Skip to content

# vLLM vs Swapper Service — Аналіз для DAARION Stack

Дата: 2025-11-22
Статус: ✅ Рекомендація: Swapper Service

## 📊 Порівняльна таблиця

Критерій | Swapper Service | vLLM
--- | --- | ---
Призначення | Керування завантаженням/вивантаженням моделей | Високопродуктивний інференс-движок
Режим роботи | Single-active (одна модель) або Multi-active | Continuous serving (моделі завжди завантажені)
Оптимізація | Пам'ять (memory optimization) | Throughput (продуктивність)
Пам'ять | Економна (вивантажує неактивні моделі) | Висока (всі моделі завантажені)
Latency | Вища (потрібен час на завантаження) | Нижча (моделі вже завантажені)
Throughput | Середній | Високий
GPU підтримка | Через Ollama (Metal/CUDA) | Пряма GPU оптимізація
Складність | Простий, легкий | Складний, production-grade
Розмір | Легкий (~50MB) | Важкий (~500MB+)
Підтримка моделей | Будь-які Ollama моделі | Обмежений набір форматів
Apple Silicon | ✅ Повна підтримка (Metal) | ⚠️ Обмежена підтримка

## 🎯 Рекомендація для DAARION Stack

### ✅ Swapper Service — найкращий вибір

Чому:

1. Node #2 (MacBook M4 Max):
2. 64GB RAM — достатньо, але з 8 моделями (~118GB) потрібна оптимізація
3. Battery-powered — економія енергії важлива
4. Development node — не потрібен максимальний throughput

5. Apple Silicon — Swapper працює через Ollama з Metal acceleration

6. Node #1 (Production Server):

7. NVIDIA RTX 4000 (20GB VRAM) — обмежена VRAM
8. 128GB RAM — достатньо, але з багатьма моделями потрібна оптимізація
9. Production — потрібна гнучкість перемикання між моделями

10. Вже використовується Ollama — Swapper інтегрується легко

11. Архітектура DAGI Stack:

12. Router-based architecture — Swapper легко інтегрується
13. Multi-agent system — різні агенти потребують різних моделей
14. On-demand loading — відповідає use case

## 🔍 Детальний аналіз

### Swapper Service — Переваги

✅ Пам'ять: - Завантажує тільки потрібну модель - Вивільняє пам'ять після використання - Оптимально для обмежених ресурсів

✅ Гнучкість: - Легко додавати нові моделі - Підтримка будь-яких Ollama моделей - Простий API для керування

✅ Інтеграція: - Працює з існуючим Ollama - Легко інтегрується з Router - Простий моніторинг

✅ Apple Silicon: - Повна підтримка через Ollama + Metal - Оптимізовано для M4 Max

### Swapper Service — Недоліки

❌ Latency: - Потрібен час на завантаження моделі (2-5 секунд) - Не підходить для real-time додатків з низькою latency

❌ Throughput: - Нижчий throughput ніж vLLM - Не оптимально для високонавантажених систем

### vLLM — Переваги

✅ Throughput: - Високий throughput (до 10x більше ніж Ollama) - Оптимізовано для batch processing

✅ Latency: - Низька latency (моделі завжди завантажені) - Підходить для real-time додатків

✅ Production-grade: - Високоякісний код - Активна підтримка - Використовується в production

### vLLM — Недоліки

❌ Пам'ять: - Всі моделі завантажені одночасно - Потребує багато VRAM/RAM - Не підходить для обмежених ресурсів

❌ Складність: - Складніша інтеграція - Потребує налаштування GPU - Більше залежностей

❌ Apple Silicon: - Обмежена підтримка - Не оптимізовано для Metal - Може не працювати на MacBook

❌ Моделі: - Обмежений набір підтримуваних форматів - Потрібна конвертація моделей

## 💡 Гібридний підхід (майбутнє)

Для максимальної ефективності можна використовувати обидва:

1. Swapper Service — для Node #2 та development
2. vLLM — для Node #1 production (якщо потрібен високий throughput)

Сценарій: - Node #1: vLLM для популярних моделей (qwen3:8b) + Swapper для спеціалізованих - Node #2: Swapper для всіх моделей (development, testing)

## 📋 Висновок

### Для поточного стеку DAARION:

✅ Swapper Service — оптимальний вибір

Причини: 1. ✅ Підходить для обмежених ресурсів (Node #2 MacBook) 2. ✅ Економія пам'яті (важливо з 8 моделями) 3. ✅ Легка інтеграція з існуючим Ollama 4. ✅ Підтримка Apple Silicon (Metal) 5. ✅ Гнучкість перемикання між моделями 6. ✅ Простий моніторинг та керування

vLLM можна розглянути в майбутньому, якщо: - Потрібен максимальний throughput - Є виділені GPU ресурси - Моделі завантажені довго - Production serving на високому рівні

## 🚀 Рекомендації

1. Зараз: Використовувати Swapper Service
2. Майбутнє: Розглянути vLLM для Node #1, якщо потрібен високий throughput
3. Гібрид: Swapper для development, vLLM для production (опціонально)

Last Updated: 2025-11-22
Decision: ✅ Swapper Service для поточного стеку
Future Consideration: vLLM для production high-throughput use cases