 계산, 그리고 Ollama에서 vLLM으로의 구체적인 마이그레이션 경로를 가져왔습니다.

핵심 요약 (Key Takeaways)

• Llama 3 8B (A100)에서 8개의 동시 요청(concurrent requests) 시, vLLM은 약 187 tok/s를 기록하는 반면 Ollama는 약 82 tok/s를 기록합니다. 그리고 이 격차는 더 높은 동시성 수준에서 대략 9배까지 벌어집니다.
• 128개의 동시 요청 환경에서, 동일한 클래스의 GPU를 사용할 때 vLLM은 약 793 output tokens/sec에 도달하는 반면 Ollama는 약 41 tokens/sec에 그칩니다.
• Ollama는 여전히 콜드 스타트 지연 시간(cold-start latency, vLLM의 ~8.7s 대비 ~3.2s)과 설정이 필요 없는(zero-config) 설치 측면에서 승리하며, 이것이 Ollama가 프로덕션이 아닌 로컬 개발을 위한 적절한 도구인 이유입니다.
• vLLM은 PagedAttention과 자동 접두사 캐싱(automatic prefix caching) 덕분에 단일 H100에서 70B 모델을 백만 토큰당 약 $1.67로 서빙할 수 있습니다. 이는 호스팅된 API 가격의 극히 일부에 불과합니다.
• 앱을 Ollama에서 vLLM으로 마이그레이션하는 것은 대개 코드 재작성이 아닌 base-URL 교체 작업입니다. 왜냐하면 두 도구 모두 OpenAI 호환 채팅 완성(chat completion) API를 노출하기 때문입니다.

vLLM과 Ollama의 실제 차이점은 무엇인가?

vLLM은 동시성 (concurrency) 환경에서의 프로덕션 GPU 서빙을 위해 구축된 고처리량 (high-throughput) 추론 **서버 (server)**인 반면, Ollama는 노트북이나 워크스테이션에서의 단일 사용자 편의성을 위해 구축된 **로컬 러너 (local runner)**입니다. 이 차이는 모델의 품질에 관한 것이 아닙니다. 두 도구 모두 동일한 오픈 웨이트 (open-weight) 모델을 로드할 수 있습니다. 핵심은 동시에 여러 개의 요청이 모델에 도달할 때 어떤 일이 발생하는가에 있습니다.

lama.cpp를 기반으로 구축된 Ollama는 주로 요청을 순차적으로 처리합니다. 즉, 각 생성 (generation) 호출이 완료될 때까지 모델을 점유한 후 다음 요청으로 넘어갑니다. 이는 한 사람이 채팅창에 타이핑을 하는 상황에서는 괜찮습니다. 하지만 5개, 20개, 또는 200개의 요청이 동일한 초에 도착하는 순간 병목 현상 (bottleneck)이 발생합니다. Ollama에는 그러한 부하 패턴을 위해 설계된 요청 수준의 스케줄러 (request-level scheduler)가 없기 때문입니다.

vLLM은 원래 UC Berkeley의 Sky Computing Lab에서 시작되어 현재 PyTorch Foundation 산하에 있으며, 정반대의 문제를 해결하기 위해 특수 제작되었습니다. 즉, 수백 개의 요청이 각각 서로 다른 생성 단계에 있을 때 어떻게 GPU를 포화 (saturated) 상태로 유지할 것인가 하는 문제입니다. vLLM의 해답은 두 가지 기술인 PagedAttention과 연속 배치 (continuous batching)이며, 이 기술들은 2026년의 거의 모든 진지한 LLM 인프라 논의에서 등장합니다.

PagedAttention과 Continuous Batching은 실제로 어떻게 작동하는가?

PagedAttention은 운영체제 (OS)가 가상 메모리 (virtual memory)를 관리하는 방식처럼 KV 캐시 (KV cache)를 관리합니다. 즉, 필요에 따라 할당되는 고정 크기 블록 단위로 관리하여 메모리 낭비를 최대 4배까지 줄이고 훨씬 더 많은 요청이 동일한 GPU를 공유할 수 있게 합니다. 이어서 연속 배치 (continuous batching)는 새로운 요청이 전체 배치가 완료될 때까지 기다리는 대신, 실행 중인 배치 중간에 합류할 수 있게 하여 GPU가 그룹 내에서 가장 느린 시퀀스 (sequence)를 기다리며 유휴 상태 (idle)로 머물지 않도록 합니다.

전통적인 정적 배치 (static batching) 방식은 고정된 요청 그룹을 함께 처리하며, 전체 배치가 완료될 때까지 완료된 시퀀스 (sequence)의 슬롯을 해제하지 않습니다. 만약 한 요청은 2,000개의 토큰 생성을 원하고 다른 요청은 50개만 원한다면, 짧은 요청은 여전히 대기해야 합니다. vLLM의 연속 배치 (continuous batching,

프로덕션 환경에서 vLLM이 Ollama보다 더 나은가?

네 — 소수의 동시 사용자 이상을 서비스하는 모든 배포 환경에서 vLLM이 더 나은 선택입니다. vLLM은 단일 사용자 편의성이 아닌, 동시 GPU 서빙 (concurrent GPU serving)을 위해 특별히 설계되었기 때문입니다. vLLM은 Prometheus 엔드포인트인 /metrics를 노출하고, 기본적으로 OpenAI 호환 API를 제공하며, 문서화된 Kubernetes 배포 패턴을 갖추고 있습니다. Ollama는 이 중 어느 것도 기본적으로 제공하지 않습니다.

그렇다고 해서 Ollama가 모든 곳에서 잘못된 도구라는 뜻은 아닙니다. 특정 작업에 적합하지 않은 도구일 뿐입니다. 다음과 같은 경우에는 Ollama가 여전히 더 나은 선택입니다:

• 로컬에서 프로토타이핑을 하고 있으며, 명령어 하나로 1분 이내에 모델을 실행하고 싶을 때

• 엄격하게 한 번에 한 명의 사용자만 서비스할 때 (내부 도구, 개인 비서 등)

• 서버리스 (serverless) 또는 에지 (edge) 스타일의 배포를 위해 가능한 가장 빠른 콜드 스타트 (cold start)가 필요할 때

• 팀에 GPU 운영 (GPU ops) 경험이 없으며

• 정상 상태(steady state)에서 대략 5개 이상의 동시 요청(concurrent requests)이 발생할 것으로 예상하는 경우

• 트래픽에 따라 선형적으로 저하되는 지연 시간(latency) 대신, 부하 상황에서도 예측 가능한 P99 지연 시간이 필요한 경우

• 고가의 GPU 하드웨어(H100/A100)를 사용 중이며, 활용도(utilization)를 통해 비용 지출을 정당화해야 하는 경우

• 단일 카드에 들어가지 않는 70B 이상의 파라미터 모델을 서빙하기 위해 멀티 GPU 텐서 병렬성(tensor parallelism)이 필요한 경우

프로덕션 환경에서 vLLM vs Ollama 운영 비용은 얼마나 차이 날까?

대여한 GPU 하드웨어에서 vLLM을 실행하면, 단일 H100 기준으로 70B 모델 서빙 비용을 100만 토큰당 약 $1.67까지 낮출 수 있습니다. 이는 호스팅된 프런티어 API(frontier APIs)보다 훨씬 저렴합니다. 그 이유는 PagedAttention과 접두사 캐싱(prefix caching)이 GPU 활용도(utilization)를 충분히 높게 유지하여, 시간당 대여 비용을 훨씬 더 많은 생성 토큰에 분산시킬 수 있기 때문입니다. 동일한 하드웨어에서 Ollama를 실행할 경우 GPU 시간당 비용은 동일하지만, 동시성(concurrency) 상황에서 시간당 처리량(throughput)이 훨씬 적기 때문에 실제 트래픽이 발생하면 토큰당 실질 비용이 훨씬 높아집니다.

이 부분은 대부분의 "어느 것이 더 빠른가"라는 비교에서 간과되는 지점입니다. 비용은 소프트웨어 라이선스(둘 다 무료이며 오픈 소스임)의 문제가 아니라, GPU 1달러당 전달되는 토큰의 양에 관한 문제입니다. 요청이 순차적으로 대기열에 쌓여 GPU 활용도가 20%에 머물러 있다면, 연속 배치(continuous batching)를 통해 80% 이상의 활용도를 유지하는 GPU와 동일한 시간당 비용을 소모하고 있는 것입니다. vLLM의 자동 접두사 캐싱(Automatic prefix caching)은 또 다른 레버리지를 제공합니다. 캐싱된 접두사(cached-prefix) 토큰은 새로운 토큰을 처리하는 것보다 비용이 약 10배 저렴할 수 있으며, 이는 매 호출마다 유사한 시스템 프롬프트와 컨텍스트를 다시 보내는 RAG 및 에이전트(agent) 워크로드에서 매우 중요합니다.

# OpenAI 호환 엔드포인트로 vLLM 실행
vllm serve meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct \
  --port 8000 \
...

코드 재작성 없이 Ollama에서 vLLM으로 마이그레이션하는 방법은?

Ollama에서 vLLM으로 마이그레이션하는 것은 일반적으로 코드 재작성이 아닌 설정 변경의 문제입니다. 두 도구 모두 대부분의 애플리케이션 코드가 이미 타겟팅하고 있는 OpenAI 호환 /v1/chat/completions 엔드포인트를 제공하기 때문입니다. 대부분의 팀이 따르는 실질적인 경로는 다음과 같습니다:

1. 개발 단계에서는 Ollama로 시작하세요. 모델을 풀(Pull)하고, 프롬프트(Prompt)를 반복 개선하며, http://localhost:11434/v1을 대상으로 앱을 구축합니다.
2. vLLM이 필요하다고 가정하기 전에 부하 테스트(Load-test)를 수행하세요. 만약 실제로 한 번에 한 명의 사용자에게만 서비스를 제공하고 있다면, 아직 필요하지 않은 운영 복잡성을 추가하지 마세요.
3. vLLM 호환 형식으로 모델을 변환하거나 풀(Pull)하세요. Hugging Face에 호스팅된 대부분의 safetensors 체크포인트는 직접 로드할 수 있습니다. 일부 Ollama 전용 GGUF 양자화(Quantization) 모델은 원본 저장소에서 다시 소싱해야 할 수도 있습니다.
4. OpenAI SDK 클라이언트의 베이스 URL(Base URL)을 교체하세요. Ollama 엔드포인트에서 vLLM의 --served-model-name 엔드포인트로 변경합니다. 도구 호출(Tool-calling) 및 스트리밍(Streaming) 동작은 대부분의 일반적인 클라이언트 라이브러리에서 호환됩니다.
5. GPU 용량 계획을 추가하세요. vLLM은 GPU 크기와 예상되는 동시성(Concurrency)에 맞춰 --gpu-memory-utilization 및 --max-num-seqs를 조정해야 합니다. 기본값은 보수적으로 설정되어 있습니다.
6. /metrics를 기존 Prometheus/Grafana 스택에 연결하세요. 이를 통해 운영 환경에서 KV 캐시(KV cache) 활용도와 큐 깊이(Queue depth)를 모니터링할 수 있습니다.

2단계를 건너뛰는 팀들은 종종 초기에 과도한 엔지니어링(Over-engineer)을 합니다. 예를 들어, 내부 사용자가 3명뿐인 도구를 위해 Kubernetes에 배포된 vLLM 클러스터를 구축하는 식입니다. 도구를 아키텍처 다이어그램에서 더 인상적으로 보이는 것이 아니라, 실제 동시성에 맞춰 선택하세요.

(참고: 지난 2년 이내에 게시된 10만 회 이상의 조회수를 기록한 영어 vLLM 설명 영상을 확인할 수 없었으므로, 이 임베드는 문서화된 폴백(Fallback) 비디오 ID를 사용합니다. 더 높은 조회수의 vLLM 전용 가이드가 가능해지면 교체하십시오.)

vLLM vs Ollama: 각 도구가 스택의 어디에 적합한가

두 도구 중 어느 하나가 추상적으로 더 "낫다"고 할 수는 없습니다. 이들은 서로 다른 문제를 해결하며, 많은 프로덕션 스택(production stacks)에서 두 가지를 모두 정당하게 사용하고 있습니다. 즉, 빠른 반복(iteration)을 위해 개발자의 노트북에는 Ollama를 사용하고, 실제로 비용을 지불하는 트래픽을 처리하기 위해 클러스터에는 vLLM을 사용하는 방식입니다. 이를 단일 승자 독식(winner-take-all) 비교로 취급하는 것은 대부분의 실제 팀이 어떻게 운영되는지를 놓치는 것입니다.

만약 여러분이 두 서버 중 하나를 기반으로 벡터 검색(vector-search) 또는 RAG 파이프라인을 구축하고 있다면, 서빙(serving) 선택은 검색 레이어(retrieval layer)의 성능과 결합됩니다. 해당 스택의 나머지 절반에 대해서는 pgvector vs Pinecone vs Qdrant vs Milvus 분석 내용을 참조하십시오. 또한, 앱의 나머지 부분을 위해 오픈 소스(open source)와 완전 관리형 백엔드(fully managed backend) 사이에서 고민 중이라면, 저희의 Supabase vs Firebase 비교가 유사한 구축 대 구매(build-vs-buy) 트레이드오프(tradeoff)를 다루고 있습니다.

자주 묻는 질문 (Frequently Asked Questions)

vLLM이 Ollama보다 빠른가요?
동시성(concurrency)에 따라 다릅니다. 단일 요청의 경우, Ollama가 종종 미세하게 더 빠르지만(8B 모델 기준 약 45 vs 약 38 tok/s), vLLM은 연속 배칭(continuous batching)과 PagedAttention 덕분에 압도적으로 앞서 나갑니다. 8개의 동시 요청 시에는 약 2배, 높은 동시성에서는 최대 9배까지 차이가 납니다.

vLLM을 소비자용 GPU에서 실행할 수 있나요?
네, vLLM은 충분한 VRAM(작은 양자화 모델의 경우 12GB 이상)을 갖춘 소비자용 NVIDIA GPU에서 실행됩니다. 다만, vLLM은 배칭(batching)의 이점이 가장 크게 작용하는 A100 및 H100과 같은 데이터 센터용 GPU에 최적화되어 있으며 가장 흔하게 배포됩니다.